Korpuslinguistik
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Fußball wird nicht nur gespielt und geschaut. Über Fußball wird auch gesprochen und geschrieben, und zwar überaus ausdauernd und ausführlich. Um jedes Fußballspiel herum rankt sich eine Vielzahl von Kommunikationsereignissen, Gesprächen und Texten, in denen das eigentliche Spielgeschehen kommentiert, besprochen und gedeutet wird. Das beginnt beim Coaching am Spielfeldrand und in der Kabine, bei den Zurufen, Choreografien und Sprechchören der Fans auf den Tribünen und reicht über die Interviews mit Spielern, Trainern und Experten, die Spielberichte und -analysen in Fernsehen, Radio, Presse bis hin zu den unzähligen Alltagsgesprächen, in denen etwa die Ergebnisse vom Vortag diskutiert werden. In jüngerer Zeit haben sich zudem im Internet neue Formen des Redens über den Fußball etabliert. Liveticker informieren über die gerade laufenden Spiele, Taktikblogs wie <spielverlagerung.de> liefern ausführlichste Taktikanalysen, und auch in sozialen Netzwerken wie Twitter oder Facebook ist der Fußball eine schier unerschöpfliche thematische Ressource.
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.
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.
Unlike traditional text corpora collected from trustworthy sources, the content of web based corpora has to be filtered. This study briefly discusses the impact of web spam on corpus usability and emphasizes the importance of removing computer generated text from web corpora.
The paper also presents a keyword comparison of an unfiltered corpus with the same collection of texts cleaned by a supervised classifier trained using FastText. The classifier was able to recognize 71% of web spam documents similar to the training set but lacked both precision and recall when applied to short texts from another data set.
Corpus researchers, along with many other disciplines in science are being put under continual pressure to show accountability and reproducibility in their work. This is unsurprisingly difficult when the researcher is faced with a wide array of methods and tools through which to do their work; simply tracking the operations done can be problematic, especially when toolchains are often configured by the developers, but left largely as a black box to the user. Here we present a scheme for encoding this ‘meta data’ inside the corpus files themselves in a structured data format, along with a proof-of-concept tool to record the operations performed on a file.
This article describes a series of ongoing efforts at the Stanford Literary Lab to manage a large collection of literary corpora (~40 billion words). This work is marked by a tension between two competing requirements – the corpora need to be merged together into higher-order collections that can be analyzed as units; but, at the same time, it’s also necessary to preserve granular access to the original metadata and relational organization of each individual corpus. We describe a set of data management practices that try to accommodate both of these requirements – Apache Spark is used to index data as Parquet tables on an HPC cluster at Stanford. Crucially, the approach distinguishes between what we call “canonical” and “combined” corpora, a variation on the well-established notion of a “virtual corpus” (Kupietz et al., 2014; Jakubíek et al., 2014; van Uytvanck, 2010).
Our paper describes an experiment aimed to assessment of lexical coverage in web corpora in comparison with the traditional ones for two closely related Slavic languages from the lexicographers’ perspective. The preliminary results show that web corpora should not be considered ― inferior, but rather ― different.
The Manatee corpus management system on which the Sketch Engine is built is efficient, but unable to harness the power of today’s multiprocessor machines. We describe a new, compatible implementation of Manatee which we develop in the Go language and report on the performance gains that we obtained.
Creating CorCenCC (Corpws Cenedlaethol Cymraeg Cyfoes - The National Corpus of Contemporary Welsh)
(2017)
CorCenCC is an interdisciplinary and multiinstitutional project that is creating a large-scale, open-source corpus of contemporary Welsh. CorCenCC will be the first ever large-scale corpus to represent spoken, written and electronicallymediated Welsh (compiling an initial data set of 10 million Welsh words), with a functional design informed, from the outset, by representatives of all anticipated academic and community user groups.