Korpuslinguistik
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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).