Korpuslinguistik
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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.
Das Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK), zugänglich über die Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD), strebt den Status eines Referenzkorpus für den aktuellen mündlichen Sprachgebrauch im deutschen Sprachraum an. Es enthält einen wachsenden Bestand von Audio- und Videoaufnahmen authentischer Gespräche aus verschiedenen Bereichen des gesellschaftlichen Lebens. Die Dokumentation und Repräsentation von Interaktions- und Sprecherinformationen sind bereits seit den Anfängen des Korpusaufbaus integrale Bestandteile von FOLK. Allerdings lag bislang kein ausgearbeitetes, empirisch erprobtes und vollständig in die Korpusinfrastruktur integrierbares Stratifikationskonzept vor. Mit dem vorliegenden Artikel wird ein solches Konzept vorgeschlagen. Es knüpft an frühere Konzeptionen an und wurde anhand der vorhandenen Daten überprüft, korrigiert und erweitert. Dieser Prozess verlief parallel zur Überarbeitung des XML-Schemas zur Metadatendokumentation, um die konkrete Implementierung vorzubereiten. Im Anschluss an eine Skizzierung genereller Aspekte des Korpusdesigns werden die stratifikationsleitenden und ergänzenden Parameter vorgestellt und erläutert. Abschließend werden Ansätze und Strategien zum Korpusausbau diskutiert.
Neues von KorAP
(2019)
In this paper, we describe MLSA, a publicly available multi-layered reference corpus for German-language sentiment analysis. The construction of the corpus is based on the manual annotation of 270 German-language sentences considering three different layers of granularity. The sentence-layer annotation, as the most coarse-grained annotation, focuses on aspects of objectivity, subjectivity and the overall polarity of the respective sentences. Layer 2 is concerned with polarity on the word- and phrase-level, annotating both subjective and factual language. The annotations on Layer 3 focus on the expression-level, denoting frames of private states such as objective and direct speech events. These three layers and their respective annotations are intended to be fully independent of each other. At the same time, exploring for and discovering interactions that may exist between different layers should also be possible. The reliability of the respective annotations was assessed using the average pairwise agreement and Fleiss’ multi-rater measures. We believe that MLSA is a beneficial resource for sentiment analysis research, algorithms and applications that focus on the German language.
Phänomene im Bereich von Valenz, Argumentstruktur, Diathesen, Kollokationen und Phrasemen dienen von jeher zur Bestimmung der Schnittstelle zwischen Lexikon und Grammatik. Mittlerweile sind allerdings grundsätzliche Zweifel an der Berechtigung der sprachtheoretischen Zweiteilung in Lexikon und Grammatik aufgekommen, auch weil die Entwicklungen im Bereich empirischer Methodik einen zunehmend besseren Einblick in die differenzierte Natur sprachlichen Wissens ermöglichen und uns mit semiproduktiven Prozessen, graduellen Kategoriezuordnungen, instabilen sprachlichen Mustern und frequenzgesteuerten Usualisierungen eigentlich regelhafter Strukturen konfrontieren. Die strikte Grenze zwischen der Grammatik als dem Ort des syntaktisch-semantisch Regelhaften und dem Lexikon als dem Repositorium des syntaktisch-semantisch Idiosynkratischen ist damit in Frage gestellt. Die Beiträge des Bandes betrachten den Bereich, wo Regelhaftes und Idiosynkratisches miteinander verwoben sind, sie führen Kontroversen zum Status von Konstruktionen und dem Verhältnis zwischen Lexikon und Grammatik, und sie zeigen, wie empirische Methoden der Korpuslinguistik, Psycho- und Neurolinguistik und Spracherwerbsforschung zur Klärung dieser Kontroversen beitragen.
This paper analyses reply relations in computer-mediated communication (CMC), which occur between post units in CMC interactions and which describe references between posts. We take a look at existing practices in the description and annotation of such relations in chat, wiki talk, and blog corpora. We distinguish technical reply structures, indentation structures, and interpretative reply relations, which include reply relations induced by linguistic markers. We sort out the different levels of description and annotation that are involved and propose a solution for their combined representation within the TEI annotation framework.
Dieser Beitrag beschäftigt sich mit einem Vergleich der englischen wh-Clefts und deren Entsprechungen im Deutschen, den ,Sperrsätzen‘ oder ‚w-Clefts‘. Auf Grundlage einer umfangreichen Korpusstudie werden zunächst Unterschiede in der Verteilung bestimmter w/h-Cleftsatztypen ermittelt. Ein generelles quantitatives Übergewicht der englischen wh-Clefts gegenüber den deutschen w-Clefts wird mit der flexibleren Wortstellung des Deutschen in Verbindung gebracht. Spezifisch werden die beobachteten Asymmetrien durch Unterschiede in der Möglichkeit der Erfüllung bestimmter struktureller Bedingungen erklärt. Vier Motivationen für die Bildung von Cleftsätzen werden identifiziert: (i) lineare Synchronisierung von Informationsstruktur und Syntax, (ii) strukturelle Trennung von Quaestio (= im Diskurs gegebener Frage) und Responsio (= Antwort auf die Quaestio), (iii) Trennung von propositionalem Gehalt und Äußerungskommentar (,Ebenentrennung‘) und (iv) Rechtslastigkeit (Behaghels ‚Gesetz der wachsenden Glieder‘). Während all diese Faktoren die Bildung von wh-Cleftsätzen im Englischen zu begünstigen scheinen, sind deutsche w-Clefts meist durch den in (ii) genannten Faktor motiviert. Die anderen Motivationen führen seltener zur Bildung von w-Cleftsätzen als im Englischen, da die entsprechenden strukturellen Effekte auch ohne Cleftsatzbildung — z.B. in einem kanonischen Verbzweitsatz — erzielt werden können.
Am Beispiel des an der Universität Oslo entwickelten Oslo Multilingual Corpus (OMC) wird illustriert, wie ein Parallelkorpus aus Originaltexten und deren Übersetzungen zur sprachvergleichenden Erforschung von Phänomenen der Satzverbindung und der Informationsverteilung auf Satz- und Textebene eingesetzt werden kann. Nach einer Skizze der OMC-Architektur wird eine Untersuchung von Satzverknüpfungen mit dem komitativen Konnektor „wobei“ und deren Entsprechungen in norwegischen Übersetzungen und Originaltexten vorgestellt, die dazu beiträgt, Bedeutungsfacetten dieses Konnektors aufzuzeigen, die in rein intralingualen Studien nicht so einfach zu erkennen sind, und dadurch einen besseren und systematischeren Einblick in die angewandten Übersetzungsstrategien gibt. Als zweites Einsatzbeispiel wird eine explorative Untersuchung zur Elaborierung von Ereignisbeschreibungen vorgestellt, die deutsche, norwegische, englische und französische Entsprechungen von „mit“-Konstruktionen (sog. „Sätzchen“) als Ausgangspunkt nimmt. Beide Studien illustrieren, dass ein Parallelkorpus auch ohne komplexe Annotierungen nicht nur für wort-basierte quantitative Untersuchungen verwertet werden, sondern auch im Zuge weniger zielgerichteter, eher qualitativ angelegter Studien als „Augenöffner“ für komplexe linguistische Phänomene dienen kann.
In diesem Aufsatz diskutiere ich drei syntaktische Phänomene, die für die Grammatikforschung von zentraler Bedeutung sind. Ich zeige, dass Introspektion als Stütze von Theorien nicht ausreicht und entwickle Korpusanfragen für die diskutierten Fälle. Der Aufsatz schließt mit Anmerkungen zu den Grenzen der Korpuslinguistik.
Es gibt viele linguistische Forschungsfragen, für deren Beantwortung man Korpusdaten qualitativ und quantitativ auswerten möchte. Beide Auswertungsmethoden können sich auf den Korpustext, aber auch auf Annotationsebenen beziehen. Jede Art von Annotation, also Kategorisierung, stellt einen kontrollierten und notwendigen Informationsverlust dar. Das bedeutet, dass jede Art von Kategorisierung auch eine Interpretation der Daten ist. In den meisten großen Korpora wird zu jeder vorgesehenen Annotationsebene, wie z. B. Wortart-Ebene oder Lemma-Ebene, genau eine Interpretation angeboten. In den letzten Jahren haben sich neben den großen, ,,flach“ annotierten Korpora Korpusmodelle herausgebildet, mit denen man konfligierende Informationen kodieren kann, die so genannten Mehrebenen-Modelle (multilevel standoff corpora), in denen alle Annotationsebenen unabhängig vom Text gespeichert werden und nur auf bestimmte Textanker verweisen. Ich argumentiere anhand der Fehlerannotation in einem Lernerkorpus dafür, dass zumindest Korpora, in denen es stark variierende Annotationsbedürfnisse und umstrittene Analysen geben kann, davon profitieren, in Mehrebenen-Modellen kodiert zu werden.
Der Begriff und die Rolle von Daten in einer Wissenschaft hängen eng mit ihrem Selbstverständnis zusammen. Als erstes ist zu überlegen, inwiefern Linguistik eine empirische Wissenschaft ist und also von Daten abhängt.
Während in den Philologien ein Korpus die Grundlage einer Disziplin abgibt, die ohne es nicht bestünde, ist in der Linguistik ein Korpus nur ein Weg, an Daten zu kommen. Hier ist zu diskutieren, welche relativen Meriten die alternativen Wege im Hinblick auf die angestrebten Ziele haben.
Während manches auf uns gekommene Korpus seine Sprache sicher nicht angemessen repräsentiert, könnte eine heute von Linguisten erstellte Dokumentation diesen Anspruch im Prinzip einlösen. Hier stellt sich die Frage, ob das - angesichts des infiniten Charakters der Sprache - überhaupt möglich ist und in wieweit die Repräsentativität wieder von den angestrebten Zielen abhängt.
Dies sind alles Fragen linguistischer Methodologie. Eine Zeitlang hat man in der Linguistik geglaubt, ohne Methodologie zu Theorien gelangen zu können. Seit sich das als irrig herausgestellt hat, ist die Entwicklung von Methoden ein fühlbares Desiderat geworden. Wie man repräsentative Daten erhebt, wie man ein Korpus zusammenstellt und nutzt, wie man eine Sprache dokumentiert, sind alles Fragen, die eigentlich in die Alltagsroutine einer Wissenschaft fallen müssten. Dass sie noch weitgehend ungeklärt sind, ist ein Symptom dafür, dass die Linguistik noch keine erwachsene Wissenschaft ist.
Wer sich mit grammatischen Phänomenen historischer Sprachstufen beschäftigt, kann seine empirischen Daten bekanntermaßen nicht auf der Grundlage von Sprecherurteilen gewinnen, sondern muss zunächst Korpusrecherchen betreiben. Die Größe des auszuwählenden Korpus ist sehr stark phänomenabhängig: So reicht es im Bereich der Syntax in der Regel nicht aus, kleinere Textausschnitte aus verschiedenen Textquellen zu einem Korpus zusammenzufügen, vielmehr müssen vollständige Texte nicht nur nach raum-zeitlichen Koordinaten, sondern auch textsortenabhängig ausgewählt werden, um ein repräsentatives Korpus für eine spezifische Sprachstufe zu erstellen. Da eine manuelle Sichtung dieser doch recht großen Korpora sich sehr zeitaufwändig gestaltet, bietet sich gerade im Bereich der historischen Syntax der Einsatz von syntaktisch annotierten, digitalen Korpora an. Im folgenden Beitrag wird der Aufbau einer solchen Baumbank für das Frühneuhochdeutsche einschließlich der verfügbaren Recherchemöglichkeiten vorgestellt.
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.
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.
In the NLP literature, adapting a parser to new text with properties different from the training data is commonly referred to as domain adaptation. In practice, however, the differences between texts from different sources often reflect a mixture of domain and genre properties, and it is by no means clear what impact each of those has on statistical parsing. In this paper, we investigate how differences between articles in a newspaper corpus relate to the concepts of genre and domain and how they influence parsing performance of a transition-based dependency parser. We do this by applying various similarity measures for data point selection and testing their adequacy for creating genre-aware parsing models.
This presentation introduces a new collaborative project: the International Comparable Corpus (ICC) (https://korpus.cz/icc), to be compiled from European national, standard(ised) languages, using the protocols for text categories and their quantities of texts in the International Corpus of English (ICE).
New exceptions for Text and Data Mining and their possible impact on the CLARIN infrastructure
(2018)
The proposed paper discusses new exceptions for Text and Data Mining that have recently been adopted in some EU Member States, and probably will soon be adopted also at the EU level. These exceptions are of great significance for language scientists, as they exempt those who compile corpora from the obligation to obtain authorisation from rightholders. However, corpora compiled on the basis of such exceptions cannot be freely shared, which in a long run may have serious consequences for Open Science and the functioning of research infrastructure such as CLARIN ERIC.
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.
FnhdC/HTML und FnhdC/S
(2007)
This paper analyses reply relations in computer-mediated communication (CMC), which occur between post units in CMC interactions and which describe references between posts. We take a look at existing practices in the description and annotation of such relations in chat, wiki talk, and blog corpora. We distinguish technical reply structures, indentation structures, and interpretative reply relations, which include reply relations induced by linguistic markers. We sort out the different levels of description and annotation that are involved and propose a solution for their combined representation within the TEI annotation framework.
Mit der Verfügbarkeit immer größerer und vielfältigerer Korpora wird im Übergang zum 21. Jahrhundert in der Lexikonforschung ein neues Kapitel aufgeschlagen. Der korpuslinguistische Zugang zum Lexikon hat die Lexikografie mit einer neuen empirischen Basis versehen und die klassische Abgrenzung zwischen Lexikon und Grammatik wird in sprachtheoretischen Debatten zunehmend in Frage gestellt. Der vorliegende Band nimmt eine Positionsbestimmung dieser Entwicklungen vor. Er setzt ein mit der Diskussion zur Rolle des Lexikons im Sprachsystem. Im zweiten Teil, “Kookkurrenz und Konstruktion”, geht es um Phänomene, die über die Ebene des einzelnen Wortes hinausgehen und seit einiger Zeit immer größeres Interesse auf sich ziehen. Mentale Prozesse und Repräsentationen des Lexikons bilden den Fokus im Teil “Kognition und Semantik”. Mit “Komplexität und Dynamik” werden im vierten Teil zwei weitere zentrale Begriffe der aktuellen linguistischen Diskussion über das Lexikon thematisiert, bevor abschließend auch auf die Implikationen für Wortschatzforschung und Lexikografie eingegangen wird.
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.
This paper presents Release 2.0 of the SALSA corpus, a German resource for lexical semantics. The new corpus release provides new annotations for German nouns, complementing the existing annotations of German verbs in Release 1.0. The corpus now includes around 24,000 sentences with more than 36,000 annotated instances. It was designed with an eye towards NLP applications such as semantic role labeling but will also be a useful resource for linguistic studies in lexical semantics.
Arbeitet man als muttersprachlicher Sprecher des Deutschen mit Corpora gesprochener oder geschriebener deutscher Sprache, dann reflektiert man in aller Regel nur selten über die Vielzahl von kulturspezifischen Informationen, die in solchen Texten kodifiziert sind - vor allem, wenn es sich bei diesen Daten um Texte aus der Gegenwart handelt. In den meisten Fällen hat man nämlich keinerlei Probleme mit dem in den Daten präsupponierten und als allgemein bekannt erachteten Hintergrundswissen. Betrachtet man dagegen Daten in Corpora, die andere - vor allem nicht-indoeuropäische - Sprachen dokumentieren, dann wird einem schnell bewusst, wieviel an kulturspezifischem Wissen nötig ist, um diese Daten adäquat zu verstehen. In meinem Beitrag illustriere ich diese Beobachtung an einem Beispiel aus meinem Corpus des Kilivila, der austronesischen Sprache der Trobriand-Insulaner von Papua-Neuguinea. Anhand eines kurzen Ausschnitts einer insgesamt etwa 26 Minuten dauernden Dokumentation, worüber und wie sechs Trobriander miteinander tratschen und klatschen, zeige ich, was ein Hörer oder Leser eines solchen kurzen Daten-Ausschnitts wissen muss, um nicht nur dem Gespräch überhaupt folgen zu können, sondern auch um zu verstehen, was dabei abläuft und wieso ein auf den ersten Blick absolut alltägliches Gespräch plötzlich für einen Trobriander ungeheuer an Brisanz und Bedeutung gewinnt. Vor dem Hintergrund dieses Beispiels weise ich dann zum Schluss meines Beitrags darauf hin, wie unbedingt nötig und erforderlich es ist, in allen Corpora bei der Erschließung und Kommentierung von Datenmaterialien durch sogenannte Metadaten solche kulturspezifischen Informationen explizit zu machen.
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.
Der Korpuslinguistik begegneten überwiegend introspektiv arbeitende Grammatiktheoretiker lange mit Misstrauen. Dabei kann sie, auch wenn sie selbst kein bestimmtes theoretisches Paradigma vorgibt, in sehr vielfältiger Weise zur Theoriebildung beitragen. Zum einen können mithilfe von Korpora theoretische Aussagen exemplifiziert und validiert werden. Zum anderen liefert die Korpuslinguistik große Mengen differenzierter Sprachdaten sowie Methoden, mit denen sie überschaut und analysiert werden können. Neue Daten müssen theoretisch in neuen Generalisierungen aufgearbeitet werden und auch die Datenvielfalt selbst rückt in den theoretischen Fokus. Die Grammatikforschung erfährt so eine empirische Wende, in der die Variation grammatischer Strukturen zu einem der zentralen Themen wird. Die theoretische Erfassung dieser Variation geht dabei weit über die Grenzen einer klassischen Theorie der Sprachkompetenz hinaus. Immer dringlicher wird damit eine neue wissenschaftliche Grammatik des Deutschen, die diese Entwicklung aufnimmt, sich den neuen Forschungsfragen stellt, sie mit modernen korpuslinguistischen Methoden untersucht und damit die Grundlagen für eine umfassende Theorie schafft, in der Kompetenz und Performanz (wie auch Synchronie und Diachronie) näher aneinanderrücken.
Dieser Beitrag setzt sich mit Gesprächskorpora als einem besonderen Typus von Korpora gesprochener Sprache auseinander. Es werden zunächst wesentliche Eigenschaften solcher Korpora herausgearbeitet und einige der wichtigsten deutschsprachigen Gesprächskorpora vorgestellt. Der zweite Teil des Beitrags setzt sich dann mit dem Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK) auseinander. FOLK hat sich zum Ziel gesetzt, ein wissenschaftsöffentliches Korpus von Interaktionsdaten aufzubauen, das methodisch und technisch dem aktuellen Forschungsstand entspricht. Die Herausforderungen, die sich beim Aufbau von FOLK in methodischer und korpustechnologischer Hinsicht stellen, werden in abschließenden Abschnitt diskutiert.
Einleitung
(2018)
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.
Der vorliegende Band befasst sich mit dem Stand und der Entwicklung von Forschungsinfrastrukturen für die germanistische Linguistik und einigen angrenzenden Bereichen. Einen zentralen Aspekt dabei bildet die Notwendigkeit, Kooperativität in der Wissenschaft im institutionellen Sinne, aber auch in Hinsicht auf die wissenschaftliche Praxis zu organisieren. Dies geschieht in Verbunden als Kooperationsstrukturen, wobei Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie miteinander verbunden werden. Als zentraler Forschungsressource kommen dabei Korpora und ihrer Erschließung durch spezielle, linguistisch motivierte Informationssysteme besondere Bedeutung zu. Auf der Ebene der Daten werden durch Annotations- und Modellierungsstandards die Voraussetzung für eine nachhaltige Nutzbarkeit derartiger Ressourcen geschaffen.
Knowledge in textual form is always presented as visually and hierarchically structured units of text, which is particularly true in the case of academic texts. One research hypothesis of the ongoing project Knowledge ordering in texts - text structure and structure visualisations as sources of natural ontologies1 is that the textual structure of academic texts effectively mirrors essential parts of the knowledge structure that is built up in the text. The structuring of a modern dissertation thesis (e.g. in the form of an automatically generated table of contents - toes), for example, represents a compromise between requirements of the text type and the methodological and conceptual structure of its subject-matter. The aim of the project is to examine how visual-hierarchical structuring systems are constructed, how knowledge structures are encoded in them, and how they can be exploited to automatically derive ontological knowledge for navigation, archiving, or search tasks. The idea to extract domain concepts and semantic relations mainly from the structural and linguistic information gathered from tables of contents represents a novel approach to ontology learning.
Extending the possibilities for collaborative work with TEI/XML through the usage of a wiki system
(2013)
This paper presents and discusses an integrated project-specific working environment for editing TEI/XML-files and linking entities of interest to a dedicated wiki system. This working environment has been specifically tailored to the workflow in our interdisciplinary digital humanities project GeoBib. It addresses some challenges that arose while working with person-related data and geographical references in a growing collection of TEI/XML-files. While our current solution provides some essential benefits, we also discuss several critical issues and challenges that remain.
The present paper reports the first results of the compilation and annotation of a blog corpus for German. The main aim of the project is the representation of the blog discourse structure and relations between its elements (blog posts, comments) and participants (bloggers, commentators). The data included in the corpus were manually collected from the scientific blog portal SciLogs. The feature catalogue for the corpus annotation includes three types of information which is directly or indirectly provided in the blog or can be construed by means of statistical analysis or computational tools. At this point, only directly available information (e.g. title of the blog post, name of the blogger etc.) has been annotated. We believe, our blog corpus can be of interest for the general study of blog structure or related research questions as well as for the development of NLP methods and techniques (e.g. for authorship detection).
Zur Vorbereitung eines zweisprachigen Fachworterbuchs zur Tourismusfachsprache werden korpuslinguistische Verfahren eingesetzt, um Auffalligkeiten in der jeweiligen Fachsprache im Vergleich zum allgemeinsprachlichen Gebrauch aufzuspüren. Neben den hervorstechenden Elementen des Vokabulars, den Schlüsselwortern als potentiellen Stichwortern, geht es vor allem um sprach- und fachsprachspezifische typische Formulierungen und deren Ubersetzungsaquivalente. Fur die gemeinsame, interlinguale Betrachtung des Sprachenpaars Deutsch-Italienisch wurde ein kleines Fachsprachenkorpus aufgebaut und innerhalb der Sketch Engine-Umgebung unter Zuhilfenahme der darin integrierten Referenzkorpora ausgewertet. Fur eine weitere intralinguale Untersuchung der deutschsprachigen Komponente wurde auf das Deutsche Referenzkorpus DeReKo und weitere, intern zu Verfügung stehende Instrumente des Instituts für Deutsche Sprache zuruckgegriffen. Neben üblichen Verfahren der quantitativen Ein- oder Mehrwortbewertung wird ein Ansatz ergänzend getestet, der der dunnen Datengrundlage im fachsprachlichen Bereich Rechnung trägt: Diese ergibt sich nicht nur aus der Korpusgrobe, sondern auch daraus, dass bestimmte feste Floskeln (wie ,eine Reiserücktrittsversicherung abschlieben‘) selten rekurrent, vielmehr eher nur einmal pro Text verwendet werden. Auch wenn dieser Ansatz aufgrund infrastruktureller Artefakte in Einzelfallen an seine Grenzen stößt, die hier selbstkritisch nicht verschwiegen werden sollen, so zeigt sich doch an vielen Stellen auch das grobe Potential. Abschließend wird beispielhaft illustriert, wie Evidenzen dieser und der anderen korpuslinguistischen Auswertungen lexikographisch umgesetzt wurden.
Korpuslinguistik
(2018)
Der Band nimmt eine Bestandsaufnahme zu Grundlagen, Methodik, Werkzeugen und Anwendungsfeldern der Korpuslinguistik mit Fokus auf die germanistische Sprachwissenschaft vor. Die Beiträge stellen den aktuellen Forschungsstand sowohl im Bereich schriftsprachlicher wie auch mündlicher Korpora dar und beschreiben innovative Herangehensweisen, aktuelle Herausforderungen und Desiderata zur Arbeit mit Korpora in der Sprachwissenschaft.
The present paper reports the first results of the compilation and annotation of a blog corpus for German. The main aim of the project is the representation of the blog discourse structure and relations between its elements (blog posts, comments) and participants (bloggers, commentators). The data included in the corpus were manually collected from the scientific blog portal SciLogs. The feature catalogue for the corpus annotation includes three types of information which is directly or indirectly provided in the blog or can be construed by means of statistical analysis or computational tools. At this point, only directly available information (e.g., title of the blog post, name of the blogger etc.) has been annotated. We believe, our blog corpus can be of interest for the general study of blog structure or related research questions as well as for the development of NLP methods and techniques (e.g. for authorship detection).
In this paper we present an approach to faceted search in large language resource repositories. This kind of search which enables users to browse through the repository by choosing their personal sequence of facets heavily relies on the availability of descriptive metadata for the objects in the repository. This approach therefore informs the collection of a minimal set of metatdata for language resources. The work described in this paper has been funded by the EC within the ESFRI infrastructure project CLARIN.
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.
Contents:
1. Christoph Kuras, Thomas Eckart, Uwe Quasthoff and Dirk Goldhahn: Automation, management and improvement of text corpus production, S. 1
2. Thomas Krause, Ulf Leser, Anke Lüdeling and Stephan Druskat: Designing a re-usable and embeddable corpus search library, S. 6
3. Radoslav Rábara, Pavel Rychlý and Ondřej Herman: Distributed corpus search, S. 10
4. Adrien Barbaresi and Antonio Ruiz Tinoco: Using elasticsearch for linguistic analysis of tweets in time and space, S. 14
5. Marc Kupietz, Nils Diewald and Peter Fankhauser: How to Get the Computation Near the Data: Improving data accessibility to, and reusability of analysis functions in corpus query platforms, S. 20
6. Roman Schneider: Example-based querying for specialist corpora, S. 26
7. Paul Rayson: Increasing interoperability for embedding corpus annotation pipelines in Wmatrix and other corpus retrieval tools, S. 33