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Phänomene im Bereich von Valenz, Argumentstruktur, Diathesen, Kollokationen und Phrasemen dienen von jeher zur Bestimmung der Schnittstelle zwischen Lexikon und Grammatik. Mittlerweile sind allerdings grundsätzliche Zweifel an der Berechtigung der sprachtheoretischen Zweiteilung in Lexikon und Grammatik aufgekommen, auch weil die Entwicklungen im Bereich empirischer Methodik einen zunehmend besseren Einblick in die differenzierte Natur sprachlichen Wissens ermöglichen und uns mit semiproduktiven Prozessen, graduellen Kategoriezuordnungen, instabilen sprachlichen Mustern und frequenzgesteuerten Usualisierungen eigentlich regelhafter Strukturen konfrontieren. Die strikte Grenze zwischen der Grammatik als dem Ort des syntaktisch-semantisch Regelhaften und dem Lexikon als dem Repositorium des syntaktisch-semantisch Idiosynkratischen ist damit in Frage gestellt. Die Beiträge des Bandes betrachten den Bereich, wo Regelhaftes und Idiosynkratisches miteinander verwoben sind, sie führen Kontroversen zum Status von Konstruktionen und dem Verhältnis zwischen Lexikon und Grammatik, und sie zeigen, wie empirische Methoden der Korpuslinguistik, Psycho- und Neurolinguistik und Spracherwerbsforschung zur Klärung dieser Kontroversen beitragen.

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit einem Vergleich der englischen wh-Clefts und deren Entsprechungen im Deutschen, den ,Sperrsätzen‘ oder ‚w-Clefts‘. Auf Grundlage einer umfangreichen Korpusstudie werden zunächst Unterschiede in der Verteilung bestimmter w/h-Cleftsatztypen ermittelt. Ein generelles quantitatives Übergewicht der englischen wh-Clefts gegenüber den deutschen w-Clefts wird mit der flexibleren Wortstellung des Deutschen in Verbindung gebracht. Spezifisch werden die beobachteten Asymmetrien durch Unterschiede in der Möglichkeit der Erfüllung bestimmter struktureller Bedingungen erklärt. Vier Motivationen für die Bildung von Cleftsätzen werden identifiziert: (i) lineare Synchronisierung von Informationsstruktur und Syntax, (ii) strukturelle Trennung von Quaestio (= im Diskurs gegebener Frage) und Responsio (= Antwort auf die Quaestio), (iii) Trennung von propositionalem Gehalt und Äußerungskommentar (,Ebenentrennung‘) und (iv) Rechtslastigkeit (Behaghels ‚Gesetz der wachsenden Glieder‘). Während all diese Faktoren die Bildung von wh-Cleftsätzen im Englischen zu begünstigen scheinen, sind deutsche w-Clefts meist durch den in (ii) genannten Faktor motiviert. Die anderen Motivationen führen seltener zur Bildung von w-Cleftsätzen als im Englischen, da die entsprechenden strukturellen Effekte auch ohne Cleftsatzbildung — z.B. in einem kanonischen Verbzweitsatz — erzielt werden können.

In diesem Aufsatz diskutiere ich drei syntaktische Phänomene, die für die Grammatikforschung von zentraler Bedeutung sind. Ich zeige, dass Introspektion als Stütze von Theorien nicht ausreicht und entwickle Korpusanfragen für die diskutierten Fälle. Der Aufsatz schließt mit Anmerkungen zu den Grenzen der Korpuslinguistik.

Der Begriff und die Rolle von Daten in einer Wissenschaft hängen eng mit ihrem Selbstverständnis zusammen. Als erstes ist zu überlegen, inwiefern Linguistik eine empirische Wissenschaft ist und also von Daten abhängt. Während in den Philologien ein Korpus die Grundlage einer Disziplin abgibt, die ohne es nicht bestünde, ist in der Linguistik ein Korpus nur ein Weg, an Daten zu kommen. Hier ist zu diskutieren, welche relativen Meriten die alternativen Wege im Hinblick auf die angestrebten Ziele haben. Während manches auf uns gekommene Korpus seine Sprache sicher nicht angemessen repräsentiert, könnte eine heute von Linguisten erstellte Dokumentation diesen Anspruch im Prinzip einlösen. Hier stellt sich die Frage, ob das - angesichts des infiniten Charakters der Sprache - überhaupt möglich ist und in wieweit die Repräsentativität wieder von den angestrebten Zielen abhängt. Dies sind alles Fragen linguistischer Methodologie. Eine Zeitlang hat man in der Linguistik geglaubt, ohne Methodologie zu Theorien gelangen zu können. Seit sich das als irrig herausgestellt hat, ist die Entwicklung von Methoden ein fühlbares Desiderat geworden. Wie man repräsentative Daten erhebt, wie man ein Korpus zusammenstellt und nutzt, wie man eine Sprache dokumentiert, sind alles Fragen, die eigentlich in die Alltagsroutine einer Wissenschaft fallen müssten. Dass sie noch weitgehend ungeklärt sind, ist ein Symptom dafür, dass die Linguistik noch keine erwachsene Wissenschaft ist.

Statistische Methoden finden derzeit in der Sprachtechnologie vielfache Verwendung. Ein Grundgedanke dabei ist das Trainieren von Programmen auf große Mengen von Daten. Für das Trainieren von statistischen Sprachmodellen gilt zur Zeit das Motto „Je mehr Daten desto besser“. In unserem System zur maschinellen Übersetzung sehen wir eine fast konstante qualitative Verbesserung (gemessen als BLEU-Score) mit jeder Verdoppelung der monolingualen Trainingsdatenmenge. Selbst bei Mengen von ca. 20 Milliarden Wörtern aus Nachrichtentexten und ca. 200 Milliarden Wörtern aus Webseiten ist kein Abflachen der Lernkurve in Sicht. Dieser Artikel gibt kurze Einführungen in statistische maschinelle Übersetzung, die Evaluation von Übersetzungen mit dem BLEU-Score, und in statistische Sprachmodelle. Wir zeigen, welch starken Einfluß die Größe der Trainingsdaten des Sprachmodells auf die Übersetzungsqualität hat. Danach wird die Speicherung großer Datenmengen, das Trainieren in einer parallelen Architektur und die effiziente Verwendung der bis zu 1 Terabyte großen Modelle in der maschinellen Übersetzung beschrieben.