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Albert Verdoodt: Der Stand der deutschen Sprache im Elsaß, Lothringen, Luxemburg und Ostbelgien
(1969)
Das hier zu besprechende Buch, das Ergebnisse einer gleichnamigen Tagung zusammenfasst, die im Juni 2013 in Zürich stattfand, macht eines offenkundig: Wer in jenem Sommer nicht dabei war, hat etwas verpasst. Umso glücklicher darf man sein, dass Angelika Linke und Juliane Schröter die Arbeit, die mit der Herausgabe eines Sammelbandes verbunden ist, auf sich genommen haben. Mehr noch: In einem programmatischen ersten Kapitel geben sie einen systematischen Einblick in das tragfähige Forschungsfeld „Sprachliche Relationalität“ (vgl. S. 1–6), das ganz im Sinne der emotiven Wende in der Sprachwissenschaft konkrete theoretische Anschlussfähigkeit signalisiert, wo bislang eine „fast unübersehbare Menge an Veröffentlichungen“ (Schwarz-Friesel 2013: 16) zwar zeigte, wie attraktiv die Thematik ist, aber auch wie unstrukturiert sich die Zuwendung dazu gestaltet. Dass der Band nun weitere „exemplarische Besetzungen“ (S. 21) des Forschungsfeldes zur Diskussion stellt, wird hier keinesfalls als Nachteil angesehen, sondern als methodisch folgerichtiger empirischer Zugang zur Erschließung eines Forschungsfeldes unter den zielsetzenden Leitfragen „Wie werden im Medium von Sprachgebrauch und Sprache Konzeptualisierungen, Kategorisierungen und Differenzierungen menschlicher Beziehungen ausgebildet, verfestigt und auch wieder verändert?“ und „Welche sprachgeformten Beziehungskonzepte, -kategorien und -unterschiede sind typisch für bestimmte historische Epochen bzw. für bestimmte soziale Gruppierungen?“
Beyond the stars: exploiting free-text user reviews to improve the accuracy of movie recommendations
(2009)
In this paper we show that the extraction of opinions from free-text reviews can improve the accuracy of movie recommendations. We present three approaches to extract movie aspects as opinion targets and use them as features for the collaborative filtering. Each of these approaches requires different amounts of manual interaction. We collected a data set of reviews with corresponding ordinal (star) ratings of several thousand movies to evaluate the different features for the collaborative filtering. We employ a state-of-the-art collaborative filtering engine for the recommendations during our evaluation and compare the performance with and without using the features representing user preferences mined from the free-text reviews provided by the users. The opinion mining based features perform significantly better than the baseline, which is based on star ratings and genre information only.