Korpuslinguistik
Refine
Year of publication
- 2024 (7) (remove)
Document Type
- Article (3)
- Part of a Book (2)
- Book (1)
- Preprint (1)
Has Fulltext
- yes (7)
Keywords
- Korpus <Linguistik> (7)
- Deutsch (2)
- Deutsches Referenzkorpus (DeReKo) (2)
- Rechtschreibung (2)
- Schriftsprache (2)
- Sprachvariante (2)
- Worthäufigkeit (2)
- corpus (2)
- Auslassung (1)
- Bedeutungsrelation (1)
Publicationstate
Reviewstate
Publisher
In diesem Beitrag werden Komposita mit den relationalen Zweitgliedern Gatte und Gattin aus genderlinguistischer Perspektive untersucht, basierend auf manuell annotiertem zeitungssprachlichen Korpusmaterial. Frauen werden im analysierten Korpus ca. 12-mal häufiger in ihrer ehelichen Rolle versprachlicht als Männer. Statistische Analysen zeigen, dass sie dabei systematisch in ein possessives Verhältnis zum Ehemann gesetzt werden (Arztgattin = Gattin eines Arztes), während Ehemänner in den untersuchten Komposita tendenziell doppelt individualisiert werden (Arztgatte = Gatte, der Arzt ist). Neben den Zweitgliedern geben auch die Genera der beiden Konstituenten Aufschluss über die kodierte Bedeutungsrelation: Genusgleichheit (Kanzlergatte) führt zu einer qualifizierenden, Genusdivergenz (Kanzleringatte) zu einer possessiven Lesart. Die Analyse belegt außerdem die Existenz movierter Kompositumserstglieder – diese sind sogar die häufigste Form zur Benennung weiblicher Personen im Erstglied. Trotzdem herrscht bei der Bezugnahme auf Frauen eine größere Formenvarianz als bei Männern, welche fast ausschließlich mit maskulinen Erstgliedern versprachlicht werden. Damit zeigt die Studie, wie genderlinguistische Perspektiven auch im Bereich der Wortbildung einen neuen Analysezugang bilden.
GraphVar ist ein Korpus aus über 1.600 Abiturarbeiten, die zwischen 1917 und 2018 an einem niedersächsischen Gymnasium geschrieben wurden. Das Hauptinteresse beim Aufbau bestand in der Beschreibung graphematischer Variation und ihrer Entwicklung über die Zeit. Leitend war die Frage, was Schreiberinnen und Schreiber eigentlich tatsächlich machen bzw. gemacht haben – und zwar unbeeinflusst von technischen Hilfsmitteln oder Schluss- und Endredaktion, aber unter vergleichbaren Bedingungen. Das Korpus bietet somit ein Fenster auf den unverfälschten Schreibgebrauch von Abiturientinnen und Abiturienten im Laufe der Zeit. Zum jetzigen Zeitpunkt sind 1.618 Arbeiten transkribiert, linguistisch annotiert und über eine ANNIS-Instanz erreichbar (graphvar.unibonn.de, Stand: 8.8.2023). Im Sommer 2022 konnten weitere 1.600 Arbeiten zwischen 1900 und 2021 an einem Gymnasium in Nordrhein-Westfalen digitalisiert werden. Neben schriftlinguistischen Fragestellungen ist das Korpus prinzipiell auch für syntaktische, morphologische und lexikalische Fragestellungen geeignet; auch didaktische Untersuchungen sind möglich, genau wie kulturwissenschaftliche.
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.
Für die spezifischen Bedürfnisse der Schreibbeobachtung wurde das Orthografische Kernkorpus (OKK) als virtuelles Korpus in DeReKo entwickelt. Mit derzeit rund 14 Mrd. Token deckt es den Schriftsprachgebrauch in den deutschsprachigen Ländern im Zeitraum von 1995 bis in die Gegenwart ab. Der Zugriff über die Korpusanalyseplattform KorAP erlaubt nicht nur die Nutzung verschiedener Annotationen, sondern über die API-Schnittstellen auch die Einbindung in diverse Auswertungsumgebungen wie RStudio über den RKorAPClient und macht es so für zahlreiche Analyse- und Visualisierungsmöglichkeiten zugänglich.
In a previous study, Aceves and Evans present a large-scale quantitative information-theoretic analysis of parallel corpus data in ~1,000 languages to show that there are apparently strong associations between the way languages encode information into words and patterns of communication, e.g. the configuration of semantic information. During the peer review process, one reviewer raised the question of the extent to which the presented results depend on different corpus sizes (see the Peer Review File). This is a very important question given that most, if not all, of the quantities associated with word frequency distributions vary systematically with corpus size. While Aceves and Evans claim that corpus size does not affect the results presented, I challenge this view by presenting reanalyses of the data that clearly suggest that it does.
We investigate the optional omission of the infinitival marker in a Swedish future tense construction. During the last two decades the frequency of omission has been rapidly increasing, and this process has received considerable attention in the literature. We test whether the knowledge which has been accumulated can yield accurate predictions of language variation and change. We extracted all occurrences of the construction from a very large collection of corpora. The dataset was automatically annotated with language-internal predictors which have previously been shown or hypothesized to affect the variation. We trained several models in order to make two kinds of predictions: whether the marker will be omitted in a specific utterance and how large the proportion of omissions will be for a given time period. For most of the approaches we tried, we were not able to achieve a better-than-baseline performance. The only exception was predicting the proportion of omissions using autoregressive integrated moving average models for one-step-ahead forecast, and in this case time was the only predictor that mattered. Our data suggest that most of the language-internal predictors do have some effect on the variation, but the effect is not strong enough to yield reliable predictions.