Open Access

Die Publikation untersucht Nutzungs- und Gestaltungsprinzipien für benutzeradaptive Online Informationssysteme anhand des grammatischen Informationssystems "grammis" sowie der Propädeutischen Grammatik "ProGr@mm". Beides sind aktuelle Internet-Projekte, die am Institut für Deutsche Sprache in Mannheim beheimatet sind und seit Jahren erfolgreich für die Vermittlung von linguistischem Wissen genutzt werden. Aufbauend auf einer Reflexion sowohl der Vorteile als auch der aktuellen und prinzipiellen Probleme des elektronischen Publizierens im WWW wird ein Lösungsansatz vorgestellt, der aus der Perspektive des Systemdesigners die Möglichkeiten der Informationshaltung sowie der benutzerspezifischen, hypertextuellen Informationspräsentation aufzeigt. Dieser Ansatz ist von der letztendlichen Gestaltung des Bildschirmaufbaus unabhängig und konzentriert sich vielmehr auf die Frage, wie der Produzent unter Ausnutzung des Kommunikationspotenzials des WWW den Zugriff auf digital vorliegende Informationen realisieren kann. Das Ziel ist, aus mittels XML und Metadaten inhaltlich erschlossenen Hypertexten dynamische Webdokumente zu generieren. Ein zentraler Punkt dabei ist die Modellierung des Dialogs mit dem Benutzer: Wie kann die Weiterentwicklung der reinen Nutzungsinteraktivität zur Aktionsinteraktivität realisiert werden? Wie können explizite Repräsentationen von individuellen Benutzercharakteristika ermittelt und sinnvoll für ein adaptives Systemverhalten genutzt werden.

Linguistic query systems are special purpose IR applications. As text sizes, annotation layers, and metadata schemes of language corpora grow rapidly, performing complex searches becomes a highly computational expensive task. We evaluate several storage models and indexing variants in two multi-processor/multi-core environments, focusing on prototypical linguistic querying scenarios. Our aim is to reveal modeling and querying tendencies – rather than absolute benchmark results – when using a relational database management system (RDBMS) and MapReduce for natural language corpus retrieval. Based on these findings, we are going to improve our approach for the efficient exploitation of very large corpora, combining advantages of state-of-the-art database systems with decomposition/parallelization strategies. Our reference implementation uses the German DeReKo reference corpus with currently more than 4 billion word forms, various multi-layer linguistic annotations, and several types of text-specific metadata. The proposed strategy is language-independent and adaptable to large-scale multilingual corpora.