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Dieser Beitrag setzt sich mit Gesprächskorpora als einem besonderen Typus von Korpora gesprochener Sprache auseinander. Es werden zunächst wesentliche Eigenschaften solcher Korpora herausgearbeitet und einige der wichtigsten deutschsprachigen Gesprächskorpora vorgestellt. Der zweite Teil des Beitrags setzt sich dann mit dem Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK) auseinander. FOLK hat sich zum Ziel gesetzt, ein wissenschaftsöffentliches Korpus von Interaktionsdaten aufzubauen, das methodisch und technisch dem aktuellen Forschungsstand entspricht. Die Herausforderungen, die sich beim Aufbau von FOLK in methodischer und korpustechnologischer Hinsicht stellen, werden in abschließenden Abschnitt diskutiert.
Einleitung
(2018)
This article discusses questions concerning the creation, annotation and sharing of spoken language corpora. We use the Hamburg Map Task Corpus (HAMATAC), a small corpus in which advanced learners of German were recorded solving a map task, as an example to illustrate our main points. We first give an overview of the corpus creation and annotation process including recording, metadata documentation, transcription and semi-automatic annotation of the data. We then discuss the manual annotation of disfluencies as an example case in which many of the typical and challenging problems for data reuse – in particular the reliability of interpretative annotations – are revealed.
KonsortSWD ist das NFDI Konsortium für die Sozial-, Verhaltens-, Bildungs- und Wirtschaftswissenschaften. Für die äußerst vielfältigen Datentypen und Forschungsmethoden bauen die Beteiligten im Rahmen der NFDI eine bereits bestehende Forschungsdateninfrastruktur aus und ergänzen neue integrierende Dienste. Basis sind die heute 41 vom Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten akkreditierten Forschungsdatenzentren (FDZ). FDZ sind Spezialsammlungen zu jeweils spezifischen Forschungsdaten, z.B. aus der qualitativen Sozialforschung, und können so Forschende auf Basis einer ausführlichen Expertise zu diesen Daten beraten. Neben der Unterstützung der FDZ baut KonsortSWD auch neue Dienste in den Bereichen Datenproduktion, Datenzugang und Technische Lösungen auf.
Das Kicktionary ist ein dreisprachiges (deutsch-englisch-französisches) elektronisches Wörterbuch der Fußballsprache. Es basiert auf einem Korpus von geschriebenen Fußballberichten und (in geringerem Umfang) gesprochenen Fußballkommentaren und nutzt die Ideen der Framesemantik (Fillmore 1982, Fillmore et al. 2003) sowie der lexikalischen Relationen (Fellbaum 1998) zur Strukturierung des Wortschatzes. Verschiedene Aspekte der Erstellung, Präsentation und Nutzung des Kicktionary sind in Schmidt (2008, 2009 und 2010) dargestellt. Im vorliegenden Beitrag konzentriere ich mich auf die Frage, welche Datenmodelle und welche Datenformate zur Modellierung des Wortschatzes im Kicktionary zum Einsatz kamen. Zu diesem Zweck möchte ich einleitend zunächst mein Verständnis dieser drei Begriffe – Datenmodell, Datenformat und Modellierung – näher erläutern.
This paper presents two toolsets for transcribing and annotating spoken language: the EXMARaLDA system, developed at the University of Hamburg, and the FOLK tools, developed at the Institute for the German Language in Mannheim. Both systems are targeted at users interested in the analysis of spontaneous, multi-party discourse. Their main user community is situated in conversation analysis, pragmatics, sociolinguistics and related fields. The paper gives an overview of the individual tools of the two systems – the Partitur-Editor, a tool for multi-level annotation of audio or video recordings, the Corpus Manager, a tool for creating and administering corpus metadata, EXAKT, a query and analysis tool for spoken language corpora, FOLKER, a transcription editor optimized for speed and efficiency of transcription, and OrthoNormal, a tool for orthographical normalization of transcription data. It concludes with some thoughts about the integration of these tools into the larger tool landscape.
Korpora gesprochener Sprache werden mindestens seit den 1950er Jahren von Sprachwissenschaftlern und Forschern anderer Disziplinen mit verschiedensten Forschungsinteressen aufgebaut. Die technischen Möglichkeiten für die Erhebung und Bereitstellung solcher Daten haben sich seitdem fortwährend und grundlegend gewandelt. Heute kann es als Normalfall angesehen werden, dass ein Korpus gesprochener Sprache digital erhoben wird. Die wissenschaftliche Community ist außerdem auf dem Wege, sich auf gewisse Mindeststandards zu einigen, die bei der Erhebung bezüglich Dokumentation, Strukturierung und Enkodierung der Daten eingehalten werden sollten, um eine möglichst nachhaltige Nutzung der Korpora zu ermöglichen. Verschiedene Datenzentren schließlich haben sich zum Ziel gesetzt, Korpora gesprochener Sprache zu einer eben solchen Nachnutzung dauerhaft zu archivieren und in digitalen Infrastrukturen bereitzustellen. Eine der wichtigsten Aufgaben solcher Zentren ist es, Korpora aus abgeschlossenen Projekten zu übernehmen und sie so aufzubereiten, dass eine dauerhafte Archivierung und Bereitstellung überhaupt möglich wird. Dieser Leitfaden basiert auf Erfahrungen, die hinsichtlich dieser Aufgabe an zwei Standorten – dem Sonderforschungsbereich 538 ‚Mehrsprachigkeit’ bzw. dem Zentrum für Sprachkorpora (HZSK) an der Universität Hamburg, sowie dem Archiv für gesprochenes Deutsch (AGD) am Institut für Deutsche Sprache in Mannheim – gesammelt wurden.1 Am SFB 538 (Laufzeit: 1999-2011) hatte das Projekt Z2 „Computergestützte Erfassungs- und Analysemethoden“ die Aufgabe übernommen, Korpora aus den Teilprojekten des SFB nach deren Abschluss für eine Archivierung und Nachnutzung vorzubereiten (siehe dazu Schmidt/Bennöhr 2007). Die Archivierung und Bereitstellung der Daten im Gesamtumfang von 30 Korpora erfolgt nun im zum Abschluss des SFB (2011) gegründeten HZSK (Hedeland/Lehmber /Schmidt/Wörner 2011). Das Archiv für Gesprochenes Deutsch bzw. dessen Vorläufer, das Deutsche Spracharchiv (Stift/Schmidt 2014), fungiert bereits seit den 1960er Jahren als eine zentrale Sammelstelle für Korpora des gesprochenen Deutsch. Im Laufe der Jahre hat es aus IDS-internen und -externen Projekten knapp 50 Korpora übernommen, die verschiedene Stadien der Aufbereitung erfahren haben und der wissenschaftlichen Gemeinschaft nun u.a. über die Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD2, Schmidt/Dickgießer/Gasch 2013) zur Verfügung gestellt werden. Das derzeitige Angebot dieser beiden Einrichtungen zeigt, dass es prinzipiell möglich ist, von den im einleitenden Zitat beschriebenen Sammlungen zu dauerhaft nachnutzbaren digitalen 1 Die Konzeption dieses Leitfadens war Gegenstand eines Arbeitspakets im Projekt „Etablierung eines Schwerpunkts ‚Mehrsprachigkeit und Gesprochene Sprache‘ am Hamburger Zentrum für Sprachkorpora“, das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft im Rahmen des Förderprogramms „Literaturversorgungs- und Informationssysteme (LIS)“ gefördert wurde. An der Umsetzung haben sich die genannten MitarbeiterInnen des HZSK und des AGD beteiligt.4 Ressourcen zu gelangen. Die Erfahrung zeigt aber auch, dass dies oft ein langwieriger Prozess mit vielen unvorhergesehenen Hindernissen ist, an dessen Ende man sich zumindest gelegentlich die Frage stellen kann, ob Aufwand und Nutzen der Datenaufbereitung in einem angemessenen Verhältnis zueinander stehen. Zweck dieses Leitfadens ist es, Kriterien für die Beurteilung von Aufbereitungsaufwand und Nachnutzbarkeit von Korpora gesprochener Sprache zu definieren, mittels derer bereits bei der Planung eines entsprechenden Projektes eine Abschätzung der Kosten und Nutzen getroffen werden kann. Kosten bezeichnen in diesem Kontext insbesondere den zeitlichen Arbeitsaufwand, der sich nicht immer leicht in monetäre Kosten umrechnen lässt. Die Nachnutzbarkeit definiert sich vor allem darüber, wie offen oder restriktiv der Zugang zum Korpus gestaltet wird und über die Quantität und Qualität der Korpusbestandteile. Der Leitfaden gliedert sich in sechs Abschnitte, die in Form von strukturierten Fragebäumen die wichtigsten Eigenschaften einer aufzubereitenden Ressource abfragen. Den Fragebäumen sind Erläuterungen zum besseren Verständnis der einzelnen Fragen vorangestellt. Die Pfade in den Fragebäumen führen jeweils zu einem "Ampelsymbol", anhand dessen über das weitere Vorgehen bei der Aufbereitung entschieden werden kann.