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Das Werk versteht sich als eine Darstellung der wichtigsten syntaktischen, prosodischen, semantischen und pragmatischen Eigenschaften kausaler und konditionaler Konnektoren des gesprochenen Deutsch.
Die Untersuchung formuliert notwendige theoretische Grundlagen und zeigt die komplexe Interaktion mehrerer Faktoren, die sich auf die Interpretation einer Äußerung auswirken. Empirische Daten belegen, dass die kontextuelle und pragmatische Interpretation der untersuchten Relationen stark mit ihren syntaktischen und prosodischen Mustern korreliert. Jedoch handelt es sich nicht um eine Eins-zu-eins-Beziehung, denn gleiche Lesarten können von kausalen und konditionalen Relationen unterschiedlich markiert sein. Anhand der Ergebnisse wird das Verhältnis zwischen Konditionalität und Kausalität diskutiert.
We present a new resource for German causal language, with annotations in context for verbs, nouns and adpositions. Our dataset includes 4,390 annotated instances for more than 150 different triggers. The annotation scheme distinguishes three different types of causal events (CONSEQUENCE, MOTIVATION, PURPOSE). We also provide annotations for semantic roles, i.e. of the cause and effect for the causal event as well as the actor and affected party, if present. In the paper, we present inter-annotator agreement scores for our dataset and discuss problems for annotating causal language. Finally, we present experiments where we frame causal annotation as a sequence labelling problem and report baseline results for the prediciton of causal arguments and for predicting different types of causation.
Catching the common cause: extraction and annotation of causal relations and their participants
(2017)
In this paper, we present a simple, yet effective method for the automatic identification and extraction of causal relations from text, based on a large English-German parallel corpus. The goal of this effort is to create a lexical resource for German causal relations. The resource will consist of a lexicon that describes constructions that trigger causality as well as the participants of the causal event, and will be augmented by a corpus with annotated instances for each entry, that can be used as training data to develop a system for automatic classification of causal relations. Focusing on verbs, our method harvested a set of 100 different lexical triggers of causality, including support verb constructions. At the moment, our corpus includes over 1,000 annotated instances. The lexicon and the annotated data will be made available to the research community.
Nach Eve Sweetser (1990) kann eine Äußerung auf drei kognitiven Ebenen - Sachverhaltsebene, epistemische Ebene und Sprechaktebene - gedeutet werden. In diesem Beitrag werden auf der Basis eines Korpus gesprochensprachlicher Daten' sowohl syntaktische als auch prosodische Besonderheiten kausaler und konditionaler konnektorhaltiger Relationen untersucht, die auf unterschiedlichen Ebenen gedeutet werden können. Ein besonderes Interesse gilt dabei der Frage, ob die Sweetser’sehen Ebenen im Deutschen sprachlich markiert sind. Es wird gezeigt, dass syntaktische und prosodische Signale mit den Ebenen sehr stark korrelieren, die Ebenen im kausalen Bereich aber anders markiert sind als im konditionalen Bereich. Aufgrund dieses Befundes wird gegen die Annahme Sweetsers argumentiert, dass Kausalität als Basisbedeutung für Konditionalität angesehen werden könne.
Sprechaktbezogene Kausalität
(2009)