Korpuslinguistik
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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.
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.
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.
Einleitung
(2018)
Einleitung
(2018)
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.