Quantitative Linguistik
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In der Korpuslinguistik und der Quantitativen Linguistik werden ganz verschiedenartige formale Maße verwendet, mit denen die Gebrauchshäufigkeit eines Wortes, eines Ausdrucks oder auch abstrakter oder komplexer sprachlicher Elemente in einem gegebenen Korpus gemessen und ggf. mit anderen Gebrauchshäufigkeiten verglichen werden kann. Im Folgenden soll für eine Auswahl dieser Maße (absolute Häufigkeit, relative Häufigkeit, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Differenzenkoeffizient, Häufigkeitsklasse) zusammengefasst werden, wie sie definiert sind, welche Eigenschaften sie haben und unter welchen Bedingungen sie (sinnvoll) anwendbar und interpretierbar sind – dabei kann eine Rolle spielen, ob das Häufigkeitsmaß auf ein Korpus als Ganzes angewendet wird oder auf einzelne Teilkorpora. Zusätzlich zu den bei den einzelnen Häufigkeitsmaßen genannten Einschränkungen gilt generell der folgende vereinfachte Zusammenhang: Je seltener ein Wort im gegebenen Korpus insgesamt vorkommt und je kleiner dieses Korpus ist, desto stärker hängt die beobachtete Gebrauchshäufigkeit des Wortes von zufälligen Faktoren ab, d.h., desto geringer ist die statistische Zuverlässigkeit der Beobachtung.
How (and when) do speakers generalise from memorised exemplars of a construction to a productive schema? The present paper presents a novel take on this issue by offering a corpus-based approach to semantic extension processes. Focusing on clusters of German ADJ N expressions involving the heavily polysemous adjective tief ‚deep’, it is shown that type frequency (a commonly used measure of productivity) needs to be relativised to distinct semantic classes within the overall usage spectrum of a given construction in order to predict the occurrence of novel types within a particular region of this spectrum. Some methodological and theoretical implications for usage-based linguistic model building are considered.
According to a widespread conception, quantitative linguistics will eventually be able to explain empirical quantitative findings (such as Zipf’s Law) by deriving them from highly general stochastic linguistic ‘laws’ that are assumed to be part of a general theory of human language (cf. Best (1999) for a summary of possible theoretical positions). Due to their formal proximity to methods used in the so-called exact sciences, theoretical explanations of this kind are assumed to be superior to the supposedly descriptive-only approaches of linguistic structuralism and its successors. In this paper I shall try to argue that on close inspection such claims turn out to be highly problematic, both on linguistic and on science-theoretical grounds.