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Die Jahrestagung der Arbeitsgemeinschaft Linguistische Pragmatik e. V. hat auch in diesem Jahr pandemiebedingt online stattgefunden. Dem diesjährigen Tagungsthema „Pragmatik multimodal“ bot dieses Online-Setting daher eine besonders interessante Umgebung, da einige Vorträge Aspekte genau solcher Interaktionsrahmen näher beleuchten sollten. Aber nicht nur angesichts der immer noch fortschreitenden Digitalisierung hat sich der multimodale Betrachtungswinkel auch in anderen linguistischen Disziplinen zunehmend etabliert: So beschäftigen sich unter anderem die Text- und Diskursanalyse (u. a. Bucher 2011; Klug 2016; Mayr 2016), die Interaktionslinguistik (u. a. Hausendorf et al. 2016), die Kognitionslinguistik (u. a. Zima/Brône 2015; Spieß 2016) oder auch die Grammatikforschung (u. a. Fricke 2012; Schoonjans 2018) mit multimodalen Phänomenen im Rahmen ihrer je eigenen Erkenntnisinteressen. Um die Vielfalt dieser Erkenntnisinteressen, der diversen Ausprägungen des Phänomenbereichs und der methodischen Ansätze zur angemessenen Begegnung dieser Komplexität zu präsentieren und miteinander ins Gespräch zu bringen, haben Lars Bülow, Susanne Kabatnik, Marie-Luis Merten und Robert Mroczynski als Organisationsteam zu dieser Tagung eingeladen. Die thematische Bandbreite der Vorträge sollte dabei eine ausgewogene Grundlage bieten, um aktuelle Tendenzen und Herausforderungen einer pragmatisch fokussierten Erforschung multimodaler Kommunikation zu diskutieren und damit zur Verortung der linguistischen Pragmatik im Kontext anderer linguistischer Teildisziplinen beizutragen. Entsprechend veranschaulichten manche Vorträge eine eher disziplinspezifische Perspektive, andere stellten Überlegungen zu eher integrierenden Ansätzen vor.
Beyond the stars: exploiting free-text user reviews to improve the accuracy of movie recommendations
(2009)
In this paper we show that the extraction of opinions from free-text reviews can improve the accuracy of movie recommendations. We present three approaches to extract movie aspects as opinion targets and use them as features for the collaborative filtering. Each of these approaches requires different amounts of manual interaction. We collected a data set of reviews with corresponding ordinal (star) ratings of several thousand movies to evaluate the different features for the collaborative filtering. We employ a state-of-the-art collaborative filtering engine for the recommendations during our evaluation and compare the performance with and without using the features representing user preferences mined from the free-text reviews provided by the users. The opinion mining based features perform significantly better than the baseline, which is based on star ratings and genre information only.
Der Beitrag steht im Zusammenhang mit einem Forschungsprojekt, das die Erarbeitung einer sprachlichen Sozialgeschichte der Jahre 1933 bis 1945 zum Ziel hat. Er verfolgt das Ziel, zum einen die Kategorie der Alltagsdissidenz methodisch-theoretisch im Searleschen Sinn von Akzeptanzverweigerung zu konzipieren und empirisch zu erproben. Außerdem wird damit ein bisher diskurslinguistisch nicht beachteter Aspekt der Sozialgeschichte im NS sprachgeschichtlich erschlossen. Materialgestützt werden Formen von Alltagsdissidenz vorgestellt und in ein, nach Beteiligung und Öffentlichkeitsgrad unterscheidendes Ordnungsschema gebracht.
We present a supervised machine learning AND system which tackles semantic similarity between publication titles by means of word embeddings. Word embeddings are integrated as external components, which keeps the model small and efficient, while allowing for easy extensibility and domain adaptation. Initial experiments show that word embeddings can improve the Recall and F score of the binary classification sub-task of AND. Results for the clustering sub-task are less clear, but also promising and overall show the feasibility of the approach.
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.