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In this paper, we present our work-inprogress to automatically identify free indirect representation (FI), a type of thought representation used in literary texts. With a deep learning approach using contextual string embeddings, we achieve f1 scores between 0.45 and 0.5 (sentence-based evaluation for the FI category) on two very different German corpora, a clear improvement on earlier attempts for this task. We show how consistently marked direct speech can help in this task. In our evaluation, we also consider human inter-annotator scores and thus address measures of certainty for this difficult phenomenon.
In diesem Beitrag wird das Redewiedergabe-Korpus (RW-Korpus) vorgestellt, ein historisches Korpus fiktionaler und nicht-fiktionaler Texte, das eine detaillierte manuelle Annotation mit Redewiedergabeformen enthält. Das Korpus entsteht im Rahmen eines laufenden DFG-Projekts und ist noch nicht endgültig abgeschlossen, jedoch ist für Frühjahr 2019 ein Beta-Release geplant, welches der Forschungsgemeinschaft zur Verfügung gestellt wird. Das endgültige Release soll im Frühjahr 2020 erfolgen. Das RW-Korpus stellt eine neuartige Ressource für die Redewiedergabe-Forschung dar, die in dieser Detailliertheit für das Deutsche bisher nicht verfügbar ist, und kann sowohl für quantitative linguistische und literaturwissenschaftliche Untersuchungen als auch als Trainingsmaterial für maschinelles Lernen dienen.