Korpuslinguistik
Refine
Year of publication
- 2018 (38) (remove)
Document Type
- Part of a Book (21)
- Book (5)
- Conference Proceeding (5)
- Article (4)
- Other (3)
Language
- German (22)
- English (15)
- Multiple languages (1)
Keywords
- Korpus <Linguistik> (35)
- Deutsch (8)
- Grammatik (5)
- Visualisierung (5)
- Annotation (4)
- Gesprochene Sprache (4)
- Germanistik (3)
- Linguistik (3)
- Visual Linguistics (3)
- Automatische Sprachanalyse (2)
Publicationstate
Reviewstate
- Peer-Review (20)
- (Verlags)-Lektorat (17)
Publisher
The actual or anticipated impact of research projects can be documented in scientific publications and project reports. While project reports are available at varying level of accessibility, they might be rarely used or shared outside of academia. Moreover, a connection between outcomes of actual research project and potential secondary use might not be explicated in a project report. This paper outlines two methods for classifying and extracting the impact of publicly funded research projects. The first method is concerned with identifying impact categories and assigning these categories to research projects and their reports by extension by using subject matter experts; not considering the content of research reports. This process resulted in a classification schema that we describe in this paper. With the second method which is still work in progress, impact categories are extracted from the actual text data.
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.
The paper describes preliminary studies regarding the usage of Example-Based Querying for specialist corpora. We outline an infrastructure for its application within the linguistic domain. Example-Based Querying deals with retrieval situations where users would like to explore large collections of specialist texts semantically, but are unable to explicitly name the linguistic phenomenon they look for. As a way out, the proposed framework allows them to input prototypical everyday language examples or cases of doubt, which are automatically processed by CRF and linked to appropriate linguistic texts in the corpus.
Dieser Beitrag setzt sich mit Gesprächskorpora als einem besonderen Typus von Korpora gesprochener Sprache auseinander. Es werden zunächst wesentliche Eigenschaften solcher Korpora herausgearbeitet und einige der wichtigsten deutschsprachigen Gesprächskorpora vorgestellt. Der zweite Teil des Beitrags setzt sich dann mit dem Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK) auseinander. FOLK hat sich zum Ziel gesetzt, ein wissenschaftsöffentliches Korpus von Interaktionsdaten aufzubauen, das methodisch und technisch dem aktuellen Forschungsstand entspricht. Die Herausforderungen, die sich beim Aufbau von FOLK in methodischer und korpustechnologischer Hinsicht stellen, werden in abschließenden Abschnitt diskutiert.
CorpusExplorer
(2018)
Software for corpus linguists and text/data mining enthusiasts. The CorpusExplorer combines over 45 interactive visualizations under a user-friendly interface. Routine tasks such as text acquisition, cleaning or tagging are completely automated. The simple interface supports the use in university teaching and leads users/students to fast and substantial results. The CorpusExplorer is open for many standards (XML, CSV, JSON, R, etc.) and also offers its own software development kit (SDK).
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.
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.
Sehr große Korpora – wie das Deutsche Referenzkorpus DeReKo – bieten eine breite Basis für die empirische Forschung. Sie bringen aber auch Herausforderungen mit sich, da sich weder Eigenschaften ihrer Zusammensetzung noch derer von Recherche- und Analyseergebnissen mit einfachen Mitteln erschließen lassen. Dafür bedarf es Verfahren geschickter Sortierung, Gruppierung oder des Clusterings, kurzum: strukturentdeckender Methoden. In Kombination mit Visualisierungstechniken kann so die Wahrnehmung bestimmter Eigenschaften und Zusammenhänge unterstützt und die Aufmerksamkeit auf bestimmte Phänomene, ggf. in Anlehnung an präferenzrelationale Befunde, gelenkt werden. Neben der illustrativen Funktion geht es in diesem Beitrag vor allem um das erkenntnisleitende Potenzial derartiger Verfahren in Kombination. Aus verschiedenen Bereichen werden Beispiele gezeigt, die am IDS oder in Kooperationen zum Einsatz kommen, sowohl zur dokumentarischen und reflexiven Kontrolle von Eigenschaften der Korpuszusammensetzung als auch hinsichtlich korpusanalytischer Methodik, um die qualitative Interpretation von Analysebefunden und die Abduktion von Hypothesen stimulierend zu unterstützen.