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grammis ist ein wissenschaftlich basiertes Online-Informationssystem zur deutschen Grammatik und Orthografie, das Erklärungen und Hintergrundwissen für Sprachinteressierte und Deutschlernende weltweit bietet. Neben genuin grammatischen Themen enthält es auch für das Rechtschreiblernen gewinnbringende Inhalte. Im vorliegenden Beitrag werden seine orthografischen Komponenten veranschaulicht und aktuelle Neuerungen im Zusammenhang mit seiner Integration in eine im Entstehen befindliche digitale Vernetzungsinfrastruktur für die Bildung erläutert.
Introducing Interactive Grammar: How to Develop Language Competence with Research-based Learning
(2023)
We present the implementation of an interactive e-learning platform for both classroom study and self-study, that helps developing German language competence – vocabulary, spelling, and grammar – on various levels and for everyday life applications. The LernGrammis portal addresses school and highschool students, (prospective) teachers, and L2 learners of German equally, each with appropriate educational content and interactive components. It thus offers the digital networking infrastructure for education a unique, freely available and scientifically based learning resource. Applying the innovative concept of „Research-based Learning (RBL)“, LernGrammis provides teachers with ideas for lesson planning, and learners with dedicated modules to develop new skills through exploring authentic language resources and by this means answering customised low-threshold research questions. Using proven practical examples, we demonstrate the approach, its strengths and possibilities, as well as initial user feedback evaluation results.
Seit Mitte der 1990er Jahre wird am Institut für deutsche Sprache (IDS) in Mannheim erforscht, wie der hochkomplexe Gegenstandsbereich „Grammatik“ unter Ausnutzung hypertextueller Navigationsstrukturen wissenschaftlich fundiert und anschaulich vermittelt werden kann. Eine zentrale Bedeutung kommt folglich einer konsistenten, theorieübergreifenden Vernetzung sämtlicher Textinhalte zu. Um eine automatisierbare Bezugnahme zwischen mit unterschiedlichem terminologischem Vokabular formulierten, aber das gleiche sprachliche Phänomen beschreibenden Inhalten zu befördern, bildet eine onomasiologisch konzipierte Terminologiedatenbank das Rückgrat des Online-Systems. Der Beitrag beschreibt Konzeption und Aufbau der skizzierten linguistischen Fachterminologie.
Grammis ist eine Online-Plattform des Leibniz-Instituts für Deutsche Sprache, die Forschungsergebnisse, Erklärungen und Hintergrundwissen zur deutschen Grammatik präsentiert. Das Angebot zielt einerseits auf linguistische Laien, die sich für grammatische Phänomene interessieren; andererseits auf die Fachöffentlichkeit, indem es aktuelle wissenschaftliche Meilensteine des IDS dokumentiert. Für beide Nutzungsgruppen werden im Beitrag exemplarische Inhalte vorgestellt. Weiterhin sollen erste Ergebnisse einer explorativen Nutzungsstudie sowie jüngere technische Neuerungen vorgestellt werden.
The paper describes preliminary studies regarding the usage of Example-Based Querying for specialist corpora. We outline an infrastructure for its application within the linguistic domain. Example-Based Querying deals with retrieval situations where users would like to explore large collections of specialist texts semantically, but are unable to explicitly name the linguistic phenomenon they look for. As a way out, the proposed framework allows them to input prototypical everyday language examples or cases of doubt, which are automatically processed by CRF and linked to appropriate linguistic texts in the corpus.
Complement phrases are essential for constructing well-formed sentences in German. Identifying verb complements and categorizing complement classes is challenging even for linguists who are specialized in the field of verb valency. Against this background, we introduce an ML-based algorithm which is able to identify and classify complement phrases of any German verb in any written sentence context. We use a large training set consisting of example sentences from a valency dictionary, enriched with POS tagging, and the ML-based technique of Conditional Random Fields (CRF) to generate the classification models.