Korpuslinguistik
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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.
Der Umgang mit längeren, komplexeren Redebeiträgen hat als Gegenstand der Mündlichkeitsdidaktik in Sprachvermittlung sowie Sprachbildung viel Aufmerksamkeit erfahren. Empirische Untersuchungen dazu, in welchen Sprachverwendungskontexten lange Redebeiträge in natürlichen Gesprächssituationen häufig vorkommen und damit die Fähigkeit, sie verstehen und produzieren zu können, eine Anforderung für Lernende bildet, stehen jedoch noch aus. Der Beitrag stellt eine explorative Studie auf der Basis des Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK) vor, die zeigt, wie durch korpuslinguistische Analysen anhand von Interaktionskorpora eine Beschreibung der Gebrauchsspezifika langer Redebeiträge für ein weites Spektrum an Gesprächskontexten gewonnen und damit eine Grundlage für die zielgruppenspezifische Vermittlung diskursiver Fähigkeiten im DaF/DaZ-Unterricht bereitgestellt werden kann.
Developments within the field of Second Language Acquisition (SLA) have meant that scholars are increasingly engaging with corpora and corpus-based resources, providing a source of “‘authentic’ language” to learners and educators (Mitchell 2020: 254), and contributing to “state-of-the-art research methodologies” (Deshors and Gries 2023: 164). However, there are areas in which progress can still be made, particularly in the area of metadata, such as information about the speaker and contexts of the language use, as well as increased variety in the text types and genres of corpora used to develop SLA materials (Paquot 2022: 36). This post discusses one such possibility for increasing the variety of text types and providing a rich source of authentic language that can be used to create engaging SLA materials, particularly for young people learning German, namely the use of the NottDeuYTSch corpus (to download the corpus in a variety of formats, see Cotgrove 2018).
In unserem Beitrag widmen wir uns dem Einsatz von Sprachkorpora für den Kontext
Deutsch als Fremdsprache (DaF), wobei wir unterschiedliche Ressourcen und Anwendungsbereiche beleuchten. Ziel des Beitrags ist es, exemplarisch Korpora für den DaF-Kontext vorzustellen, sowie deren Potenziale beispielhaft herauszustellen. Zu den vorgestellten Ressourcen zählen Lernerkorpora für Deutsch als Zielsprache, Spezial- und Fachkorpora, Vergleichskorpora sowie Korpora der gesprochenen Sprache und Wörterbuchressourcen. Mit Blick auf die unterschiedlichen Korpora und deren Spezifika loten wir lohnende Perspektiven und Anknüpfungspunkte für Forschung und Didaktik aus und geben Hinweise zur vertiefenden Auseinandersetzung.
Das Songkorpus erlaubt Einblicke in bestimmte gesellschaftliche Diskurse, die in anderen Sprachkorpora weniger zur Geltung kommen. Das zeigt sich auch bei der Analyse von Phrasemen im Songkorpus.
Phraseme sind etablierte Wortkombinationen; sie konservieren kollektives Wissen, kollektive Kultur. Element of Crime, Fettes Brot, Udo Lindenberg, Stefan Stoppok, Konstantin Wecker, Marius Müller-Westernhagen, die Autoren meines kleinen Teilkorpus, sind Anti-Establishment und alles andere als konservativ. Zwar verwenden sie häufig Phraseme verschiedenster Struktur und Art, karikieren sie aber auch häufig, spielen lässig mit ihnen, hinterfragen ihre Bedeutung, verändern ihre Bedeutung. Ihre spezielle Haltung bedingt spezielle Phraseme und spezielle Phrasemvarianten.
We introduce DeReKoGram, a novel frequency dataset containing lemma and part-of-speech (POS) information for 1-, 2-, and 3-grams from the German Reference Corpus. The dataset contains information based on a corpus of 43.2 billion tokens and is divided into 16 parts based on 16 corpus folds. We describe how the dataset was created and structured. By evaluating the distribution over the 16 folds, we show that it is possible to work with a subset of the folds in many use cases (e.g., to save computational resources). In a case study, we investigate the growth of vocabulary (as well as the number of hapax legomena) as an increasing number of folds are included in the analysis. We cross-combine this with the various cleaning stages of the dataset. We also give some guidance in the form of Python, R, and Stata markdown scripts on how to work with the resource.
Speech islands are historically and developmentally unique and will inevitably disappear within the next decades. We urgently need to preserve their remains and exploit what is left in order to make research on language-in-contact and historical as well as current comparative language research possible.
The Archive for Spoken German (AGD) at the Institute for German Language collects, fosters and archives data from completed research projects and makes them available to the wider research community.
Besides large variation corpora and corpora of conversational speech, the archive already contains a range of collections of data on German speech minorities. The latter will be outlined in this chapter. Some speech island data is already made available through the personal service of the AGD, or the database of spoken German (DGD), e.g. data on Australian German, Unserdeutsch, or German in North America. Some corpora are still being prepared for publication, but still important to document for potentially interested research projects. We therefore also explain the current problems and efforts related to the curation of speech island data, from the digitization of recordings and the collection of metadata, to the integration of transcriptions, annotations and other ways of accessing and sharing data.