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Datensatz Schwache Maskulina
(2023)
Der Datensatz enthält eine Sammlung von 1.156 Substantiven (mit wenigen Ausnahmen Maskulina), die sich im Korpusgrammatik-Untersuchungskorpus (Bubenhofer et al. 2014), basierend auf dem Deutschen Referenzkorpus DeReKo (Kupietz et al. 2010, 2018), Release 2017-II, unmittelbar nach einem Beleg für die Akkusativ- oder Dativform des unbestimmten Artikels ( einen / einem ) mindestens einmal mit der “schwachen” Endung -(e)n belegen lassen (z.B. einen Aktivisten , einem Autoren ). Einzelheiten zur Datenerhebung in Weber & Hansen (2023).
Poster des Text+ Partners Leibniz-Institut für Deutsche Sprache Mannheim präsentiert beim Workshop "Wohin damit? Storing and reusing my language data" am 22. Juni 2023 in Mannheim. Das Poster wurde im Kontext der Arbeit des Vereins Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e.V. verfasst. NFDI wird von der Bundesrepublik Deutschland und den 16 Bundesländern finanziert, und das Konsortium Text+ wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) – Projektnummer 460033370. Die Autor:innen bedanken sich für die Förderung sowie Unterstützung. Ein Dank geht außerdem an alle Einrichtungen und Akteur:innen, die sich für den Verein und dessen Ziele engagieren.
Korpus
(2021)
In den Sprach- als auch Literaturwissenschaften versteht man unter Korpora (Plur. Korpora, die / Sing. Korpus, das) ganz allgemein Textsammlungen. Nach Lemnitzer und Zinsmeister (2010, S. 40) ist ein Korpus: „[…] eine Sammlung [authentischer] schriftlicher oder gesprochener Äußerungen in einer oder mehreren Sprachen“. Die Zusammenstellung erfolgt nach verschiedenen wissenschaftlichen Kriterien, die sich am zu untersuchenden Gegenstand orientieren (Bsp. 1: Soll strategische Kommunikation in politischen Reden analysiert werden, so wird ein Korpus aus ‚Politischen Reden‘ zusammengestellt, die strategisch/kommunikative Praktiken enthalten – Bsp. 2: Für die Analyse von Modalpartikeln im Fremdsprachenerwerb wird ein Korpus aus transkribierten Redebeiträgen verschiedener Erwerbsstufen benötigt). Prinzipiell kann ein Korpus auch analog (gedruckt) vorliegen und manuell ausgewertet werden – In der empirischen Linguistik ist ein Korpus aber i. d. R. immer ein digitales (maschinenlesbares) Korpus, das automatisiert (mittels Software) ausgewertet wird.
The representative full-text digitalized HetWiK corpus is composed of 140 manually annotated texts of the German Resistance between 1933 and 1945. This includes both well-known and relatively unknown documents, public writings, like pamphlets or memoranda, as well as private texts, e.g. letters, journal or prison entries and biographies. Thus the corpus represents the diverse groups as well as the heterogeneity of verbal resistance and allows the study of resistance in relation to the language usage. The HetWiK corpus can be used free of charge. A detailed register of the individual texts and further information about the tagset can be found on the project-homepage (german). In addition to the CATMA5 XML-format we provide a standoff-JSON format and CEC6-Files (CorpusExplorer) - so you can export the HetWiK corpus in different formats.
Annotated dataset consisting of personal designations found on websites of 42 German, Austrian, Swiss and South Tyrolean cities. Our goal is to re-evaluate the websites every year in order to see how the use of gender-fair language develops over time. The dataset contains coordinates for the creation of map material.
Der Datensatz enthält 10.113 Korpusbelege für Konstruktionen, in denen ein Substantiv mit einem dass-Satz oder einem zu-Infinitiv auftritt (das Versprechen, dass man sich irgendwann wiedersieht vs. das Versprechen, sich irgendwann wiederzusehen).
Die Daten wurden erhoben aus:
1. dem Korpusgrammatik-Untersuchungskorpus (Bubenhofer et al. 2014), basierend auf dem Deutschen Referenzkorpus DeReKo (Kupietz et al. 2010, 2018), Release 2017-II.
2. dem Subkorpus “Forum” des DECOW16B-Webkorpus (Schäfer & Bildhauer 2012).
In der Korpuslinguistik und der Quantitativen Linguistik werden ganz verschiedenartige formale Maße verwendet, mit denen die Gebrauchshäufigkeit eines Wortes, eines Ausdrucks oder auch abstrakter oder komplexer sprachlicher Elemente in einem gegebenen Korpus gemessen und ggf. mit anderen Gebrauchshäufigkeiten verglichen werden kann. Im Folgenden soll für eine Auswahl dieser Maße (absolute Häufigkeit, relative Häufigkeit, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Differenzenkoeffizient, Häufigkeitsklasse) zusammengefasst werden, wie sie definiert sind, welche Eigenschaften sie haben und unter welchen Bedingungen sie (sinnvoll) anwendbar und interpretierbar sind – dabei kann eine Rolle spielen, ob das Häufigkeitsmaß auf ein Korpus als Ganzes angewendet wird oder auf einzelne Teilkorpora. Zusätzlich zu den bei den einzelnen Häufigkeitsmaßen genannten Einschränkungen gilt generell der folgende vereinfachte Zusammenhang: Je seltener ein Wort im gegebenen Korpus insgesamt vorkommt und je kleiner dieses Korpus ist, desto stärker hängt die beobachtete Gebrauchshäufigkeit des Wortes von zufälligen Faktoren ab, d.h., desto geringer ist die statistische Zuverlässigkeit der Beobachtung.
The NottDeuYTSch corpus contains over 33 million words taken from approximately 3 million YouTube comments from videos published between 2008 to 2018 targeted at a young, German-speaking demographic and represents an authentic language snapshot of young German speakers. The corpus was proportionally sampled based on video category and year from a database of 112 popular German-speaking YouTube channels in the DACH region for optimal representativeness and balance and contains a considerable amount of associated metadata for each comment that enable further longitudinal cross-sectional analyses.