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Ziel dieser Arbeit war es, eine Software zu entwickeln, die quantitative und qualitative korpuslinguistische Methoden miteinander verbindet. Die Gesamtarbeit besteht daher aus zwei Teilen: einer Open-Source-Software und dem schriftlichen Teil. Der hier vorgelegte schriftliche Teil ist eine vollständige Dokumentation (Handbuch), ergänzt um eigene Publikationen, die im Rahmen des Dissertationsprojekts entstanden. In Kapitel 1.2 Korpora und beispielhafte Fragestellungen (S. 8) erfolgt eine Illustration beispielhafter Forschungsfragen anhand bereitgestellter und im Corpus- Explorer integrierter Korpora. Außerdem werden unter "?? ?? (S. ??)" Analysen mit verschiedensten prototypischen Forschungsfragen verknüpft, die sowohl quantitative als auch qualitative Perspektiven einnehmen. Der CorpusExplorer wurde besonders nutzerfreundlich gestaltet. Dabei ist die Zielgruppe der Software sehr breit defniert: Die Nutzung soll sowohl in der Forschung als auch in der Lehre möglich sein. Daher richtet sich der CorpusExplorer gleichermaßen an Studierende und Forschende mit ihren jeweils spezifschen Bedürfnissen. Die Nutzung für die Forschung zeigt sich (A) an den integrierten Artikeln sowie daran, dass (B) andere Forschende den CorpusExplorer bereits für ihre Arbeit aufgegriffen haben. Der Nutzen für die Lehre wurde mehrfach selbst erprobt und optimiert. Im Lehr-Einsatz ist es wichtig, dass Korpora mit wenigen Mausklicks analysefertig sind und verschiedene Analysen und Visualisierungen direkt genutzt werden können. Studierende erhalten so die Möglichkeit, eigenes Korpusmaterial direkt und selbst auszuwerten. Für Forschende bietet der CorpusExplorer ein sehr breites Funktionsspektrum. Im Vergleich zu anderer (öffentlich verfügbarer) korpuslinguistischer Software verfügt er aktuell über das wohl breiteste Anwendungsspektrum (51 Analysemodule (inkl. weiterentwickelter Verfahren), über 100 unterstützte Dateiformate für Im- und Export, unterschiedliche Tagger mit 69 unterstützten Sprachmodellen). Er kann so in bestehende Skripte, Toolchains und Workflows für sehr unterschiedliche Forschungsfragen integriert werden. Im CorpusExplorer wurden nicht nur bestehende Funktionen gebündelt, es wurden auch bisherige Verfahren weiterentwickelt. Hierzu zählen z. B. (1) die Entwicklung einer eigenen, an korpuslinguistischen Bedürfnissen ausgerichteten Datenbank- Struktur, (2) die Weiterentwicklung bzw. Optimierung des Verfahrens der Kookkurrenz- Analyse hin zu einer quantitativen Kookkurrenz-Analyse (keine Parameter wie Suchfenstergröße oder Suchwort nötig, Berechnung aller Kookkurrenzen zu allen Token in einem Korpus) und (3) die Verknüpfung unterschiedlicher Analyseressourcen, wie z. B. der NGram- und der Kookkurrenz-Analyse.
The demo presents a minimalist, off-the-shelf AND tool which provides a fundamental AND operation, the comparison of two publications with ambiguous authors, as an easily accessible HTTP interface. The tool implements this operation using standard AND functionality, but puts particular emphasis on advanced methods from natural language processing (NLP) for comparing publication title semantics.
Ungoliant: An optimized pipeline for the generation of a very large-scale multilingual web corpus
(2021)
Since the introduction of large language models in Natural Language Processing, large raw corpora have played a crucial role in Computational Linguistics. However, most of these large raw corpora are either available only for English or not available to the general public due to copyright issues. Nevertheless, there are some examples of freely available multilingual corpora for training Deep Learning NLP models, such as the OSCAR and Paracrawl corpora. However, they have quality issues, especially for low-resource languages. Moreover, recreating or updating these corpora is very complex. In this work, we try to reproduce and improve the goclassy pipeline used to create the OSCAR corpus. We propose a new pipeline that is faster, modular, parameterizable, and well documented. We use it to create a corpus similar to OSCAR but larger and based on recent data. Also, unlike OSCAR, the metadata information is at the document level. We release our pipeline under an open source license and publish the corpus under a research-only license.
From Open Source to Open Information. Collaborative Methods in Creating XML-based Markup Languages
(2000)
Researchers in Natural Language Processing rely on availability of data and software, ideally under open licenses, but little is done to actively encourage it. In fact, the current Copyright framework grants exclusive rights to authors to copy their works, make them available to the public and make derivative works (such as annotated language corpora). Moreover, in the EU databases are protected against unauthorized extraction and re-utilization of their contents. Therefore, proper public licensing plays a crucial role in providing access to research data. A public license is a license that grants certain rights not to one particular user, but to the general public (everybody). Our article presents a tool that we developed and whose purpose is to assist the user in the licensing process. As software and data should be licensed under different licenses, the tool is composed of two separate parts: Data and Software. The underlying logic as well as elements of the graphic interface are presented below.
XML-based technologies offer powerful resources for open source applications in the field of e-learning. The paper describes a model of hypertext as interlinked structures that can be intertwined by cross-annotation linking. This infrastructure integrates multiple perspectives and allows creating a personal learning environment. We exemplify the approach in a case study: the Hamlet project. In the course of this project, several German translations of William Shakespeare’s Hamlet have been collected and annotated. Two different annotation layers are used to achieve a cross-linking reference between the various German translations. We will describe the theoretical background of cross-annotation linking and the actual technological implementation of the system. Additionally, we will use the personas method to gain insights into the potential benefit of the system as a personal learning environment.