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Korpora und Fremdsprachendidaktik haben – auch jenseits des angeleiteten oder selbstgesteuerten Arbeitens an den Daten – Berührungspunkte mit langer Tradition, durchaus mit nicht-digitalen Ausläufern, deren korpuslinguistische Dimensionen erst in den letzten Jahrzehnten erschlossen wurden. Worthäufigkeitszählungen, auch vergleichend, in beliebig großen oder auf bestimmte Bedürfnisse zugeschnittenen Datensammlungen lassen sich mit weiteren Metriken verknüpfen, die eine differenzierte Bewertung für die didaktische Relevanz ermöglichen. Kollokations-/Kookkurrenzanalysen helfen, typische Formulierungsmuster zu ermitteln. Dieser Beitrag stellt zunächst diese beiden Herangehensweisen dar. Das Manko der getrennten Betrachtung ist, dass keine der beiden isoliert ausreicht, um die Angemessenheit von Formulierungen zu bewerten hinsichtlich muttersprachlicher Natürlichkeit und Weiterentwicklung des Lernstands. Als Abhilfe wird eine Verknüpfung skizziert, die beide Perspektiven zusammenbringt.
The central issue in corpus-driven linguistics is the detection and description of patterns in language usage. The features that constitute the notion of a pattern can be computed to a certain extent by statistical (collocation) methods, but a crucial part of the notion may vary depending on applications and users. Thus, typically, any computed collocation cluster will have to be interpreted hermeneutically. Often it might be captured by a generalized, more abstract pattern. We present a generic process model that supports the recognition, interpretation, and expression of the patterns inside and of the relations between clusters. By this, clusters can be merged virtually according to any notion of a 'pattern', and their relations can be exploited for different applications
This introductory tutorial describes a strictly corpus-driven approach for uncovering indications for aspects of use of lexical items. These aspects include ‘(lexical) meaning’ in a very broad sense and involve different dimensions, they are established in and emerge from respective discourses. Using data-driven mathematical-statistical methods with minimal (linguistic) premises, a word’s usage spectrum is summarized as a collocation profile. Self-organizing methods are applied to visualize the complex similarity structure spanned by these profiles. These visualizations point to the typical aspects of a word’s use, and to the common and distinctive aspects of any two words.