Korpuslinguistik
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In diesem Beitrag wird untersucht, wie mithilfe korpuslinguistischer Verfahren Erkenntnisse über den Aufbau von Bedeutungsparaphrasen in Wörterbüchern gewonnen werden können. Diese Erkenntnisse sollen dazu genutzt werden, den Aufbau von Bedeutungsparaphrasen in Wörterbüchern umfassend und systematisch zu beschreiben, z.B. im Hinblick auf eine Optimierung der Bedeutungsparaphrasen für so genannte elektronische Wörterbücher oder für die Extraktion lexikalisch-semantischer Information für NLP-Zwecke.
Anders als bei Sonntagspredigten haben die katholischen und evangelischen AutorInnen von Kirche in 1live nur 90 Sekunden zur Verfügung, um ihre christliche Botschaft zu vermitteln. Vorliegender Beitrag untersucht, wie die katholischen und evangelischen AutorInnen dies tun. Welche Inhalte erachten sie für relevant? Welche sprachliche Gestaltung wählen sie? Greifen katholische und evangelische AutorInnen zu den gleichen Inhalten und sprachlichen Mitteln oder zeigen sich konfessionelle Präferenzen und Differenzen? Diesen Fragen soll an einem Korpus aus Kirche in 1live-Radiopredigten aus den Jahren 2012 bis 2021 (= 2.755 Texte mit insgesamt 726.570 Token) mit einem quantitativen und qualitativen Methoden-Mix nachgegangen werden. Die Studie wird im Rahmen des DFG-Projekts „Sprache und Konfession 500 Jahre nach der Reformation“ am Germanistischen Institut der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster durchgeführt.
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.
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.
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.
Statistische Methoden finden derzeit in der Sprachtechnologie vielfache Verwendung. Ein Grundgedanke dabei ist das Trainieren von Programmen auf große Mengen von Daten. Für das Trainieren von statistischen Sprachmodellen gilt zur Zeit das Motto „Je mehr Daten desto besser“. In unserem System zur maschinellen Übersetzung sehen wir eine fast konstante qualitative Verbesserung (gemessen als BLEU-Score) mit jeder Verdoppelung der monolingualen Trainingsdatenmenge. Selbst bei Mengen von ca. 20 Milliarden Wörtern aus Nachrichtentexten und ca. 200 Milliarden Wörtern aus Webseiten ist kein Abflachen der Lernkurve in Sicht.
Dieser Artikel gibt kurze Einführungen in statistische maschinelle Übersetzung, die Evaluation von Übersetzungen mit dem BLEU-Score, und in statistische Sprachmodelle. Wir zeigen, welch starken Einfluß die Größe der Trainingsdaten des Sprachmodells auf die Übersetzungsqualität hat. Danach wird die Speicherung großer Datenmengen, das Trainieren in einer parallelen Architektur und die effiziente Verwendung der bis zu 1 Terabyte großen Modelle in der maschinellen Übersetzung beschrieben.
This contribution presents a quantitative approach to speech, thought and writing representation (ST&WR) and steps towards its automatic detection. Automatic detection is necessary for studying ST&WR in a large number of texts and thus identifying developments in form and usage over time and in different types of texts. The contribution summarizes results of a pilot study: First, it describes the manual annotation of a corpus of short narrative texts in relation to linguistic descriptions of ST&WR. Then, two different techniques of automatic detection – a rule-based and a machine learning approach – are described and compared. Evaluation of the results shows success with automatic detection, especially for direct and indirect ST&WR.
Im Corona-Diskurs prallen völlig unterschiedliche Meinungen und Positionen zur Rolle des Staates aufeinander. Die Studie untersucht diese Positionen mit korpuslinguistischen Methoden anhand der Berichterstattung von Medien und Kommentaren von Leserinnen und Lesern in der Deutschschweiz. Dabei werden auch rechte und Corona-skeptische Plattformen in die Analyse einbezogen. Grundlage des korpuspragmatischen Zugangs ist die Berechnung und Interpretation von Word Embeddings, einer Methode zur Modellierung von semantischen Räumen. Es zeigt sich, wie sich im Diskurs inkommensurable Semantiken entwickeln.
Das hier vorgeführte Schienenbild ist das in Anlehnung an Wittenburg (2009) als Erweiterungsinstrument gewählte Mittel in dem Versuch, Computertechnologie, linguistische Forschung und Vernetzung am Institut für Deutsche Sprache in deren rasch wachsenden Vielschichtigkeit zu beschreiben. Hier werden u. a. drei Blickwinkel, der des Technologie entwickelnden Wissenschaftlers, des entwickelnden Nutzers und des Nutzers von Informationstechnologie in der linguistischen Forschung vereint und um eine für den Sprachvergleich neue Dimension, die sprachspezifische Parameter von Analyseinstrumenten miteinander harmonisiert, erweitert.