L2: Lexikalische Syntagmatik
Refine
Document Type
- Part of a Book (2)
- Conference Proceeding (1)
- Working Paper (1)
Has Fulltext
- yes (4)
Is part of the Bibliography
- yes (4)
Keywords
- Annotation (4) (remove)
Publicationstate
- Veröffentlichungsversion (2)
- Zweitveröffentlichung (2)
- Postprint (1)
Reviewstate
- (Verlags)-Lektorat (2)
- Peer-Review (2)
Publisher
Die vorgestellte Studie untersucht die Anteile unterschiedlicher Redewiedergabeformen im Vergleich zwischen zwei Literaturtypen von gegensätzlichen Enden des Spektrums: Hochliteratur – definiert als Werke, die auf der Auswahlliste von Literaturpreisen standen – und Heftromanen, massenproduzierten Erzählwerken, die zumeist über den Zeitschriftenhandel vertrieben werden und früher abwertend als „Romane der Unterschicht” (Nusser 1981) bezeichnet wurden. Unsere These ist, dass sich diese Literaturtypen hinsichtlich ihrer Erzählweise unterscheiden, und sich dies in den verwendeten Wiedergabeformen niederschlägt. Der Fokus der Untersuchung liegt auf der Dichotomie zwischen direkter und nicht-direkter Wiedergabe, die schon in der klassischen Rhetorik aufgemacht wurde.
Diese Fallstudie untersucht die quantitative Verteilung von direkten und nicht-direkten Formen von Redewiedergabe im Vergleich zwischen zwei Literaturtypen: Hochliteratur - definiert als Werke, die auf der Auswahlliste von Literaturpreisen standen - und Heftromanen - massenproduzierten Erzählwerken, die zumeist über den Zeitschriftenhandel vertrieben werden. Die Studie geht von manuell annotierten Daten aus und überprüft daran die Verlässlichkeit automatischer Annotationswerkzeuge, die im Anschluss eingesetzt werden, um eine Untersuchung von insgesamt 250 Volltexten durchzuführen. Es kann nachgewiesen werden, dass sich die Literaturtypen sowie auch unterschiedliche Genres von Heftromanen hinsichtlich der verwendeten Wiedergabeformen unterscheiden.
Corpus REDEWIEDERGABE
(2020)
This article presents the corpus REDEWIEDERGABE, a German-language historical corpus with detailed annotations for speech, thought and writing representation (ST&WR). With approximately 490,000 tokens, it is the largest resource of its kind. It can be used to answer literary and linguistic research questions and serve as training material for machine learning. This paper describes the composition of the corpus and the annotation structure, discusses some methodological decisions and gives basic statistics about the forms of ST&WR found in this corpus.