410 Linguistik
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In this paper, a method for measuring synchronic corpus (dis-)similarity put forward by Kilgarriff (2001) is adapted and extended to identify trends and correlated changes in diachronic text data, using the Corpus of Historical American English (Davies 2010a) and the Google Ngram Corpora (Michel et al. 2010a). This paper shows that this fully data-driven method, which extracts word types that have undergone the most pronounced change in frequency in a given period of time, is computationally very cheap and that it allows interpretations of diachronic trends that are both intuitively plausible and motivated from the perspective of information theory. Furthermore, it demonstrates that the method is able to identify correlated linguistic changes and diachronic shifts that can be linked to historical events. Finally, it can help to improve diachronic POS tagging and complement existing NLP approaches. This indicates that the approach can facilitate an improved understanding of diachronic processes in language change.
Freiraum schaffen im Klassenzimmer: Fallbasierte methodologische Überlegungen zur Raumanalyse
(2015)
Transkriptionsaufwand
(2015)
Während die Erhebung von Gesprächsdaten zwar zeitaufwändig, aber doch noch relativ zügig zu bewältigen ist, handelt es sich bei der Transkription um eine langwierige Aufgabe, die oft unterschätzt wird. Damit Studierende, Promovierende sowie WissenschaftlerInnen, die Exposés, Arbeitspläne usw. aufstellen oder Zuschüsse für Projekte beantragen müssen, zukünftig über fundiertere Werte verfügen und damit realistischere Aussagen über den benötigten Aufwand (zeitliche wie personelle Ressourcen) treffen können, stellt der Beitrag die Ergebnisse einer Erhebung des Transkriptionsaufwandes im FOLK-Projekt vor.
Maskierung
(2015)
Aus forschungsethischen Gründen müssen die Daten aus Gesprächsaufzeichnungen, die Metadaten sowie die Transkripte maskiert werden. Der Beitrag stellt Arbeitsschritte der Maskierung vor, die auf den Erfahrungen bei der Datenaufbereitung der Daten des Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK) für die Veröffentlichung in der Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD) basieren.