Empirische Verortung konzeptioneller Nähe/Mündlichkeit inner- und außerhalb schriftsprachlicher Korpora

Authors

DOI:

https://doi.org/10.21248/jlcl.36.2023.240

Keywords:

Mündlichkeit, Schriftlichkeit, Nähe, Distanz, Textsorten, Empirik, Features, Machine Learning

Abstract

Linguistische Studien arbeiten häufig mit einer Differenzierung zwischen gesprochener und geschriebener Sprache bzw. zwischen Kommunikation der Nähe und Distanz. Die Annahme eines Kontinuums zwischen diesen Polen bietet sich für eine Verortung
unterschiedlichster Äußerungsformen an, inklusive unkonventioneller Textsorten wie etwa Popsongs. Wir konzipieren, implementieren und evaluieren ein automatisiertes Verfahren, das mithilfe unkorrelierter Entscheidungsbäume entsprechende Vorhersagen
auf Textebene durchführt. Für die Identifizierung der Pole definieren wir einen Merkmalskatalog aus Sprachphänomenen, die als Markierer für Nähe/Mündlichkeit bzw. Distanz/Schriftlichkeit diskutiert werden, und wenden diesen auf prototypische Nähe-/Mündlichkeitstexte sowie prototypische Distanz-/Schrifttexte an. Basierend auf der sehr guten Klassifikationsgüte verorten wir anschließend eine Reihe weiterer Textsorten mithilfe der trainierten Klassifikatoren. Dabei erscheinen Popsongs als „mittige Textsorte“, die linguistisch motivierte Merkmale unterschiedlicher Kontinuumsstufen vereint. Weiterhin weisen wir nach, dass unsere Modelle mündlich kommunizierte, aber vorab oder nachträglich verschriftlichte Äußerungen wie Reden oder Interviews vollkommen
anders verorten als prototypische Gesprächsdaten und decken Klassifikationsunterschiede für Social-Media-Varianten auf. Ziel ist dabei nicht eine systematisch-verbindliche Einordung im Kontinuum, sondern eine empirische Annäherung an die Frage, welche
maschinell vergleichsweise einfach bestimmbaren Merkmale („shallow features“) nachweisbar Einfluss auf die Verortung haben.

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Published

2023-05-15

How to Cite

Broll, S., & Schneider, R. (2023). Empirische Verortung konzeptioneller Nähe/Mündlichkeit inner- und außerhalb schriftsprachlicher Korpora. Journal for Language Technology and Computational Linguistics, 36(1), 113–150. https://doi.org/10.21248/jlcl.36.2023.240