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Komposition als Element nominaler Integration passt zum Sprachtyp des Deutschen. Diese Technik wird in verschiedenen Texttypen in unterschiedlicher Weise genutzt und funktional ausdifferenziert. Zweigliedrige Komposita prägen den alltäglichen Wortschatz. Die Erfahrung damit und ihre formale Offenheit bilden den Grund für spezifische Ausweitungen des Gebrauchs. Das wird gezeigt an der die Öffnung der Muster im literarischen Bereich, dann an der Interaktion von Kompositionstypen im Hinblick auf größtmögliche Explizitheit in juristischen Texten und letztlich an der Mischung von alltäglicher Klassifikation in gängigen Komposita und textfunktionaler Kondensierung in einem Sachtext.
Funktionsverbgefüge stehen seit jeher in der Sprachkritik, die sich nun auch auf digitale Räume ausbreitet. Vertreten wird dort die These, Funktionsverbgefüge und ihre entsprechenden Basisverben seien äquivalent und könnten in allen Kontexten durch die verbalen Entsprechungen ersetzt werden. Dies kann durch die vorliegende korpusbasierte und textlinguistische Studie am Beispiel des Gefüges Frage stellen widerlegt werden. Anhand eines extensiven Datenmaterials aus den Wikipedia-Artikel-Korpora des IDS zeige ich die semantischen, grammatischen und textlinguistischen Unterschiede zwischen dem Basisverb und dem Funktionsverbgefüge im Gebrauch auf, die sich in der Anreicherung, Verdichtung, Perspektivierung, Gewichtung und Wiederaufnahme von Informationen im Text manifestieren.
This paper first argues that the distinction between Propositions and States-of-Affairs is significant for understanding a number of linguistic contrasts, including contrasts between nominalizations, complement clauses, readings of modal infinitives, raising constructions, illocutions and moods, relative clauses, and nouns. Subsequently, the paper outlines a cognitive linguistic model of the distinction, according to which Propositions and States-of-Affairs differ in terms of construal. Both prompt Langackerian “processes”, but only Propositions prompt a construal of these processes as referential. The paper argues that this model has a number of advantages over a traditional, denotational understanding of the distinction.
Corpus-based identification and disambiguation of reading indicators for German nominalizations
(2010)
Corpus data is often structurally and lexically ambiguous; corpus extraction methodologies thus must be made aware of ambiguities. Therefore, given an extraction task, all relevant ambiguities must be identified. To resolve these ambiguities, contextual data responsible for one or another reading is to be considered. In the context of our present work, German -ung-nominalizations and their sortal readings are under examination. A number of these nominalizations may be read as an event or a result, depending on the semantic group they belong to. Here, we concentrate on nominalizations of verbs of saying (henceforth: "verba dicendi"), identify their context partners and their influence on the sortal reading of the nominalizations in question. We present a tool which calculates the sortal reading of such nominalizations and thus may improve not only corpus extraction, but also e.g. machine translation. Lastly, we describe successful attempts to identify the correct sortal reading, conclusions and future work.
Die explorative Studie untersucht anhand von Korpusbelegen, in welchen Fällen satzförmige oder infinitivische propositionale Strukturen bedeutungserhaltend durch Nominalisierungen ersetzbar sind. Auf indirekte Weise soll so ein Zugang auch zur Bedeutung von propositionalen Strukturen selbst eröffnet werden. Die in der Literatur gängige These, dass nur bei einem Teil der Denotatsorten propositionaler Strukturen (von Ereignissen über Tatsachen bis zu ,rein abstrakten Objekten‘) Nominalisierung möglich sei, wird durch die Studie widerlegt. Damit stellt sich auch die Frage nach der Haltbarkeit der gängigen Fassung des Begriffs Proposition selbst. Die von Friederike Moltmann vertretene neue Sichtweise auf Propositionen scheint hingegen auch für Nominalisierungen eine Analyse ohne die bisher auftretenden Widersprüche zu ermöglichen.
Between classical symbolic word sense disambiguation (wsd) using explicit deep semantic representations of sentences and texts and statistical wsd using word co-occurrence information, there is a recent tendency towards mediating methods. Similar to so-called lightweight semantics (Marek, 2009) we suggest to only make sparse use of semantic information. We describe an approximation model based upon flat underspecified discourse representation structures (FUDRSs, cf. Eberle, 2004) that weighs knowledge about context structure, lexical semantic restrictions and interpretation preferences. We give a catalogue of guidelines for human annotation of texts by corresponding indicators. Using this, the reliability of an analysis tool that implements the model can be tested with respect to annotation precision and disambiguation prediction and how both can be improved by bootstrapping the knowledge of the system using corpus information. For the balanced test corpus considered the recognition rate of the preferred reading is 80-90% (depending on the smoothing of parse errors).
The author presents a study using eye-tracking-while-reading data from participants reading German jurisdictional texts. I am particularly interested in nominalisations. It can be shown that nominalisations are read significantly longer than other nouns and that this effect is quite strong. Furthermore, the results suggest that nouns are read faster in reformulated texts. In the reformulations, nominalisations were transformed into verbal structures. Reformulations did not lead to increased processing times of verbal constructions but reformulated texts were read faster overall. Where appropriate, results are compared to a previous study of Hansen et al. (2006) using the same texts but other methodology and statistical analysis.