Korpuslinguistik
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We present a new resource for German causal language, with annotations in context for verbs, nouns and adpositions. Our dataset includes 4,390 annotated instances for more than 150 different triggers. The annotation scheme distinguishes three different types of causal events (CONSEQUENCE, MOTIVATION, PURPOSE). We also provide annotations for semantic roles, i.e. of the cause and effect for the causal event as well as the actor and affected party, if present. In the paper, we present inter-annotator agreement scores for our dataset and discuss problems for annotating causal language. Finally, we present experiments where we frame causal annotation as a sequence labelling problem and report baseline results for the prediciton of causal arguments and for predicting different types of causation.
Beyond Citations: Corpus-based Methods for Detecting the Impact of Research Outcomes on Society
(2020)
This paper proposes, implements and evaluates a novel, corpus-based approach for identifying categories indicative of the impact of research via a deductive (top-down, from theory to data) and an inductive (bottom-up, from data to theory) approach. The resulting categorization schemes differ in substance. Research outcomes are typically assessed by using bibliometric methods, such as citation counts and patterns, or alternative metrics, such as references to research in the media. Shortcomings with these methods are their inability to identify impact of research beyond academia (bibliometrics) and considering text-based impact indicators beyond those that capture attention (altmetrics). We address these limitations by leveraging a mixed-methods approach for eliciting impact categories from experts, project personnel (deductive) and texts (inductive). Using these categories, we label a corpus of project reports per category schema, and apply supervised machine learning to infer these categories from project reports. The classification results show that we can predict deductively and inductively derived impact categories with 76.39% and 78.81% accuracy (F1-score), respectively. Our approach can complement solutions from bibliometrics and scientometrics for assessing the impact of research and studying the scope and types of advancements transferred from academia to society.
Im Projekt fussballlinguistik.de baue ich Korpora mit schriftlichen und mündlichen Texten aus dem Bereich der Fußballberichterstattung auf und mache sie über das webbasierte Tool CQPweb (Hardie 2012) der Fachöffentlichkeit zuganglich (Meier 2017). Die Korpora (www.fussballlinguistik.de/korpora) enthalten vornehmlich internetbasierte Texte wie etwa Liveticker, Spielberichte und Taktikanalysen, aber auch transkribierte Radioreportagen im Umfang von 44,8 Mio. Tokens (Stand Marz 2019) in den Sprachen Deutsch, Englisch, Niederländisch und Russisch in vollständig annotierter Form. Ein Teil der Daten ist zudem in das Deutsche Referenzkorpus (DeReKo 2018–II) eingegangen. Die seit gut 50 Jahren etablierte sprachwissenschaftliche Forschung zur Sprache des Fußballs hat dadurch eine in ihrer Themenspezifik einzigartige empirische Ressource erhalten.
The present paper outlines the projected second part of the Corpus Query Lingua Franca (CQLF) family of standards: CQLF Ontology, which is currently in the process of standardization at the International Standards Organization (ISO), in its Technical Committee 37, Subcommittee 4 (TC37SC4) and its national mirrors. The first part of the family, ISO 24623-1 (henceforth CQLF Metamodel), was successfully adopted as an international standard at the beginning of 2018. The present paper reflects the state of the CQLF Ontology at the moment of submission for the Committee Draft ballot. We provide a brief overview of the CQLF Metamodel, present the assumptions and aims of the CQLF Ontology, its basic structure, and its potential extended applications. The full ontology is expected to emerge from a community process, starting from an initial version created by the authors of the present paper.
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.
Südtirol ist eine mehrsprachige italienische Provinz, in der die Verwendung unterschiedlicher Sprachen, besonders Deutsch und Italienisch, sowie der lokalen deutschen Dialekte in der mündlichen Kommunikation in formalen wie informalen Sprechsituationen einen hohen gesellschaftlichen Stellenwert hat. Mit der Frage, welche Sprachen bzw. Varietäten in der schriftlichen Alltagskommunikation verwendet werden und welche soziolinguistischen Faktoren dabei eine Rolle spielen, hat sich das Projekt DiDi befasst, in dem die Sprach- und Varietätenverwendung in Facebook-Texten näher untersucht wurden. Dabei stellte sich unter anderem heraus, dass das Schreiben im Dialekt besonders unter Jugendlichen weit verbreitet ist (Glaznieks/Frey 2018). Mithilfe des aus diesem Projekt entstandenen und für wissenschaftliche Nutzung frei zugänglichen Facebook-Korpus kann die Sprach- und Varietätenverwendung Südtiroler Facebooknutzer/innen in der internetbasierten Kommunikation aus unterschiedlichen linguistischen Perspektiven untersucht werden.
Dieser Beitrag widmet sich der Beschreibung des Korpus Deutsch in Namibia (DNam), das über die Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD) frei zugänglich ist. Bei diesem Korpus handelt es sich um eine neue digitale Ressource, die den Sprachgebrauch der deutschsprachigen Minderheit in Namibia sowie die zugehörigen Spracheinstellungen umfassend und systematisch dokumentiert. Wir beschreiben die Datenerhebung und die dabei angewandten Methoden (freie Gespräche, „Sprachsituationen“, semi-strukturierte Interviews), die Datenaufbereitung inklusive Transkription, Normalisierung und Tagging sowie die Eigenschaften des verfügbaren Korpus (Umfang, verfügbare Metadaten usw.) und einige grundlegende Funktionalitäten im Rahmen der DGD. Erste Forschungsergebnisse, die mithilfe der neuen Ressource erzielt wurden, veranschaulichen die vielseitige Nutzbarkeit des Korpus für Fragestellungen aus den Bereichen Kontakt-, Variations-
und Soziolinguistik.
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.
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.
Entity framing is the selection of aspects of an entity to promote a particular viewpoint towards that entity. We investigate entity framing of political figures through the use of names and titles in German online discourse, enhancing current research in entity framing through titling and naming that concentrates on English only. We collect tweets that mention prominent German politicians and annotate them for stance. We find that the formality of naming in these tweets correlates positively with their stance. This confirms sociolinguistic observations that naming and titling can have a status-indicating function and suggests that this function is dominant in German tweets mentioning political figures. We also find that this status-indicating function is much weaker in tweets from users that are politically left-leaning than in tweets by right leaning users. This is in line with observations from moral psychology that left-leaning and right-leaning users assign different importance to maintaining social hierarchies.