Korpuslinguistik
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Seit der Forschung große Datenmengen und Rechenkapazitäten zur Verfügung stehen arbeitet auch die Sprachwissenschaft zunehmend datengeleitet. Datengeleitete Forschung geht nicht von einer Hypothese aus, sondern sucht nach statistischen Auffälligkeiten in den Daten. Sprache wird dabei oft stark vereinfacht als lineare Abfolge von Wörtern betrachtet. Diese Studie zeigt erstmals, wie der zusätzliche Einbezug syntaktischer Annotationen dabei hilft, sprachliche Strukturen des Deutschen besser zu erfassen.
Als Anwendungsbeispiel dient der Vergleich der Wissenschaftssprachen von Linguistik und Literaturwissenschaft. Die beiden Fächer werden oft als Teildisziplinen der Germanistik zusammengefasst. Ihre wissenschaftliche Praxis unterscheidet sich jedoch systematisch hinsichtlich Forschungsdaten, Methoden und Erkenntnisinteressen, was sich auch in den Wissenschaftssprachen niederschlägt.
Die erfolgreiche Wiederverwendung gesprochener Korpora muss fachspezifischen Evaluationskritierien genügen und erfordert daher eine flexible Korpusarchitektur, die durch multirepräsentationale (Verfügbarkeit eines akustischen Signals und einer Transliteration) und multisituationale Daten (Variabilität von Situationen bzw. Aufgaben) gekennzeichnet ist. Diese Kriterien werden in einer Fallstudie zur /eː/-Diphthongisierung polnischer Deutschlerner/-innen angewendet und diskutiert. Die Fallstudie repliziert die Ergebnisse der /eː/-Diphthongisierung bei Bildbenennungen von Nimz (2016). Vor der Wiederverwendung werden weitere fachspezifische Evaluationskriterien überprüft, wie Multisituationalität, Aufnahmequalitäten, Erweiterbarkeit, vorhandene Metadaten und vorhandene Dokumentation. Nach der Replikationsstudie werden die Herausforderungen für eine Umsetzung der Wiederverwendung bezüglich Datenmanagement, Workflows und Data Literacy in Forschungs- und Lehrkontexten diskutiert.
Der vorliegende Beitrag erörtert am Beispiel des aktuell im Aufbau befindlichen Korpus GiesKaNe (= Gie[ßen]Ka[ssel]Ne[uhochdeutsch]) grundlegende Fragen nach dem Verhältnis von Standard und Innovation bei der Erweiterung der Korpuslandschaft durch neue Korpora. Bei jedem neu zu erstellenden Korpus stellt sich die Frage, inwieweit man den bereits etablierten Standards folgt, oder ob es legitim oder vielleicht sogar notwendig ist, neue Modelle der Annotation linguistischer Kategorien zu entwickeln. In diesem Sinne bespricht der Beitrag die Grenzen einer reinen Modellübernahme mit Bezug auf das POS-Tagging in anderen historischen Referenzkorpora und mit Bezug auf TIGER als Baumbank für das Gegenwartsdeutsche. Um trotz der Arbeit mit einer innovativen Alternative dem Prinzip der Interoperabilität gerecht zu werden, wird im Beitrag die Arbeit mit maschinellem Lernen ins Spiel gebracht. Dieses ermöglicht es, aus den vorhandenen Textoberflächenmerkmalen und den vorliegenden Annotationen auch alternative Annotationsmodelle abzuleiten und mittels einer Mehrebenenannotation anzubieten, sodass ein Korpus den Anforderungen an interoperable Nutzbarkeit und wissenschaftlichen Erkenntnisfortschritt gleichermaßen gerecht werden kann.
Der Beitrag thematisiert den Zusammenhang von Korpusaufbereitung, Datenanreicherung und Nutzungsszenarien im Kontext des Discourse Lab, das an der TU Darmstadt und der Universität Heidelberg betrieben und in linguistischen und interdisziplinären Forschungs- und Lehrprojekten genutzt wird. Für die Diskursforschung sind Korpora genauso konstitutiv wie die Einbeziehung von Kontexten des Sprachgebrauchs in die Analyse. Daher ist die Frage nach Repräsentationsformaten von Kontexten besonders wichtig. Eine große Rolle bei der korpuslinguistischen Kontextualisierung spielen auch Annotationen. Das wird am Darmstädter-Tagblatt-Korpus, den Plenarprotokollen des Deutschen Bundestags und den Korpora der DFG-Forschungsgruppe Kontroverse Diskurse diskutiert.
So far, Sepedi negations have been considered more from the point of view of lexicographical treatment. Theoretical works on Sepedi have been used for this purpose, setting as an objective a neat description of these negations in a (paper) dictionary. This paper is from a different perspective: instead of theoretical works, corpus linguistic methods are used: (1) a Sepedi corpus is examined on the basis of existing descriptions of the occurrences of a relevant verb, looking at its negated forms from a purely prescriptive point of view; (2) a "corpus-driven" strategy is employed, looking only for sequences of negation particles (or morphemes) in order to list occurring constructions, without taking into account the verbs occurring in them, apart from their endings. The approach in (2) is only intended to show a possible methodology to extend existing theories on occurring negations. We would also like to try to help lexicographers to establish a frequency-based order of entries of possible negation forms in their dictionaries by showing them the number of respective occurrences. As with all corpus linguistic work, however, we must regard corpus evidence not as representative, but as tendencies of language use that can be detected and described. This is especially true for Sepedi, for which only few and small corpora exist. This paper also describes the resources and tools used to create the necessary corpus and also how it was annotated with part of speech and lemmas. Exploring the quality of available Sepedi part-of-speech taggers concerning verbs, negation morphemes and subject concords may be a positive side result.
Der Beitrag behandelt methodische Fragen der Korpuspragmatik im Bereich der politischen Sprache am Beispiel sprachlicher Praktiken der Moralisierung im Deutschen Bundestag. Wir stellen einen Ansatz zur Erarbeitung pragmatischer Strukturmuster – ,Pragmeme‘ – des Moralisierens vor, der auf kollaborativer Annotation basiert. Den Datensatz bildet das linguistisch aufbereitete Korpus der Plenarprotokolle des Deutschen Bundestags 1949–2017. Zur Eruierung geeigneter Beobachtungspassagen wurde ein Thesaurus von Moralwörtern erarbeitet und deren Verteilung gemessen. Dadurch haben sich drei Beobachtungsperioden für Pilotkorpora ergeben: 1949, 1983 und 2015. In diesen Beobachtungsperioden wurden Zufallsstichproben von Sätzen mit Moralwörtern gezogen und annotiert. Im Beitrag stellen wir die einzelnen Schritte und vorläufigen Ergebnisse des Projekts vor und diskutieren Möglichkeiten und Grenzen des Verfahrens.
Der vorliegende Aufsatz beschäftigt sich mit einigen Aspekten der variationistischen Annotation von Korpusdaten. Anhand von mehreren Beispielen wird gezeigt, dass der Vergleich von Kategorien in einem Korpus oder der Vergleich von zwei Korpora nur unter bestimmten Bedingungen variationistisch interpretiert werden kann. Da die Definition von Variablen oft schwierig ist und die Zuordnung von Varianten zu Variablen je nach Forschungsfrage unterschiedlich sein kann, müssen Variablen und Varianten in einem Korpus (für alle transparent und nachvollziehbar) annotiert werden. Dabei wird für eine offene Korpusarchitektur argumentiert, in der in einem bestehenden Korpus jederzeit Variablen und Varianten hinzugefügt werden können.
Es gibt viele linguistische Forschungsfragen, für deren Beantwortung man Korpusdaten qualitativ und quantitativ auswerten möchte. Beide Auswertungsmethoden können sich auf den Korpustext, aber auch auf Annotationsebenen beziehen. Jede Art von Annotation, also Kategorisierung, stellt einen kontrollierten und notwendigen Informationsverlust dar. Das bedeutet, dass jede Art von Kategorisierung auch eine Interpretation der Daten ist. In den meisten großen Korpora wird zu jeder vorgesehenen Annotationsebene, wie z. B. Wortart-Ebene oder Lemma-Ebene, genau eine Interpretation angeboten. In den letzten Jahren haben sich neben den großen, ,,flach“ annotierten Korpora Korpusmodelle herausgebildet, mit denen man konfligierende Informationen kodieren kann, die so genannten Mehrebenen-Modelle (multilevel standoff corpora), in denen alle Annotationsebenen unabhängig vom Text gespeichert werden und nur auf bestimmte Textanker verweisen. Ich argumentiere anhand der Fehlerannotation in einem Lernerkorpus dafür, dass zumindest Korpora, in denen es stark variierende Annotationsbedürfnisse und umstrittene Analysen geben kann, davon profitieren, in Mehrebenen-Modellen kodiert zu werden.
This paper presents an extension to the Stuttgart-Tübingen TagSet, the standard part-of-speech tag set for German, for the annotation of spoken language. The additional tags deal with hesitations, backchannel signals, interruptions, onomatopoeia and uninterpretable material. They allow one to capture phenomena specific to spoken language while, at the same time, preserving inter-operability with already existing corpora of written language.