Computerlinguistik
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REFER ist ein Computerprogramm, das seit 1982 am Institut für deutsche Sprache (IdS) eingesetzt wird. Der Leistungsumfang des Programmes wurde seit 1982 mehrfach erweitert - die Erweiterungen orientierten sich an den Erfahrungen und Wünschen der Benutzer. Auch für die nächsten Jahre ist in der Arbeitsplanung des IdS eine weitere Verbesserung der Programmfunktionen im Rahmen der Fortentwicklung von LEDA (LExikographische DAtenbank) vorgesehen.
LDV-Info 7
(1989)
LDV-Info 1
(1981)
Die Arbeitsstelle Linguistische Datenverarbeitung (LDV) innerhalb der Abteilung Zentrale Wissenschaftliche Dienste (ZWD) am Institut für deutsche Sprache (IdS) hat die Aufgabe, maschinenlesbare Textkorpora zur gesprochenen und geschriebenen deutschen Sprache der Gegenwart einschließlich der Korpusaufbereitungen (Register, KWIC-Indizes, etc.) bereitzustellen und Textverarbeitungs- und Analyseprogramme zu entwickeln.
Korpora und Programme dienen in erster Linie zur Unterstützung der grammatischen und lexikographischen Arbeitsvorhaben des IdS. Sie stehen darüber hinaus auch der germanistischen Sprachwissenschaft im In- und Ausland zur Verfügung. Um potentielle externe Interessenten mit den Diensten vertraut zu machen, die die Arbeitsstelle LDV anbieten kann, haben wir uns entschlossen, eine Informationsschrift unter dem Titel LDV-INFO herauszugeben, die in unregelmäßiger Folge über Möglichkeiten der maschinellen Textverarbeitung, über Programmbibliotheken und Korpora sowie deren Auswertungsmöglichkeiten und über unsere Rechenanlage berichtet.
Im LDV-INFO 1 möchten wir uns Ihnen verstellen und Sie über das "Mannheimer Korpus 1", das "Freiburger Korpus" sowie einige Auswertungsprogramme informieren, die an unserem Institut zur Verfügung stehen.
LDV-Info 3
(1983)
LDV-Info 4
(1984)
LDV-Info 5
(1985)
LDV-Info 2
(1982)
This study presents a large language model, GPT-4o, with a dataset of artificial German noun-noun compounds that consist of two simplex noun constituents, each associated with a typical interpretation pattern. The task is to derive plausible interpretations. We find that GPT-4o performed very well, displaying stable compositional reasoning strategies. As expected from linguistic literature, typical patterns of the constituents were clearly preferred, with a tendency to favor patterns typical for the head constituent.
LDV-Info 6
(1986)
LDV-Info 8
(1996)