Korpuslinguistik
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Corpus-based identification and disambiguation of reading indicators for German nominalizations
(2010)
Corpus data is often structurally and lexically ambiguous; corpus extraction methodologies thus must be made aware of ambiguities. Therefore, given an extraction task, all relevant ambiguities must be identified. To resolve these ambiguities, contextual data responsible for one or another reading is to be considered. In the context of our present work, German -ung-nominalizations and their sortal readings are under examination. A number of these nominalizations may be read as an event or a result, depending on the semantic group they belong to. Here, we concentrate on nominalizations of verbs of saying (henceforth: "verba dicendi"), identify their context partners and their influence on the sortal reading of the nominalizations in question. We present a tool which calculates the sortal reading of such nominalizations and thus may improve not only corpus extraction, but also e.g. machine translation. Lastly, we describe successful attempts to identify the correct sortal reading, conclusions and future work.
Zum Verschmelzungsverhalten von definitem Artikel und Präposition in der Schriftsprache des Deutschen liegen bereits diverse Erkenntnisse vor, wohingegen die Kenntnislage für die gesprochene Sprache noch unzureichend ist. Die vorliegende Untersuchung widmet sich diesem Desiderat und analysiert Präposition-Artikel-Kombinationen anhand von Daten aus FOLK, um die linguistische Beschreibung dieser Struktur voranzutreiben. In der durchgeführten Korpusanalyse werden die Auftretenshäufigkeiten synthetischer und analytischer Präposition-Artikel-Kombinationen verglichen und Gebrauchsbesonderheiten auf syntaktisch-lexikalischer und pragmatischer Ebene herausgearbeitet.
Das Forschungs- und Lehrkorpus für GesprochenesDeutsch (FOLK) ist ein Korpus des gesprochenen Deutsch in natürlichen sozialen Interaktionen, das seit 2008 in der Abteilung Pragmatik am Leibniz-Institut für Deutsche Sprache in Mannheim aufgebaut wird. FOLK besteht aus Audio- und Videoaufzeichnungen natürlicher Gespräche aus verschiedensten gesellschaftlichen Bereichen (private, institutionelle und öffentliche Interaktionsdomäne), die durch Transkription, weitere Annotationen und Metadaten-Dokumentation für korpusgestützte Analysen erschlossen und zur wissenschaftlichen Nutzung bereitgestellt werden. FOLK wird auf vielfältige Weise für Untersuchungen zum gesprochenen Deutsch genutzt, insbesondere in der Gesprächsforschung, der Korpuslinguistik und anwendungsorientierten Zweigen der Linguistik.
Seit der Forschung große Datenmengen und Rechenkapazitäten zur Verfügung stehen arbeitet auch die Sprachwissenschaft zunehmend datengeleitet. Datengeleitete Forschung geht nicht von einer Hypothese aus, sondern sucht nach statistischen Auffälligkeiten in den Daten. Sprache wird dabei oft stark vereinfacht als lineare Abfolge von Wörtern betrachtet. Diese Studie zeigt erstmals, wie der zusätzliche Einbezug syntaktischer Annotationen dabei hilft, sprachliche Strukturen des Deutschen besser zu erfassen.
Als Anwendungsbeispiel dient der Vergleich der Wissenschaftssprachen von Linguistik und Literaturwissenschaft. Die beiden Fächer werden oft als Teildisziplinen der Germanistik zusammengefasst. Ihre wissenschaftliche Praxis unterscheidet sich jedoch systematisch hinsichtlich Forschungsdaten, Methoden und Erkenntnisinteressen, was sich auch in den Wissenschaftssprachen niederschlägt.
In Dresden entsteht für den Forschungshub Digital Herrnhut der Pilot für ein agiles und multimodales Referenzkorpus der nächsten Generation (Nex-Gen Agile Reference Corpus (NARC)) in Zusammenarbeit mit der Sächsischen Landesbibliothek - Staats- und Universitätsbibliothek Dresden (SLUB). Dieses Korpus (N-ARC1) wird textliche, kartografische und audiovisuelle Quellen sowie weitere Artefakte fassen, die, miteinander vernetzt, als offene Forschungsdaten (teil-)maschinell angereichert werden können und in einer virtuellen Forschungsumgebung öffentlich und nachnutzbar zur Verfügung stehen sollen. Dafür bieten die Dokumente und Spuren der Herrnhuter Brüdergemeine - eine am Beginn des 18. Jahrhundert gegründete und in nur wenigen Jahrzehnten weltumspannende Glaubensgemeinschaft - einen idealen Ausgangspunkt. Im Beitrag werde ich exemplarisch an einigen ausgewählten Beispielen aus den Themenkreisen Datenerschließung, Datenstrukturierung, -erweiterung und -vernetzung zwischen akademischer Lehre, Forschung und bürgerwissenschaftlicher Beteiligung die Herausforderungen illustrieren, vor denen wir derzeit in der Umsetzung in Dresden stehen.
Die erfolgreiche Wiederverwendung gesprochener Korpora muss fachspezifischen Evaluationskritierien genügen und erfordert daher eine flexible Korpusarchitektur, die durch multirepräsentationale (Verfügbarkeit eines akustischen Signals und einer Transliteration) und multisituationale Daten (Variabilität von Situationen bzw. Aufgaben) gekennzeichnet ist. Diese Kriterien werden in einer Fallstudie zur /eː/-Diphthongisierung polnischer Deutschlerner/-innen angewendet und diskutiert. Die Fallstudie repliziert die Ergebnisse der /eː/-Diphthongisierung bei Bildbenennungen von Nimz (2016). Vor der Wiederverwendung werden weitere fachspezifische Evaluationskriterien überprüft, wie Multisituationalität, Aufnahmequalitäten, Erweiterbarkeit, vorhandene Metadaten und vorhandene Dokumentation. Nach der Replikationsstudie werden die Herausforderungen für eine Umsetzung der Wiederverwendung bezüglich Datenmanagement, Workflows und Data Literacy in Forschungs- und Lehrkontexten diskutiert.
Der vorliegende Beitrag erörtert am Beispiel des aktuell im Aufbau befindlichen Korpus GiesKaNe (= Gie[ßen]Ka[ssel]Ne[uhochdeutsch]) grundlegende Fragen nach dem Verhältnis von Standard und Innovation bei der Erweiterung der Korpuslandschaft durch neue Korpora. Bei jedem neu zu erstellenden Korpus stellt sich die Frage, inwieweit man den bereits etablierten Standards folgt, oder ob es legitim oder vielleicht sogar notwendig ist, neue Modelle der Annotation linguistischer Kategorien zu entwickeln. In diesem Sinne bespricht der Beitrag die Grenzen einer reinen Modellübernahme mit Bezug auf das POS-Tagging in anderen historischen Referenzkorpora und mit Bezug auf TIGER als Baumbank für das Gegenwartsdeutsche. Um trotz der Arbeit mit einer innovativen Alternative dem Prinzip der Interoperabilität gerecht zu werden, wird im Beitrag die Arbeit mit maschinellem Lernen ins Spiel gebracht. Dieses ermöglicht es, aus den vorhandenen Textoberflächenmerkmalen und den vorliegenden Annotationen auch alternative Annotationsmodelle abzuleiten und mittels einer Mehrebenenannotation anzubieten, sodass ein Korpus den Anforderungen an interoperable Nutzbarkeit und wissenschaftlichen Erkenntnisfortschritt gleichermaßen gerecht werden kann.