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We present recognizers for four very different types of speech, thought and writing representation (STWR) for German texts. The implementation is based on deep learning with two different customized contextual embeddings, namely FLAIR embeddings and BERT embeddings. This paper gives an evaluation of our recognizers with a particular focus on the differences in performance we observed between those two embeddings. FLAIR performed best for direct STWR (F1=0.85), BERT for indirect (F1=0.76) and free indirect (F1=0.59) STWR. For reported STWR, the comparison was inconclusive, but BERT gave the best average results and best individual model (F1=0.60). Our best recognizers, our customized language embeddings and most of our test and training data are freely available and can be found via www.redewiedergabe.de or at github.com/redewiedergabe.
Dieser Band versammelt neun Beiträge mit dem Ziel, Sprach- und Literaturwissenschaft aufeinander zu beziehen: Literatur grammatisch zu betrachten und Grammatik für Literatur (neu) zu denken. Jeder Beitrag nimmt mindestens einen grammatischen und einen literarischen Gegenstand zum Ausgangspunkt. Dabei ist die Bandbreite groß; sie reicht von Bodo Kirchhoffs Roman ‚Dämmer und Aufruhr‘ über die Kurzgeschichte ‚Das Brot‘ von Wolfgang Borchert bis hin zu Marion Poschmanns Gedichtzyklus ‚Kindergarten Lichtenberg‘ und deckt unterschiedlichste sprachliche Bereiche wie Tempus, semantische Rollen, Interpunktionszeichen oder Metaphern ab. Ist es in der Schule geradezu erwünscht, Grammatik und Literatur integrativ zu unterrichten, verfolgen sie als universitäre Disziplinen oft ganz unterschiedliche Fragestellungen an verschiedenen Sprachwerken. Vor diesem Hintergrund ist dieser Band ein interdisziplinärer Versuch, Anregungen und neue Perspektiven für schulische wie universitäre Bildungskontexte zu geben.
Diskurs- kontrastiv: Vorwort
(2018)