430 Deutsch
Refine
Document Type
- Part of a Book (5)
- Article (4)
Has Fulltext
- yes (9)
Keywords
- Indirekte Rede (9) (remove)
Publicationstate
- Zweitveröffentlichung (7)
- Postprint (2)
Reviewstate
- (Verlags)-Lektorat (4)
- Peer-Review (3)
- Verlags-Lektorat (1)
Publisher
- Bibliographisches Institut (2)
- Buske (2)
- ATUT / Neisse (1)
- Institut für deutsche Sprache (IDS) (1)
- Schwann (1)
- Steiner (1)
In diesem Artikel wird der Tempus-Modus-Gebrauch in indirekter Redewiedergabe im Niederdeutschen im Vergleich mit dem Hochdeutschen, Englischen und Norwegischen untersucht. Die hochdeutsche Standardsprache verfügt über eine voll ausgebaute Indikativ-Konjunktiv-Unterscheidung, wobei eine der Funktionen des Konjunktivs in der Markierung indirekter Rede besteht. Viele andere germanische Sprachen, hier vertreten durch das Englische und Norwegische, kennen keine vergleichbare Konjunktivkategorie (mehr). Indirekte Rede steht dort im Indikativ, wobei häufig das Phänomen der Tempusverschiebung zu beobachten ist. Das nördliche Niederdeutsche kennt ebenfalls keine distinkten Konjunktivformen, womit sich die Frage stellt, ob auch die Redewiedergabe wie in den anderen konjunktivlosen Sprachen funktioniert. Der vorliegende Beitrag geht dieser Frage im Rahmen einer empirischen Untersuchung nach. Als Datengrundlage dienen nordniederdeutsche Radionachrichten. Es zeigt sich, dass die Verteilung von Präsens und Präteritum in den niederdeutschen Radiodaten weiter ausfällt als in den konjunktivlosen Vergleichssprachen: Das Präsens tritt, wie im Hochdeutschen, auch dort auf, wo im Englischen und Norwegischen mit einer Verschiebung zum Präteritum zu rechnen wäre. Und für das Präteritum ergibt sich eine reportiv-konjunktivische Verwendung, die keine Entsprechung im Englischen oder Norwegischen hat.
Indirekt reden
(2013)
Automatic recognition of speech, thought, and writing representation in German narrative texts
(2013)
This article presents the main results of a project, which explored ways to recognize and classify a narrative feature—speech, thought, and writing representation (ST&WR)—automatically, using surface information and methods of computational linguistics. The task was to detect and distinguish four types—direct, free indirect, indirect, and reported ST&WR—in a corpus of manually annotated German narrative texts. Rule-based as well as machine-learning methods were tested and compared. The results were best for recognizing direct ST&WR (best F1 score: 0.87), followed by indirect (0.71), reported (0.58), and finally free indirect ST&WR (0.40). The rule-based approach worked best for ST&WR types with clear patterns, like indirect and marked direct ST&WR, and often gave the most accurate results. Machine learning was most successful for types without clear indicators, like free indirect ST&WR, and proved more stable. When looking at the percentage of ST&WR in a text, the results of machine-learning methods always correlated best with the results of manual annotation. Creating a union or intersection of the results of the two approaches did not lead to striking improvements. A stricter definition of ST&WR, which excluded borderline cases, made the task harder and led to worse results for both approaches.