Korpuslinguistik
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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.
Der CorpusExplorer v2.0 ist eine frei verfügbare Software zur korpushermeneutischen Analyse und bietet über 45 unterschiedliche Analysen/Visualisierungen für eigenes Korpusmaterial an. Dieser Praxisbericht gibt Einblicke, zeigt Fallstricke auf und bietet Lösungen an, um die tägliche Visualisierungsarbeit zu erleichtern. Zunächst wird ein kurzer Einblick in die Ideen gegeben, die zur Entwicklung des CorpusExplorers führten, einer korpuslinguistischen Software, die nicht nur vielfältige Forschungsansätze unterstützt, sondern auch mit einem Fokus auf die universitäre Lehre entwickelt wird. Der Mittelteil behandelt einen der vielen Fallstricke, die im Entwicklungsprozess auftraten: Effizienz-/Anpassungsprobleme – bzw.: Was passiert, wenn Visualisierungen an neue Begebenheiten angepasst werden müssen? Da diese Lösung Teil des CorpusExplorers v2.0 ist, wird abschließend darauf eingegangen, wie unterschiedliche Visualisierungen zu denselben Datensätzen sich auf die Rezeption/Interpretation von Daten auswirken.
This paper analyses reply relations in computer-mediated communication (CMC), which occur between post units in CMC interactions and which describe references between posts. We take a look at existing practices in the description and annotation of such relations in chat, wiki talk, and blog corpora. We distinguish technical reply structures, indentation structures, and interpretative reply relations, which include reply relations induced by linguistic markers. We sort out the different levels of description and annotation that are involved and propose a solution for their combined representation within the TEI annotation framework.
In der Datenbank zum Datensatz attributive_Adjektive_1.csv finden sich 1.598 Belege zu artikellosen Nominalphrasen mit je zwei attributiven Adjektiven im Dativ Singular Maskulinum oder Neutrum.
Die Datenbank attributive Adjektive enthält zu jedem Beleg neben dem Satzkontext eine Reihe von Annotationen. Dazu gehören Metadaten wie Register und regionale Zuordnung sowie Annotationen zur Phonologie, Morphosyntax, Semantik und Frequenz. Anhand dieser Annotationen lassen sich Hypothesen zur Adjektivflexion und -reihenfolge überprüfen. Nach einer Auswahl aus diesen Annotationen können Sie hier suchen. Alternativ können Sie unter „Download“ das gesamte Suchergebnis mit allen Annotationen und inklusive aller Belege, die bei der Untersuchung von Adjektivflexion und -reihenfolge als Fehlbelege eingestuft worden sind, herunterladen.
This paper analyses reply relations in computer-mediated communication (CMC), which occur between post units in CMC interactions and which describe references between posts. We take a look at existing practices in the description and annotation of such relations in chat, wiki talk, and blog corpora. We distinguish technical reply structures, indentation structures, and interpretative reply relations, which include reply relations induced by linguistic markers. We sort out the different levels of description and annotation that are involved and propose a solution for their combined representation within the TEI annotation framework.
Die Diskurslinguistik hat sich in den letzten Jahren als eine linguistische Teildisziplin etabliert, die in transtextuellen Untersuchungen über sprachliche Muster gesamtgesellschaftlich rele-vante Denk- und Vorstellungswelten rekonstruiert. Die Digitalisierung hat nicht nur unsere Gesellschaft grundlegend verändert und neue Kommunikationsformen und innovative kulturelle Praktiken geprägt, sondern auch das diskurslinguistische Arbeiten maßgeblich beein-flusst. So war die Etablierung der Diskurslinguistik sowie auch der diskursorientierten Lexikographie geprägt durch die Engführung mit computergestützten Methoden (Bubenhofer 2009, Teubert/Čermáková 2007, Halliday et al. 2004), die große Textsammlungen für Diskursanalysen zugänglich machen. Da diskursanalytische Forschung in foucaultscher Tradition nicht am Einzelbeleg interessiert ist, sondern mit kontextuellen Mustern und intertextuellen Verweisstrukturen arbeitet, bietet eine korpusgestützte Analyse eine produktive Ausgangsbasis für Diskursuntersuchungen. Dies gilt insbesondere für die Diskurslexikographie, bei der auf breiter Datenbasis Wörterbücher zu kulturhistorischen Diskursen erstellt werden.
We present a testsuite for POS tagging German web data. Our testsuite provides the original raw text as well as the gold tokenisations and is annotated for parts-of-speech. The testsuite includes a new dataset for German tweets, with a current size of 3,940 tokens. To increase the size of the data, we harmonised the annotations in already existing web corpora, based on the Stuttgart-Tübingen Tag Set. The current version of the corpus has an overall size of 48,344 tokens of web data, around half of it from Twitter. We also present experiments, showing how different experimental setups (training set size, additional out-of-domain training data, self-training) influence the accuracy of the taggers. All resources and models will be made publicly available to the research community.
A syntax-based scheme for the annotation and segmentation of German spoken language interactions
(2018)
Unlike corpora of written language where segmentation can mainly be derived from orthographic punctuation marks, the basis for segmenting spoken language corpora is not predetermined by the primary data, but rather has to be established by the corpus compilers. This impedes consistent querying and visualization of such data. Several ways of segmenting have been proposed,
some of which are based on syntax. In this study, we developed and evaluated annotation and segmentation guidelines in reference to the topological field model for German. We can show that these guidelines are used consistently across annotators. We also investigated the influence of various interactional settings with a rather simple measure, the word-count per segment and unit-type. We observed that the word count and the distribution of each unit type differ in varying interactional settings and that our developed segmentation and annotation guidelines are used consistently across annotators. In conclusion, our syntax-based segmentations reflect interactional properties that are intrinsic to the social interactions that participants are involved in. This can be used for further analysis of social interaction and opens the possibility for automatic segmentation of transcripts.