Korpuslinguistik
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Redeeinleiter sind sprachliche Ausdrücke unterschiedlicher Wortarten, die relativ zur Redewiedergabe in Voran-, Mittel- oder Nachstellung stehen und eine direkte oder indirekte Redewiedergabe einleiten. Dadurch sind Redeeinleiter sehr vielfältig, womit sie sich als Untersuchungsgegenstand einer Analyse zur lexikalischen Vielfalt von Teilwortschätzen eignen.
Als Datengrundlage der vorliegenden Untersuchung dienen die manuell annotierten direkten und indirekten Redeeinleiter des Redewiedergabe-Korpus. Dieses setzt sich aus fiktionalen und nicht-fiktionalen Textausschnitten, die zwischen 1840–1920 veröffentlicht wurden, zusammen. Ziel der Analyse ist es, zu ermitteln, wie sich der Teilwortschatz der direkten und der der indirekten Redeeinleiter in ihrer lexikalischen Vielfalt voneinander unterscheiden und wie diese Unterschiede zu begründen sind. Dafür wird ein Set an quantitativen Methoden erarbeitet mit dem die lexikalische Vielfalt von Teilwortschätzen bestimmt werden kann und das in zukünftigen Untersuchungen zur lexikalischen Vielfalt als Standardrepertoire herangezogen werden kann.
Projektvorstellung – Redewiedergabe. Eine literatur- und sprachwissenschaftliche Korpusanalyse
(2018)
Das laufende DFG-Projekt „Redewiedergabe“ stellt einen Anwendungsfall quantitativer Sprach-und Literaturwissenschaft dar und beschäftigt sich mit dem Phänomen „Redewiedergabe“ auf der Grundlage großer Datenmengen. Zu diesem Zweck wird zum einen ein Korpus manuell mit Redewiedergabeformen annotiert, zum anderen werden Verfahren zur automatischen Erkennung des Phänomens entwickelt. Ziel ist es, Forschungsfragen nach der Entwicklung von Redewiedergabe vor allem im 19. Jahrhundert zu beantworten.
We present recognizers for four very different types of speech, thought and writing representation (STWR) for German texts. The implementation is based on deep learning with two different customized contextual embeddings, namely FLAIR embeddings and BERT embeddings. This paper gives an evaluation of our recognizers with a particular focus on the differences in performance we observed between those two embeddings. FLAIR performed best for direct STWR (F1=0.85), BERT for indirect (F1=0.76) and free indirect (F1=0.59) STWR. For reported STWR, the comparison was inconclusive, but BERT gave the best average results and best individual model (F1=0.60). Our best recognizers, our customized language embeddings and most of our test and training data are freely available and can be found via www.redewiedergabe.de or at github.com/redewiedergabe.
Corpus REDEWIEDERGABE
(2020)
This article presents the corpus REDEWIEDERGABE, a German-language historical corpus with detailed annotations for speech, thought and writing representation (ST&WR). With approximately 490,000 tokens, it is the largest resource of its kind. It can be used to answer literary and linguistic research questions and serve as training material for machine learning. This paper describes the composition of the corpus and the annotation structure, discusses some methodological decisions and gives basic statistics about the forms of ST&WR found in this corpus.