Open Access

Metadata provides important information relevant both to finding and understanding corpus data. Meaningful linguistic data requires both reasonable annotations and documentation of these annotations. This documentation is part of the metadata of a dataset. While corpus documentation has often been provided in the form of accompanying publications, machinereadable metadata, both containing the bibliographic information and documenting the corpus data, has many advantages. Metadata standards allow for the development of common tools and interfaces. In this paper I want to add a new perspective from an archive’s point of view and look at the metadata provided for four learner corpora and discuss the suitability of established standards for machine-readable metadata. I am are aware that there is ongoing work towards metadata standards for learner corpora. However, I would like to keep the discussion going and add another point of view: increasing findability and reusability of learner corpora in an archiving context.

This paper describes a method for extracting collocation data from text corpora based on a formal definition of syntactic structures, which takes into account not only the POS-tagging level of annotation but also syntactic parsing (syntactic treebank model) and introduces the possibility of controlling the canonical form of extracted collocations based on statistical data on forms with different properties in the corpus. Specifically, we describe the results of extraction from the syntactically tagged Gigafida 2.1 corpus. Using the new method, 4,002,918 collocation candidates in 81 syntactic structures were extracted. We evaluate the extracted data sample in more detail, mainly in relation to properties that affect the extraction of canonical forms: definiteness in adjectival collocations, grammatical number in noun collocations, comparison in adjectival and adverbial collocations, and letter case (uppercase and lowercase) in canonical forms. The conclusion highlights the potential of the methodology used for the grammatical description of collocation and phrasal syntax and the possibilities for improving the model in the process of compilation of a digital dictionary database for Slovene.

This paper describes a method for automatic identification of sentences in the Gigafida corpus containing multi-word expressions (MWEs) from the list of 5,242 phraseological units, which was developed on the basis of several existing open-access lexical resources for Slovene. The method is based on a definition of MWEs, which includes information on two levels of corpus annotation: syntax (dependency parsing) and morphology (POS tagging), together with some additional statistical parameters. The resulting lexicon contains 12,358 sentences containing MWEs extracted from the corpus. The extracted sentences were analysed from the lexicographic point of view with the aim of establishing canonical forms of MWEs and semantic relations between them in terms of variation, synonymy, and antonymy.

Ziel dieser Arbeit war es, eine Software zu entwickeln, die quantitative und qualitative korpuslinguistische Methoden miteinander verbindet. Die Gesamtarbeit besteht daher aus zwei Teilen: einer Open-Source-Software und dem schriftlichen Teil. Der hier vorgelegte schriftliche Teil ist eine vollständige Dokumentation (Handbuch), ergänzt um eigene Publikationen, die im Rahmen des Dissertationsprojekts entstanden. In Kapitel 1.2 Korpora und beispielhafte Fragestellungen (S. 8) erfolgt eine Illustration beispielhafter Forschungsfragen anhand bereitgestellter und im Corpus- Explorer integrierter Korpora. Außerdem werden unter "?? ?? (S. ??)" Analysen mit verschiedensten prototypischen Forschungsfragen verknüpft, die sowohl quantitative als auch qualitative Perspektiven einnehmen. Der CorpusExplorer wurde besonders nutzerfreundlich gestaltet. Dabei ist die Zielgruppe der Software sehr breit defniert: Die Nutzung soll sowohl in der Forschung als auch in der Lehre möglich sein. Daher richtet sich der CorpusExplorer gleichermaßen an Studierende und Forschende mit ihren jeweils spezifschen Bedürfnissen. Die Nutzung für die Forschung zeigt sich (A) an den integrierten Artikeln sowie daran, dass (B) andere Forschende den CorpusExplorer bereits für ihre Arbeit aufgegriffen haben. Der Nutzen für die Lehre wurde mehrfach selbst erprobt und optimiert. Im Lehr-Einsatz ist es wichtig, dass Korpora mit wenigen Mausklicks analysefertig sind und verschiedene Analysen und Visualisierungen direkt genutzt werden können. Studierende erhalten so die Möglichkeit, eigenes Korpusmaterial direkt und selbst auszuwerten. Für Forschende bietet der CorpusExplorer ein sehr breites Funktionsspektrum. Im Vergleich zu anderer (öffentlich verfügbarer) korpuslinguistischer Software verfügt er aktuell über das wohl breiteste Anwendungsspektrum (51 Analysemodule (inkl. weiterentwickelter Verfahren), über 100 unterstützte Dateiformate für Im- und Export, unterschiedliche Tagger mit 69 unterstützten Sprachmodellen). Er kann so in bestehende Skripte, Toolchains und Workflows für sehr unterschiedliche Forschungsfragen integriert werden. Im CorpusExplorer wurden nicht nur bestehende Funktionen gebündelt, es wurden auch bisherige Verfahren weiterentwickelt. Hierzu zählen z. B. (1) die Entwicklung einer eigenen, an korpuslinguistischen Bedürfnissen ausgerichteten Datenbank- Struktur, (2) die Weiterentwicklung bzw. Optimierung des Verfahrens der Kookkurrenz- Analyse hin zu einer quantitativen Kookkurrenz-Analyse (keine Parameter wie Suchfenstergröße oder Suchwort nötig, Berechnung aller Kookkurrenzen zu allen Token in einem Korpus) und (3) die Verknüpfung unterschiedlicher Analyseressourcen, wie z. B. der NGram- und der Kookkurrenz-Analyse.