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In this paper, we describe preliminary results from an ongoing experiment wherein we classify two large unstructured text corpora—a web corpus and a newspaper corpus—by topic domain (or subject area). Our primary goal is to develop a method that allows for the reliable annotation of large crawled web corpora with meta data required by many corpus linguists. We are especially interested in designing an annotation scheme whose categories are both intuitively interpretable by linguists and firmly rooted in the distribution of lexical material in the documents. Since we use data from a web corpus and a more traditional corpus, we also contribute to the important field of corpus comparison and corpus evaluation. Technically, we use (unsupervised) topic modeling to automatically induce topic distributions over gold standard corpora that were manually annotated for 13 coarse-grained topic domains. In a second step, we apply supervised machine learning to learn the manually annotated topic domains using the previously induced topics as features. We achieve around 70% accuracy in 10-fold cross validations. An analysis of the errors clearly indicates, however, that a revised classification scheme and larger gold standard corpora will likely lead to a substantial increase in accuracy.
Gegenstand des Beitrags sind korpuslinguistische Zugänge zur Variation im Auftreten des Fugenelements in Komposita aus zwei Nomen (Arbeit I s I weg). Die qualitative Vorstudie zeigt, dass die Verfügung nach Erstglied auf Vokal (Bühne I n I spiel, See I ufer) entgegen manchen Hinweisen aus bisherigen Korpusuntersuchungen sehr weitgehend linguistisch systematisierbar ist. Die Hauptstudie fokussiert dann die sehr variable Verfügung nach Erstglied auf Konsonant (Arbeit I s I weg vs. Heimat I art). Sie modelliert statistisch den Einfluss von Größen, deren Bedeutung in der bisherigen Forschung nur angenommen, aber nicht überprüft werden konnte. Dabei führt sie auch neue Einflussgrößen ein und gibt deutliche Hinweise darauf, dass die Variation in größerem Ausmaß als bisher vermutet einzelfallspezifisch geregelt ist.
The present chapter investigates the relative order of attributive adjectives in German. Based on corpus data, our results corroborate previous findings that semantics is the most important factor in accounting for adjective order. Going beyond previous studies, we also consider coordinated structures (such as mit [[großem, verwildertem] Garten] ‘with (a) large, overgrown garden’), where both adjectives are of equal rank. While adjective order in embedded structures (mit [ schwierigem [ familiärem Hintergrund ]] ‘with (a) difficult domestic background’) can be predicted rather accurately on semantic grounds, we show that predictions can also be made for coordinated structures, albeit with lower accuracy. Using regression analysis, we examine how semantic factors interact with a number of other explanatory variables.
In Adjektivreihungen ohne Determinierer ('in neuem korpuslinguistisch-em/-en Licht') und in Fügungen aus Pronominaladjektiv und attributivem Adjektiv ('mancher ausbildend-er/-e Betrieb') treten Schwankungen zwischen Parallel- und Wechselflexion auf, die von einem komplexen Zusammenspiel verschiedener grammatischer und außergrammatischer Faktoren beeinflusst werden. Auf der Basis einer explorativen Korpusstudie werden im vorliegenden Beitrag zunächst einschlägige Einflussgrößen identifiziert und deren Effektstärken geschätzt. Im Anschluss wird gezeigt, dass entgegen bisherigen Annahmen nach Pronominaladjektiven keine allgemeine Tendenz zur schwachen Flexion vorliegt, sondern mit Ausnahme des Kontextes Dat. Sg. Mask./Neutr. diachron eine Ausbreitung der Parallelflexion (stark/stark) beobachtbar ist.