Korpuslinguistik
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Machine learning methods offer a great potential to automatically investigate large amounts of data in the humanities. Our contribution to the workshop reports about ongoing work in the BMBF project KobRA (http://www.kobra.tu-dortmund.de) where we apply machine learning methods to the analysis of big corpora in language-focused research of computer-mediated communication (CMC). At the workshop, we will discuss first results from training a Support Vector Machine (SVM) for the classification of selected linguistic features in talk pages of the German Wikipedia corpus in DeReKo provided by the IDS Mannheim. We will investigate different representations of the data to integrate complex syntactic and semantic information for the SVM. The results shall foster both corpus-based research of CMC and the annotation of linguistic features in CMC corpora.
Dieses Kapitel gibt einen Überblick über Korpora internetbasierter Kommunikation, die als digitale Ressourcen frei zur Verfügung stehen und für eigene linguistische Forschungsarbeiten genutzt werden können. In Abschnitt 1 erläutern wir korpuslinguistische Basiskonzepte, die für die Arbeit mit Korpora internetbasierter Kommunikation benötigt werden, und präzisieren die Sprachgebrauchsdomäne Internetbasierte Kommunikation, die den Gegenstand des hier beschriebenen Ressourcentyps bildet. Abschnitt 2 gibt einen Überblick zu existierenden Korpusressourcen für das Deutsche und stellt ausgewählte Korpora zu weiteren europäischen Sprachen vor. In Abschnitt 3 geben wir abschließend einen kurzen Einblick in aktuelle Forschungsfelder, die sich im Bereich der Korpuslinguistik und Sprachtechnologie in Bezug auf den Aufbau und die Aufbereitung von Korpora internetbasierter Kommunikation stellen.
The paper presents best practices and results from projects in four countries dedicated to the creation of corpora of computer-mediated communication and social media interactions (CMC). Even though there are still many open issues related to building and annotating corpora of that type, there already exists a range of accessible solutions which have been tested in projects and which may serve as a starting point for a more precise discussion of how future standards for CMC corpora may (and should) be shaped like.
We introduce our pipeline to integrate CMC and SM corpora into the CLARIN-D corpus infrastructure. The pipeline was developed by transforming an existing CMC corpus, the Dortmund Chat Corpus, into a resource conforming to current technical and legal standards. We describe how the resource has been prepared and restructured in terms of TEI encoding, linguistic annotations, and anonymisation. The output is a CLARIN-conformant resource integrated in the CLARIN-D research infrastructure.
Einleitung
(2023)
Die MoCoDa 2 (https://db.mocoda2.de) ist eine webbasierte Infrastruktur für die Erhebung, Aufbereitung, Bereitstellung und Abfrage von Sprachdaten aus privater Messenger-Kommunikation (WhatsApp und ähnliche Anwendungen). Zentrale Komponenten bilden (1) eine Datenbank, die für die Verwaltung von WhatsApp-Sequenzen eingerichtet ist, die von Nutzer/innen gespendet und für linguistische Recherche- und Analysezwecke aufbereitet wurden, (2) ein Web-Frontend, das die Datenspender/innen dabei unterstützt, gespendete Sequenzen um analyserelevante Metadaten anzureichern und zu pseudonymisieren, und (3) ein Web-Frontend, über das die Daten für Zwecke in Forschung und Lehre abgefragt werden können. Der Aufbau der MoCoDa-2-Infrastruktur wurde im Rahmen des Programms „Infrastrukturelle Forderung für die Geistes- und Gesellschaftswissenschaften“ vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen gefordert. Ziel des Projekts ist es, ein aufbereitetes Korpus zur Sprache und Interaktion in der deutschsprachigen Messenger-Kommunikation bereitzustellen, das speziell auch für qualitative Untersuchungen eine wertvolle Grundlage bildet.
Converting and Representing Social Media Corpora into TEI: Schema and best practices from CLARIN-D
(2016)
The paper presents results from a curation project within CLARIN-D, in which an existing lMWord corpus of German chat communication has been integrated into the DEREKO and DWDS corpus infrastructures of the CLARIN-D centres at the Institute for the German Language (IDS, Mannheim) and at the Berlin-Brandenburg Academy of Sciences (BBAW, Berlin). The focus is on the solutions developed for converting and representing the corpus in a TEI format.