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Das vorliegende Papier fasst den bisherigen Diskussionsstand zur Konzeption eines Organisationsmodells für die institutionelle Verstetigung des Verbundforschungsprojektes TextGrid zusammen und bündelt die bisherigen Arbeitsergebnisse im Arbeitspaket 3 – Strukturelle und organisatorische Nachhaltigkeit. Das hier skizzierte Organisationsmodell basiert auf den in D-Grid und WissGrid erarbeiteten Nachhaltigkeitskonzepten und adaptiert das Konzept der Virtuellen Organisation (VO) für TextGrid. Insgesamt strebt TextGrid eine institutionelle Verstetigung seiner Aktivitäten nach Ende der Projektlaufzeit an und beabsichtigt gemeinsam mit Virtuellen Forschungsumgebungen aus anderen Wissenschaftsdisziplinen Wege und Prozesse etablieren zu können. Am 24./25. Februar 2011 hat TextGrid einen Strategie-Workshop in Berlin ausgerichtet, zu dem sich eine Expertenrunde zur „Nachhaltigkeit von Virtuellen Forschungsumgebungen“ eingefunden hat. Diskutiert werden wird, wie Virtuelle Forschungsumgebungen basierend auf heutigen finanziellen und organisatorischen Strukturen nachhaltig sein können und welche Empfehlungen sich daraus für TextGrid ableiten. Die Diskussionsergebnisse der Expertenrunde werden zusammen mit den Überlegungen in diesem Papier in die Konzeption eines umfassenderen Organisationsmodells einfließen, das die Grundlage für eine Verstetigung von TextGrid bilden wird.
In TextGrid gibt es verschiedene Content-Provider, deren Ressourcen nicht ohne weiteres in der TextGrid-Infrastruktur zur Verfügung gestellt werden können. Die Ursache hierfür ist, dass die erforderlichen Zugriffsbeschränkungen bislang nicht von der existierenden Autorisierungsinfrastruktur abgebildet werden können. Beispielsweise ist es für den Zugriff auf einige Ressourcen am Institut für Deutsche Sprache notwendig, dass Benutzer einen Lizenzvertrag akzeptieren. Um diesen Content-Providern die Bereitstellung ihrer Ressourcen in TextGrid zu ermöglichen, muss die bestehende Autorisierungsinfrastruktur erweitert werden, um feinere Zugriffsbeschränkungen zu ermöglichen.
Für die Lizenzierung der in TextGrid bereitgestellten Software und Daten wird künftig eine Lizenzierung benötigt, welche der offenen Struktur der angestrebten Forschungsplattform gerecht wird. Hierfür entwickelt AP 3.2 Musterlizenzvereinbarungen mit unterschiedlichen Content-Providern. Im Folgenden soll ein Überblick über unterschiedliche Möglichkeiten der Lizenzierung gegeben werden, um sowohl potenziell für TextGrid heranzuziehende Fremd-Software zu evaluieren als auch eine Orientierung für die Lizenzierung eigener Produkte und Daten zu geben. Letztendlich soll eine Empfehlung für ein möglicherweise in TextGrid angewandtes Modell gegeben werden.
Im zweiten Teil dieses Textes wird ein Konzept für die neue TextGrid-Middleware-Komponente TG-license vorgestellt, durch die auch lizensierter Content im Rahmen von TextGridRep zur Verfügung gestellt werden kann.
KorAP is a corpus search and analysis platform, developed at the Institute for the German Language (IDS). It supports very large corpora with multiple annotation layers, multiple query languages, and complex licensing scenarios. KorAP’s design aims to be scalable, flexible, and sustainable to serve the German Reference Corpus DEREKO for at least the next decade. To meet these requirements, we have adopted a highly modular microservice-based architecture. This paper outlines our approach: An architecture consisting of small components that are easy to extend, replace, and maintain. The components include a search backend, a user and corpus license management system, and a web-based user frontend. We also describe a general corpus query protocol used by all microservices for internal communications. KorAP is open source, licensed under BSD-2, and available on GitHub.
This paper introduces the recently started DRuKoLA-project that aims at providing mechanisms to flexibly draw virtual comparable corpora from the German Reference Corpus DeReKo and the Reference Corpus of Contemporary Romanian Language CoRoLa in order to use these virtual corpora as empirical basis for contrastive linguistic research.
Communication across all language barriers has long been a goal of humankind. In recent years, new technologies have enabled this at least partially. New approaches and different methods in the field of Machine Translation (MT) are continuously being improved, modified, and combined, as well. Significant progress has already been achieved in this area; many automatic translation tools, such as Google Translate and Babelfish, can translate not only short texts, but also complete web pages in real time. In recent years, new advances are being made in the mobile area; Googles Translate app for Android and iOS, for example, can recognize and translate words within photographs taken by the mobile device (to translate a restaurant menu, for instance). Despite this progress, a “perfect” machine translation system seems to be an impossibility because a machine translation system, however advanced, will always have some limitations. Human languages contain many irregularities and exceptions, and consequently go through a constant process of change, which is difficult to measure or to be processed automatically. This paper gives a short introduction of the state of the art of MT. It examines the following aspects: types of MT, the most conventional and widely developed approaches, and also the advantages and disadvantages of these different paradigms.
The goal of the present chapter is to explore the possibility of providing the research (but also the industrial) community that commonly uses spoken corpora with a stable portfolio of well-documented standardized formats that allow a high reuse rate of annotated spoken resources and, as a consequence, better interoperability across tools used to produce or exploit such resources.
The KorAP project (“Korpusanalyseplattform der nächste Generation”, “Corpus-analysis platform of the next generation”), carried out at the Institut fUr Deutsche Sprache (IDS) in Mannheim, Germany, has as its goal the development of a modem, state-of-the-art corpus-analysis platform, capable of handling very large corpora and opening the perspectives for innovative linguistic research. The platform will facilitate new linguistic findings by making it possible to manage and analyse extremely large amounts of primary data and annotations, while at the same time allowing an undistorted view of the primary un-annotated text, and thus fully satisfying expectations associated with a scientific tool. The project started in July 2011 and is funded till June 2014. The demo presentation in December will be the first version following a preliminary feature freeze, and will open the alpha testing phase of the project.