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Exploration und statistisch valide Analysen annotierter Textkorpora helfen bei der induktiven Aufdeckung systematischer Schreibgebrauchsmuster. Umgekehrt lassen sich – deduktiv – Vorgaben der kodifizierten Norm (amtliches Regelwerk) quantitativ überprüfen. Wir präsentieren eine Methodik für die empirisch informierte Beschreibung orthografisch motivierter Phänomene, gehen auf prototypische Fälle ein und werfen ein Schlaglicht auf Fallstricke der Korpusnutzung für die Orthografieforschung. Abschließend skizzieren wir Funktionen und Wirkungsweisen aggregierender Visualisierungen für die Forschungskommunikation am Beispiel des amtlichen Wörterverzeichnisses.
grammis ist ein wissenschaftlich basiertes Online-Informationssystem zur deutschen Grammatik und Orthografie, das Erklärungen und Hintergrundwissen für Sprachinteressierte und Deutschlernende weltweit bietet. Neben genuin grammatischen Themen enthält es auch für das Rechtschreiblernen gewinnbringende Inhalte. Im vorliegenden Beitrag werden seine orthografischen Komponenten veranschaulicht und aktuelle Neuerungen im Zusammenhang mit seiner Integration in eine im Entstehen befindliche digitale Vernetzungsinfrastruktur für die Bildung erläutert.
Introducing Interactive Grammar: How to Develop Language Competence with Research-based Learning
(2023)
We present the implementation of an interactive e-learning platform for both classroom study and self-study, that helps developing German language competence – vocabulary, spelling, and grammar – on various levels and for everyday life applications. The LernGrammis portal addresses school and highschool students, (prospective) teachers, and L2 learners of German equally, each with appropriate educational content and interactive components. It thus offers the digital networking infrastructure for education a unique, freely available and scientifically based learning resource. Applying the innovative concept of „Research-based Learning (RBL)“, LernGrammis provides teachers with ideas for lesson planning, and learners with dedicated modules to develop new skills through exploring authentic language resources and by this means answering customised low-threshold research questions. Using proven practical examples, we demonstrate the approach, its strengths and possibilities, as well as initial user feedback evaluation results.
Linguistische Studien arbeiten häufig mit einer Differenzierung zwischen gesprochener und geschriebener Sprache bzw. zwischen Kommunikation der Nähe und Distanz. Die Annahme eines Kontinuums zwischen diesen Polen bietet sich für eine Verortung unterschiedlichster Äußerungsformen an, inklusive unkonventioneller Textsorten wie etwa Popsongs. Wir konzipieren, implementieren und evaluieren ein automatisiertes Verfahren, das mithilfe unkorrelierter Entscheidungsbäume entsprechende Vorhersagen auf Textebene durchführt. Für die Identifizierung der Pole definieren wir einen Merkmalskatalog aus Sprachphänomenen, die als Markierer für Nähe/Mündlichkeit bzw. Distanz/Schriftlichkeit diskutiert werden, und wenden diesen auf prototypische Nähe-/Mündlichkeitstexte sowie prototypische Distanz-/Schrifttexte an. Basierend auf der sehr guten Klassifikationsgüte verorten wir anschließend eine Reihe weiterer Textsorten mithilfe der trainierten Klassifikatoren. Dabei erscheinen Popsongs als „mittige Textsorte“, die linguistisch motivierte Merkmale unterschiedlicher Kontinuumsstufen vereint. Weiterhin weisen wir nach, dass unsere Modelle mündlich kommunizierte, aber vorab oder nachträglich verschriftlichte Äußerungen wie Reden oder Interviews vollkommen anders verorten als prototypische Gesprächsdaten und decken Klassifikationsunterschiede für Social-Media-Varianten auf. Ziel ist dabei nicht eine systematisch-verbindliche Einordung im Kontinuum, sondern eine empirische Annäherung an die Frage, welche maschinell vergleichsweise einfach bestimmbaren Merkmale („shallow features“) nachweisbar Einfluss auf die Verortung haben.
"Das im Januar 2022 gestartete Projekt "Sprachanfragen" (https://www.ids-mannheim.de/gra/projekte2/sprachanfragen/) verfolgt erstmalig das Ziel, Sprachanfragedaten zu erfassen, aufzubereiten und ein wissenschaftsöffentliches Monitorkorpus aus ihnen zu erstellen. Dazukommend wird eine Rechercheschnittstelle entwickelt, mit der die Sprachanfragen systematisch wissenschaftlich analysierbar gemacht werden. Das Poster gibt einen Überblick über das Projekt, zeigt erste Ergebnisse und bietet einen Ausblick auf Überlegungen zur Konzeption eines Chatbots zur automatisierten Beantwortung von Sprachanfragen." Ein Beitrag zur 9. Tagung des Verbands "Digital Humanities im deutschsprachigen Raum" - DHd 2023 Open Humanities Open Culture.
Seit Mitte der 1990er Jahre wird am Institut für deutsche Sprache (IDS) in Mannheim erforscht, wie der hochkomplexe Gegenstandsbereich „Grammatik“ unter Ausnutzung hypertextueller Navigationsstrukturen wissenschaftlich fundiert und anschaulich vermittelt werden kann. Eine zentrale Bedeutung kommt folglich einer konsistenten, theorieübergreifenden Vernetzung sämtlicher Textinhalte zu. Um eine automatisierbare Bezugnahme zwischen mit unterschiedlichem terminologischem Vokabular formulierten, aber das gleiche sprachliche Phänomen beschreibenden Inhalten zu befördern, bildet eine onomasiologisch konzipierte Terminologiedatenbank das Rückgrat des Online-Systems. Der Beitrag beschreibt Konzeption und Aufbau der skizzierten linguistischen Fachterminologie.
Sprachanfragen als authentische Primärdaten bergen Erkenntnispotenziale für eine große Bandbreite linguistischer und transferwissenschaftlicher Forschungsfragen und Methoden. Der Beitrag skizziert diese Potenziale und legt dabei den Fokus auf wissenschaftskommunikative Prozesse im Austausch linguistischer Laien und Experten. Anhand erster Ergebnisse einer empirischen korpusgestützten Untersuchung von ca. 50.000 Sprachanfragen wird skizziert, welche Erkenntnisse aus diesen Daten für die Vermittlung von Sprachwissen in einer zunehmend digitalisierten und vernetzten Gesellschaft gewonnen werden können.
Einleitung
(2023)
In order to differentiate between figurative and literal usage of verb-noun combinations for the shared task on the disambiguation of German Verbal Idioms issued for KONVENS 2021, we apply and extend an approach originally developed for detecting idioms in a dataset consisting of random ngram samples. The classification is done by implementing a rather shallow, statistics-based pipeline without intensive preprocessing and examinations on the morphosyntactic and semantic level. We describe the overall approach, the differences between the original dataset and the dataset of the KONVENS task, provide experimental classification results, and analyse the individual contributions of our feature sets.