Korpuslinguistik
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This paper presents an extended annotation and analysis of interpretative reply relations focusing on a comparison of reply relation types and targets between conflictual pages and neutral pages of German Wikipedia (WP) talk pages. We briefly present the different categories identified for interpretative reply relations to analyze the relationship between WP postings as well as linguistic cues for each category. We investigate referencing strategies of WP authors in discussion page postings, illustrated by means of reply relation types and targets taking into account the degree of disagreement displayed on a WP talk page. We provide richly annotated data that can be used for further analyses such as the identification of interactional relations on higher levels, or for training tasks in machine learning algorithms.
This paper analyses intensification in German digitally-mediated communication (DMC) using a corpus of YouTube comments written by young people (the NottDeuYTSch corpus). Research on intensification in written language has traditionally focused on two grammatical aspects: syntactic intensification, i.e. the use of particles and other lexical items and morphological intensification, i.e. the use of compounding. Using a wide variety og examples from the corpus, the paper identifies novel ways that have been used for intensification in DMC, and suggests a new taxonomy of classification for future analysis of intensification.
Following the successes of the ninth conference in 2022 held in the wonderful Santiago de Compostela, Spain, we are pleased to present the proceedings of the 10th edition of International Conference on CMC and Social Media Corpora for the Humanities (CMC-2023). The focal point of
the conference is to investigate the collection, annotation, processing, and analysis of corpora of computer-mediated communication (CMC) and social media.
Our goal is to serve as the meeting place for a wide variety of language-oriented investigations into CMC and social media from the fields of linguistics, philology, communication sciences, media
studies, and social sciences, as well as corpus and computational linguistics, language technology, textual technology, and machine learning.
This year’s event is the largest so far with 45 accepted submissions: 32 papers and 13 poster presentations, each of which were reviewed by members of our ever-growing scientific committee. The contributions were presented in five sessions of two or three streams, and a single poster session. The talks in these proceedings cover a wide range of topics, including the corpora construction, digital identities, digital knowledge-building, digitally-mediated interaction, features
of digitally-mediated communication, and multimodality in digital spaces.
As part of the conference, we were delighted to include two invited talks: an international keynote speech by Unn Røyneland from the University of Oslo, Norway, on the practices and perceptions of
researching dialect writing in social media, and a national keynote speech by Tatjana Scheffler from the Ruhr-University of Bochum on analysing individual linguistic variability in social media and
constructing corpora from this data. Additionally, participants could take part in a workshop on processing audio data for corpus linguistic analysis. This volume contains abstracts of the invited talks, short papers of oral presentations, and abstracts of posters presented at the conference.
Das neue Onlineformat PREPCONonline führt durch die Welt der Korpusdaten und zeigt, welchen Erklärungswert authentische Sprache, die von Experten aufbereitet ist, für die eigene sprachliche Kompetenz haben kann. Dieser Ansatz folgt der Überzeugung, dass vor allem auf einem gehobenen Kompetenzniveau reale Sprachausschnitte, die für einen Aspekt des Gebrauchs besonders typisch sind, möglichst unverfälscht abrufbar sein sollten, um Sprache, so wie sie wirklich verwendet wird, versteh- und anwendbar zu machen.
Die zentrale Aufgabenstellung des Verbundprojektes TextTransfer (Pilot) war eine Machbarkeitsprüfung für die Entwicklung eines Text-Mining-Verfahrens, mit dem Forschungsergebnisse automatisiert auf Hinweise zu Transfer- und Impactpotenzialen untersucht werden können. Das vom Projektkoordinator IDS verantwortete Teilprojekt konzentrierte sich dabei auf die Entwicklung der methodischen Grundlagen, während der Projektpartner TIB vornehmlich für die Bereitstellung eines geeigneten Datensatzes verantwortlich war. Solchen automatisierten Verfahren liegen zumeist textbasierte Daten als physisches Manifest wissenschaftlicher Erkenntnisse zugrunde, die im Falle von TextTransfer (Pilot) als empirische Grundlage herangezogen wurden. Das im Verbund zur Anwendung gebrachte maschinelle Lernverfahren stützte sich ausschließlich auf deutschsprachige Projektendberichte öffentlich geförderter Forschung. Diese Textgattung eignet sich insbesondere hinsichtlich ihrer öffentlichen Verfügbarkeit bei zuständigen Gedächtnisorganisationen und aufgrund ihrer im Vergleich zu anderen Formaten wissenschaftlicher Publikation relativen strukturellen wie sprachlichen Homogenität. TextTransfer (Pilot) ging daher grundsätzlich von der Annahme struktureller bzw. sprachlicher Ähnlichkeit in Berichtstexten aus, bei denen der Nachweis tatsächlich erfolgten Transfers zu erbringen war. Im Folgenden wird in diesen Fällen von Texten bzw. textgebundenen Forschungsergebnissen mit Transfer- und Impactpotenzial gesprochen werden. Es wurde ferner postuliert, dass sich diese Indizien von sprachlichen Eigenschaften in Texten zu Projekten ohne nachzuweisenden bzw. ggf. auch niemals erfolgtem, aber potenziell möglichem Transfer oder Impact unterscheiden lassen. Mit einer Verifizierung dieser Annahmen war es möglich, Transfer- oder Impactwahrscheinlichkeiten in großen Mengen von Berichtsdaten ohne eingehende Lektüre zu prognostizieren.
Die Gemeinsame Wissenschaftskonferenz hat den Verbund „Text+“ bewilligt. „Text+“ hat sich zum Ziel gesetzt, text- und sprachbasierte Forschungsdaten langfristig zu erhalten und ihre breite Nutzung in der Wissenschaft zu ermöglichen. Die Initiative startet somit nach mehrjähriger Vorbereitungszeit und wird zunächst für fünf Jahre durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft gefördert.
Auf dem Weg zu einer Kartographie: automatische und manuelle Analysen am Beispiel des Korpus ISW
(2021)
Das Archiv für Gesprochenes Deutsch (AGD, Stift/Schmidt 2014) am Leibniz-Institut für Deutsche Sprache ist ein Forschungsdatenzentrum für Korpora des gesprochenen Deutsch. Gegründet als Deutsches Spracharchiv (DSAv) im Jahre 1932 hat es über Eigenprojekte, Kooperationen und Übernahmen von Daten aus abgeschlossenen Forschungsprojekten einen Bestand von bald 100 Variations-, Interview- und Gesprächskorpora aufgebaut, die u. a. dialektalen Sprachgebrauch, mündliche Kommunikationsformen oder die Sprachverwendung bestimmter Sprechertypen oder zu bestimmten Themen dokumentieren. Heute ist dieser Bestand fast vollständig digitalisiert und wird zu einem großen Teil der wissenschaftlichen Gemeinschaft über die Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD) im Internet zur Nutzung in Forschung und Lehre angeboten.
Vorwort
(2019)
Distributional models of word use constitute an indispensable tool in corpus based lexicological research for discovering paradigmatic relations and syntagmatic patterns (Belica et al. 2010). Recently, word embeddings (Mikolov et al. 2013) have revived the field by allowing to construct and analyze distributional models on very large corpora. This is accomplished by reducing the very high dimensionality of word cooccurrence contexts, the size of the vocabulary, to few dimensions, such as 100-200. However, word use and meaning can vary widely along dimensions such as domain, register, and time, and word embeddings tend to represent only the most prevalent meaning. In this paper we thus construct domain specific word embeddings to allow for systematically analyzing variations in word use. Moreover, we also demonstrate how to reconstruct domain specific co-occurrence contexts from the dense word embeddings.