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In diesem Beitrag werden Komposita mit den relationalen Zweitgliedern Gatte und Gattin aus genderlinguistischer Perspektive untersucht, basierend auf manuell annotiertem zeitungssprachlichen Korpusmaterial. Frauen werden im analysierten Korpus ca. 12-mal häufiger in ihrer ehelichen Rolle versprachlicht als Männer. Statistische Analysen zeigen, dass sie dabei systematisch in ein possessives Verhältnis zum Ehemann gesetzt werden (Arztgattin = Gattin eines Arztes), während Ehemänner in den untersuchten Komposita tendenziell doppelt individualisiert werden (Arztgatte = Gatte, der Arzt ist). Neben den Zweitgliedern geben auch die Genera der beiden Konstituenten Aufschluss über die kodierte Bedeutungsrelation: Genusgleichheit (Kanzlergatte) führt zu einer qualifizierenden, Genusdivergenz (Kanzleringatte) zu einer possessiven Lesart. Die Analyse belegt außerdem die Existenz movierter Kompositumserstglieder – diese sind sogar die häufigste Form zur Benennung weiblicher Personen im Erstglied. Trotzdem herrscht bei der Bezugnahme auf Frauen eine größere Formenvarianz als bei Männern, welche fast ausschließlich mit maskulinen Erstgliedern versprachlicht werden. Damit zeigt die Studie, wie genderlinguistische Perspektiven auch im Bereich der Wortbildung einen neuen Analysezugang bilden.
„Actual words are of theoretical interest” (Audring 2021: 3). Unter Zugrundelegung dieser gebrauchsbasierten Prämisse geht der vorliegende Beitrag der Frage nach, wie sich die Nominalkomposition im Deutschen auf der Basis sprachlicher Massendaten als Konstruktionsfamilie, d.h. als ein hierarchisches Netzwerk von Konstruktionen unterschiedlichen Abstraktionsgrads, beschreiben lässt. Der Beitrag knüpft in theoretischer Hinsicht an Booijs (2010) „Construction Morphology” an, geht jedoch insofern über diese hinaus, als versucht wird, deren Grundannahmen auch auf automatisch erhobene sprachliche Massendaten anzuwenden. Konkret wird mit einem Inventar von rund 185.000 Zusammensetzungen aus zwei simplizischen Nomen gearbeitet, die systematisch aus dem Deutschen Referenzkorpus (DeReKo) (vgl. Leibniz-Institut für Deutsche Sprache 2007) extrahiert und im Anschluss (semi)automatisch weiterverarbeitet wurden.
KoMuX, der Kompositamuster-Explorer, (www.owid.de/plus/komux) ist eine Webanwendung, die es ermöglicht, mehr als 50.000 nominale Komposita des Deutschen gezielt nach abstrakten oder lexikalisch-teilspezifizierten Mustern zu durchsuchen. Unterschiedliche Visualisierungen helfen dabei, Strukturen und Zusammenhänge innerhalb der Ergebnismenge zu erfassen.
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 automatic recognition of idioms poses a challenging problem for NLP applications. Whereas native speakers can intuitively handle multiword expressions whose compositional meanings are hard to trace back to individual word semantics, there is still ample scope for improvement regarding computational approaches. We assume that idiomatic constructions can be characterized by gradual intensities of semantic non-compositionality, formal fixedness, and unusual usage context, and introduce a number of measures for these characteristics, comprising count-based and predictive collocation measures together with measures of context (un)similarity. We evaluate our approach on a manually labelled gold standard, derived from a corpus of German pop lyrics. To this end, we apply a Random Forest classifier to analyze the individual contribution of features for automatically detecting idioms, and study the trade-off between recall and precision. Finally, we evaluate the classifier on an independent dataset of idioms extracted from a list of Wikipedia idioms, achieving state-of-the art accuracy.