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Terminological resources play a central role in the organization and retrieval of scientific texts. Both simple keyword lists and advanced modelings of relationships between terminological concepts can make a most valuable contribution to the analysis, classification, and finding of appropriate digital documents, either on the web or within local repositories. This seems especially true for long-established scientific fields with elusive theoretical and historical branches, where the use of terminology within documents from different origins is often far from being consistent. In this paper, we report on the progress of a linguistically motivated project on the onomasiological re-modeling of the terminological resources for the grammatical information system grammis. We present the design principles and the results of their application. In particular, we focus on new features for the authoring backend and discuss how these innovations help to evaluate existing, loosely structured terminological content, as well as to efficiently deal with automatic term extraction. Furthermore, we introduce a transformation to a future SKOS representation. We conclude with a positioning of our resources with regard to the Knowledge Organization discourse and discuss how a highly complex information environment like grammis benefits from the re-designed terminological KOS.
Knowledge in textual form is always presented as visually and hierarchically structured units of text, which is particularly true in the case of academic texts. One research hypothesis of the ongoing project Knowledge ordering in texts - text structure and structure visualisations as sources of natural ontologies1 is that the textual structure of academic texts effectively mirrors essential parts of the knowledge structure that is built up in the text. The structuring of a modern dissertation thesis (e.g. in the form of an automatically generated table of contents - toes), for example, represents a compromise between requirements of the text type and the methodological and conceptual structure of its subject-matter. The aim of the project is to examine how visual-hierarchical structuring systems are constructed, how knowledge structures are encoded in them, and how they can be exploited to automatically derive ontological knowledge for navigation, archiving, or search tasks. The idea to extract domain concepts and semantic relations mainly from the structural and linguistic information gathered from tables of contents represents a novel approach to ontology learning.
Sehr große Korpora – wie das Deutsche Referenzkorpus DeReKo – bieten eine breite Basis für die empirische Forschung. Sie bringen aber auch Herausforderungen mit sich, da sich weder Eigenschaften ihrer Zusammensetzung noch derer von Recherche- und Analyseergebnissen mit einfachen Mitteln erschließen lassen. Dafür bedarf es Verfahren geschickter Sortierung, Gruppierung oder des Clusterings, kurzum: strukturentdeckender Methoden. In Kombination mit Visualisierungstechniken kann so die Wahrnehmung bestimmter Eigenschaften und Zusammenhänge unterstützt und die Aufmerksamkeit auf bestimmte Phänomene, ggf. in Anlehnung an präferenzrelationale Befunde, gelenkt werden. Neben der illustrativen Funktion geht es in diesem Beitrag vor allem um das erkenntnisleitende Potenzial derartiger Verfahren in Kombination. Aus verschiedenen Bereichen werden Beispiele gezeigt, die am IDS oder in Kooperationen zum Einsatz kommen, sowohl zur dokumentarischen und reflexiven Kontrolle von Eigenschaften der Korpuszusammensetzung als auch hinsichtlich korpusanalytischer Methodik, um die qualitative Interpretation von Analysebefunden und die Abduktion von Hypothesen stimulierend zu unterstützen.
Einleitung
(2018)
Die ansprechende und geeignete Visualisierung linguistischer Daten gewinnt analog zum steigenden Einfluss quantitativer Methoden in der Linguistik immer mehr an Bedeutung. R ist eine flexible und freie Entwicklungsumgebung zur Umsetzung von statistischen Analysen, die zahlreiche Optionen zur Datenvisualisierung bereithält und sehr gut für große Datensätze geeignet ist. Statistische Analysen und Visualisierungen von Daten werden auf diese Weise in einer Umgebung verzahnt. Durch die zahlreichen Zusatzpakete stehen auch weiterhin zeitgemäße Methoden zur Verfügung, um (linguistische) Daten zu analysieren und darzustellen.
Der Beitrag vermittelt einen stark anwendungsorientierten Einstieg in das Programm und legt mithilfe von vielen praktischen Übungen und Anwendungsbeispielen die Grundlagen für ein eigenständiges Weiterentwickeln der individuellen Fähigkeiten im Umgang mit der Software. Neben einer kurzen, eher theoretisch angelegten Einleitung zu explorativen und explanatorischen Visualisierungsstrategien von Daten werden verschiedene Pakete vorgestellt, die für die Visualisierung in R benutzt werden können.
Visualisierungen spielen in den Wissenschaften eine wichtige Rolle im Forschungsprozess. Sie dienen der Illustration von gewonnener Erkenntnis, aber auch als eigenständiges Mittel der Erkenntnisgewinnung. Auch in der Linguistik sind solche Visualisierungen bedeutend. Beispielsweise in Form von Karten, Baumgraphen und Begriffsnetzen. Bei korpuslinguistischen Methoden sind explorative Visualisierungen oft ein wichtiges Mittel, um die Daten überblickbar und interpretierbar zu machen. Das Buch reflektiert die theoretischen Grundlagen wissenschaftlicher Visualisierungen in der Linguistik, zeigt Praxisbeispiele und stellt auch Visualisierungswerkzeuge vor.
In dem Beitrag präsentieren und diskutieren die Autoren zunächst einige Untersuchungen aus der Benutzungsforschung zu elektronischen Wörterbüchern, die sich mit der nutzerseitigen Beurteilung des Mehrwerts multimedialer und benutzeradaptiver Elemente befassen (Kap. 1. In einem zweiten Teil versuchen sie, ausgehend von den Stärken und Schwächen vorhandener Ansätze in diesem Bereich, Antworten auf die Frage zu finden, welche Anforderungen an Visualisierungstechniken und ‑strategien in elektronischen Wörterbüchern gestellt werden müssen, um einen solchen Mehrwert zu erhalten (Kap. 2). Abschließend stellen sie als praktisches Beispiel für eine mögliche Umsetzung solcher Anforderungen den Prototyp einer Software zur interaktiven Erkundung von Wortbildungsangaben im Wörterbuch vor.