Korpuslinguistik
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In diesem Beitrag wird untersucht, wie mithilfe korpuslinguistischer Verfahren Erkenntnisse über den Aufbau von Bedeutungsparaphrasen in Wörterbüchern gewonnen werden können. Diese Erkenntnisse sollen dazu genutzt werden, den Aufbau von Bedeutungsparaphrasen in Wörterbüchern umfassend und systematisch zu beschreiben, z.B. im Hinblick auf eine Optimierung der Bedeutungsparaphrasen für so genannte elektronische Wörterbücher oder für die Extraktion lexikalisch-semantischer Information für NLP-Zwecke.
In many European languages, propositional arguments (PAs) can be realized as different types of structures. Cross-linguistically, complex structures with PAs show a systematic correlation between the strength of the semantic bond and the syntactic union (cf. Givón 2001; Wurmbrand/Lohninger 2023). Also, different languages show similarities with respect to the (lexical) licensing of different PAs (cf. Noonan 1985; Givón 2001; Cristofaro 2003 on different predicate types). However, on a more fine-grained level, a variation across languages can be observed both with respect to the syntactic-semantic properties of PAs as well as to their licensing and usage. This presentation takes a multi-contrastive view of different types of PAs as syntactic subjects and objects by looking at five European languages: EN, DE, IT, PL and HU. Our goal is to identify the parameters of variation in the clausal domain with PAs and by this to contribute to a better understanding of the individual language systems on the one hand and the nature of the linguistic variation in the clausal domain on the other hand. Phenomena and Methodology: We investigate the following types of PAs: direct object (DO) clauses (1), prepositional object (PO) clauses (2), subject clauses (3), and nominalizations (4, 5). Additionally, we discuss clause union phenomena (6, 7). The analyzed parameters include among others finiteness, linear position of the PA, (non) presence of a correlative element, (non) presence of a complementizer, lexical-semantic class of the embedding verb. The phenomena are analyzed based on corpus data (using mono- and multilingual corpora), experimental data (acceptability judgement surveys) or introspective data.
Anders als bei Sonntagspredigten haben die katholischen und evangelischen AutorInnen von Kirche in 1live nur 90 Sekunden zur Verfügung, um ihre christliche Botschaft zu vermitteln. Vorliegender Beitrag untersucht, wie die katholischen und evangelischen AutorInnen dies tun. Welche Inhalte erachten sie für relevant? Welche sprachliche Gestaltung wählen sie? Greifen katholische und evangelische AutorInnen zu den gleichen Inhalten und sprachlichen Mitteln oder zeigen sich konfessionelle Präferenzen und Differenzen? Diesen Fragen soll an einem Korpus aus Kirche in 1live-Radiopredigten aus den Jahren 2012 bis 2021 (= 2.755 Texte mit insgesamt 726.570 Token) mit einem quantitativen und qualitativen Methoden-Mix nachgegangen werden. Die Studie wird im Rahmen des DFG-Projekts „Sprache und Konfession 500 Jahre nach der Reformation“ am Germanistischen Institut der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster durchgeführt.
Die Kernaufgabe der Projektgruppe des DWDS besteht darin, den in den Korpora enthaltenen Wortschatz lexikografisch und korpusbasiert zu beschreiben. In der modernen Lexikografie werden die Aussagen zu den sprachlichen Aspekten und Eigenschaften der beschriebenen Wörter und zu Besonderheiten ihrer Verwendung auf Korpusevidenz gestutzt. Empirisch können riesige Textsammlungen Hypothesen genauer oder ausführlicher belegen. Dabei wird deutlich, wie vielfältig Sprache im Gebrauch tatsachlich realisiert wird. Zu diesem Zweck bieten wir auf der DWDS-Plattform neben den zeitlich und nach Textsorten ausgewogenen Kernkorpora und den Zeitungskorpora eine Reihe von Spezialkorpora an, die hinsichtlich ihres Gegenstandes oder ihrer sprachlichen Charakteristika von den erstgenannten Korpora abweichen. Die Webkorpora bilden einen wesentlichen Bestandteil dieser Spezialkorpora.
In this paper we present the results of an automatic classification of Russian texts into three levels of difficulty. Our aim is to build a study corpus of Russian, in which a L2 student is able to select texts of a desired complexity. We are building on a pilot study, in which we classified Russian texts into two levels of difficulty. In the current paper, we apply the classification to an extended corpus of 577 labelled texts. The best-performing combination of features achieves an accuracy of 0,74 within at most one level difference.
In this paper, we present first results of training a classifier for discriminating Russian texts into different levels of difficulty. For the classification we considered both surface-oriented features adopted from readability assessments and more linguistically informed, positional features to classify texts into two levels of difficulty. This text classification is the main focus of our Levelled Study Corpus of Russian (LeStCoR), in which we aim to build a corpus adapted for language learning purposes – selecting simpler texts for beginner second language learners and more complex texts for advanced learners. The most discriminative feature in our pilot study was a lexical feature that approximates accessibility of the vocabulary by the second language learner in terms of the proportion of familiar words in the texts. The best feature setting achieved an accuracy of 0.91 on a pilot corpus of 209 texts.
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.
Einleitung
(2023)
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.