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Dieses Buch stellt die Gesprächsanalyse als Methodik zur Erforschung linguistischer Fragestellungen dar. Ihr Ziel ist die umfassende Analyse sprachlicher Phänomene in ihren formalen, funktionalen und kontextuellen Dimensionen. Grundlegende Eigenschaften der verbalen Interaktion werden zunächst auf ihre sprachtheoretischen Konsequenzen befragt. Sodann werden aus ihnen methodologische Prinzipien für die Erhebung und Analyse von Gesprächskorpora entwickelt. Das methodische Vorgehen wird an einer grammatischen und einer semantischen Fragestellung demonstriert. Untersucht werden freie Infinitivkonstruktionen im gesprochenen Deutsch und die Effekte von Kontrastierungsaktivitäten auf die Semantik von Ausdrücken im Gespräch. Theoretische Basis bildet hier die Integration der Gesprächsanalyse mit der construction grammar und der kognitiven Linguistik.
The newest generation of speech technology caused a huge increase of audio-visual data nowadays being enhanced with orthographic transcripts such as in automatic subtitling in online platforms. Research data centers and archives contain a range of new and historical data, which are currently only partially transcribed and therefore only partially accessible for systematic querying. Automatic Speech Recognition (ASR) is one option of making that data accessible. This paper tests the usability of a state-of-the-art ASR-System on a historical (from the 1960s), but regionally balanced corpus of spoken German, and a relatively new corpus (from 2012) recorded in a narrow area. We observed a regional bias of the ASR-System with higher recognition scores for the north of Germany vs. lower scores for the south. A detailed analysis of the narrow region data revealed – despite relatively high ASR-confidence – some specific word errors due to a lack of regional adaptation. These findings need to be considered in decisions on further data processing and the curation of corpora, e.g. correcting transcripts or transcribing from scratch. Such geography-dependent analyses can also have the potential for ASR-development to make targeted data selection for training/adaptation and to increase the sensitivity towards varieties of pluricentric languages.