http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/api.php?action=feedcontributions&user=Bartz&feedformat=atomKobra - Benutzerbeiträge [de]2024-03-28T15:21:35ZBenutzerbeiträgeMediaWiki 1.27.7http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Fallstudien_zum_Bedeutungswandel:_Automatische_Disambiguierung_und_Visualisierung_disambiguierter_lexikalischer_Einheiten&diff=1385Fallstudien zum Bedeutungswandel: Automatische Disambiguierung und Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten2016-03-09T10:23:51Z<p>Bartz: /* Experimente und Evaluation */</p>
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<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
<br />
==Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen: KobRA-Anwendungsbereich Lexikographie==<br />
<br />
Die Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen ist für Linguisten in zweierlei Hinsicht interessant: Lexikographen verfolgen Wortentwicklungen, um adäquate lexikographische Beschreibungen erstellen bzw. vorhandene Wörterbucheinträge aktualisieren zu können (Storrer, 2011). Forscher im Bereich der Historischen Semantik fragen nach den Möglichkeiten, Bedingungen und Folgen semantischer Innovationen (Fritz, 2012; Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Für den Erkenntnisgewinn entscheidend ist in beiden Fällen die Verfügbarkeit strukturierter Textkorpora, die es erlauben, die Verwendung eines Wortes über größere Zeiträume hinweg nachzuvollziehen. Während insbesondere im Rahmen von CLARIN umfangreiche synchrone und diachrone Textkorpora mit Metadaten zu Erscheinungsdatum und Textsorte sowie komfortable Abfrage- und Analysewerkzeuge zur Verfügung stehen, ist die großflächige automatische semantische Annotation der Korpora nach gegenwärtigem Stand der Technik noch nicht zufriedenstellend möglich (Rayson & Stevenson, 2008). Bei der Korpus-basierten Untersuchung von Bedeutungswandel müssen deshalb bislang die zu einem Wort gefundenen Einzelbelege manuell disambiguiert werden. Verbreitung und Prozesse des Bedeutungswandels können daher aktuell lediglich anhand weniger Beispiele und auf einer vergleichsweise geringen Datenbasis beschrieben werden (Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Ziel der im Folgenden beschriebenen Fallstudie ist es, Data-Mining-Verfahren zu erproben, die den Korpus-Nutzer dadurch unterstützen, dass sie eine Menge von Snippets zu einem lexikographisch interessanten Wort nach den Bedeutungen dieses Wortes partitionieren, sodass die Snippets für einzelne Bedeutungen auch einzeln zählbar sind (Details s. Bartz et al. im Erscheinen).<br />
<br />
==Bezug zu den Aufgabenstellungen des KobRA-Projekts: Disambiguieren/Visualisieren==<br />
<br />
Das übergreifende Ziel des KobRA-Projekts besteht darin, durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen zu verbessern. Die auf dieser Seite dokumentierte Fallstudie bearbeitet einen Problemtyp, der in vielen korpusbasierten linguistischen Untersuchungen auftritt:<br />
<br />
Ein Wort, dessen Gebrauch untersucht werden soll, tritt im Korpus mit hoher Frequenz auf. Die bei der Korpussuche generierten Trefferlisten sind aber nicht unmittelbar nutzbar, weil das gesuchte Wort in verschiedenen Bedeutungen vorkommt, die im Rahmen der Untersuchung zu unterscheiden und ggf. einzeln zu zählen sind, was aber mit der vorhandenen Korpustechnologie nicht automatisch möglich ist. Benötigt werden deshalb Data-Mining-Verfahren, die den Korpus-Nutzer dabei unterstützen, Trefferlisten zu einem Wort nach verschiedenen Bedeutungen dieses Wortes zu partitionieren.<br />
<br />
Die Partitionierung ermöglicht zugleich anspruchsvolle Visualisierungen, die den Gebrauch von Wörtern über Zeitspannen und Textsortenbereiche hinweg in seiner Entwicklung auch grafisch sichtbar machen sowie neue Fragestellungen und Hypothesen induzieren können. Ein Werkzeug zur Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten wurde daher ergänzend erprobt.<br />
<br />
==Data-Mining-Verfahren und -Umgebung, Werkzeuge zur Annotation und Visualisierung==<br />
<br />
===Einlesen, Repräsentation und Nutzung der Korpusdaten===<br />
<br />
Die Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts setzen direkt an der von einem Korpusabfragesystem zu einem gesuchten Ausdruck ausgegebenen Keyword-in-Context-Ergebnisliste (KwiC-Liste) an (s. Abbildung 1). Diese besteht aus kurzen Text-Snippets für jeden Treffer der Abfrage, die das Suchwort in einem Kontext von einigen Sätzen erhalten (je nach Fragestellung und genutztem Korpus variabel, meist 1-3 Sätze). Grundlage für das maschinelle Lernen sind also nicht die vollständigen Korpora, sondern eine vom Korpus-Nutzer auf Grundlage seiner Expertise schon auf die hochrelevanten Daten konzentrierte Auswahl. Die gängigen Abfragesysteme bieten dazu heute über ausgefeilte Abfragesprachen bereits umfangreiche Möglichkeiten an, das Suchergebnis abhängig von bestimmten Merkmalen möglichst präzise einzuschränken. Zu diesen Merkmalen zählen Wortformen und Phrasen, Wortabstände und -fenster bis hin zu regulären Ausdrücken für die Mustersuche, Lemmata (Rückführung der flektierten Wortformen auf die Grundform), morphosyntaktischen (Wortarten) und syntaktischen Informationen.<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 1 Abfrage zum Suchwort "toll" im DWDS-Kernkorpus des 20 Jh über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl Geyken 2007, Klein & Geyken 2010).png|mini|1000px|links|Abbildung 1: Abfrage zum Suchwort „toll" im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl. Geyken 2007, Klein & Geyken 2010)]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Die durch Korpusabfrage gewonnenen Daten können unabhängig vom verwendeten Korpus in die im Projekt genutzte und angepasste Data-Mining-Umgebung (s. 3.4) eingelesen werden. Einzige Voraussetzung ist die Formatierung in einem Tabellenformat (z.B. als Komma-separated-Values/CSV oder XLS). Alternativ steht mit dem im Projekt entwickelten Plug-in ein Werkzeug („LinguisticQuery-Operator“) zur Verfügung, das die Abfrage der durch die KobRA-Projektpartner bereitgestellten Ressourcen direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus ermöglicht. Das Werkzeug unterstützt auch die oben genannten erweiterten Abfragemöglichkeiten gängiger Korpusabfragesysteme. Für das Auslesen der in vielen Korpora genutzten XML-Datenbasis (nach TEI-Standard, z.B.: Beißwenger et al. 2012) wurde als Bestandteil des RapidMiner-Plug-ins außerdem ein TEI-Reader bereitgestellt.<br />
<br />
Die KwiC-Snippets werden für das maschinelle Lernen als Sequenzen von Wörtern repräsentiert (‚Bags-of-Words‘; grundlegende Repräsentation). Jedes Snippet wird als großer Vektor mit Einträgen für jedes Wort der Gesamtmenge aller Wörter in einer KwiC-Liste dargestellt (ein sogenannter ‚Wortvektor‘). In einer KwiC-Liste mit N Wörtern ist der Vektor N-dimensional. Die Elemente der Wortvektoren können binär sein und das bloße Vorkommen eines Wortes in einem Snippet oder Häufigkeiten des Wortes in einem Snippet und in allen Snippets der KwiC-Liste darstellen. Formal ist ein Wortvektor v für einen endlichen Text definiert als ein N-dimensionaler Vektor, d.h. alle möglichen Texte enthalten N unterschiedliche Wörter. Für v gilt, dass die i-te Komponente die Anzahl der Vorkommen oder (normalisierte) Frequenz von Wort i im Text ist. Ordnet man diese Wörter, so kann man jedes Wort über einen Index i identifizieren. Damit definieren wir eine Abbildung Phi, die die Snippets (hier wie ‚Texte‘ behandelt) als Wortvektoren abbildet. Dies geschieht formal so:<br />
<br />
φ(d) = (f(w1,d), f(w2,d), …, f(wN,d)), wobei f(wi,d) die Anzahl oder (normalisierte) Frequenz von Wort i in Text d (für ‚document‘) angibt.<br />
<br />
Für eine erweiterte Repräsentation, die die Berücksichtigung weiterer Merkmale (z.B. N-Gramme, Phrasen, morphosyntaktische Informationen, Dependenzen, Syntaxbäume) über die reinen Wortvorkommen hinaus beim maschinellen Lernen erlaubt, nutzen wir Kernmethoden (Shawe-Taylor & Cristianini 2004), die die Ähnlichkeit für jedes mögliche Paar von Snippets angeben, indem sie die Snippets in einem Hilbertraum abbilden. Mithilfe der Stützvektormethode (auch ‚Support-Vector-Machine‘, kurz: SVM, Joachims 1998; s. 3.2) lässt sich daraufhin eine klassifizierende Hyperebene lernen (s. 3.2). Beispielsweise werden Parse-Bäume über sogenannte ‚Treekernels‘ in einen Hilbertraum gemappt, der von allen möglichen Teilbäumen aufgespannt wird. Mittels des sogenannten ‚Kerneltricks‘ kann dann eine Support-Vector-Maschine gelernt werden, ohne explizit alle möglichen Teilbäume aufzählen zu müssen (Collins & Duffy 2001).<br />
<br />
===Lernverfahren: Topic-Modelle/Latente Dirichlet-Analyse===<br />
<br />
Die oben formulierte Aufgabe wurde in der Forschung zu Data-Mining-Verfahren vor allem im Bereich der Induktion von Wortbedeutungen schon in zahlreichen Ansätzen bearbeitet. Ein früher statistischer Ansatz wurde bereits 1991 von Brown et al. vorgelegt, einen umfassenden Überblick über den gegenwärtigen Forschungsstand gibt Navigli (2009). Brody und Lapata (2009) konnten zeigen, dass sich mithilfe der Latenten Dirichlet-Analyse (auch ‚Latent-Dirichlet-Allocation‘, kurz: ‚LDA‘, vgl. Blei et al. 2003) tendenziell die besten Ergebnisse erzielen lassen. LDA wurde ursprünglich zum thematischen Partitionieren von Dokumentsammlungen genutzt. Navigli und Crisafulli (2010) konnten aber bereits zeigen, dass sich das Verfahren auch für die Disambiguierung kleiner Text-Snippets erfolgreich nutzen lässt, z.B. für das Partitionieren der Trefferlisten von Web-Suchmaschinen. Besonderheiten der Anwendung von LDA auf KwiC-Listen aus Korpora und weitere Details zum Verfahren sind in Batz et al. (2013, Technischer Bericht 2013/2) beschrieben.<br />
<br />
Im Rahmen des KobRA-Projekts wurde LDA für die Nutzung in RapidMiner (s. 3.4) implementiert, wie es von Blei et al. (2003) vorgestellt wurde. LDA schätzt die Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Wörtern und Dokumenten (hier: KwiC-Snippets) über eine bestimmte Anzahl überzufällig häufig auftretender Kontextwörter, sogenannter ‚Topics‘, die als Repräsentationen für verschiedene Verwendungsweisen (z.B. Bedeutungen) eines gegebenen sprachlichen Ausdrucks aufgefasst werden. Dabei wird angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit für die Zuordnung zu den Topics einer Dirichletverteilung folgt, die von den gegebenen Metaparametern α und β abhängt. Die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Topics für ein gegebenes Snippet ist modelliert als multinomiale Verteilung, die von der Dirichletverteilung der Snippets über die Topics abhängt. Formal sei ϕ ~ Dirichlet(β) die Wahrscheinlichkeitsverteilung eines Snippets und p(z1| ϕ(j)) ~ Multi(ϕ(j)) die Wahrscheinlichkeit des Topics z1 für ein gegebenes Snippet j.<br />
<br />
Wir verwenden einen Gibbs-Sampler (Griffiths & Steyvers 2004), um die Verteilungen zu schätzen. Der Gibbs-Sampler modelliert die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für ein gegebenes Topic z1 in Abhängigkeit zu allen anderen Topics und den Wörtern eines Snippets als Markov-Reihe. Diese nähert sich der A-posteriori-Verteilung der Topics für die in einem Snippet gegebenen Wörter an. Die A-posteriori-Verteilung kann schließlich genutzt werden, um das wahrscheinlichste Topic für ein gegebenes Snippet zu ermitteln. Auf dieser Basis wird im Rahmen des stochastischen Prozesses die Generierung von Topics simuliert. Abhängig davon, wie häufig ein bestimmtes Topic für ein gegebenes Snippet gezogen wird, ermitteln wir die Wörter, die das Topic am wahrscheinlichsten indizieren. Diese repräsentieren das Topic und damit die Verwendungsweise/Bedeutung des gesuchten Ausdrucks.<br />
<br />
===Berücksichtigung zeitlicher Entwicklungen===<br />
<br />
Die Analyse von Aspekten des Sprachwandels über die Zeit ist aus der linguistischen Anwenderperspektive ein besonderer Fokus des KobRA-Projekts. Deshalb wurde das oben beschriebene Verfahren für die Analyse zeitlicher Entwicklungen erweitert. Dafür haben wir zum einen eine Möglichkeit geschaffen, die in den verwendeten Korpora als Metadaten vorhandenen zeitlichen Informationen zu den Snippets (z.B. Veröffentlichungsdatum) unabhängig von den Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Topic-Wörter und der Topics über die Snippets auszuwerten. Dies ermöglicht uns, zu erfassen, wie häufig ein bestimmtes Topic des Topic-Modells in einem bestimmten Zeitabschnitt vorkommt. Abbildung 3 zeigt eine solche Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit (Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 4):<br />
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[[Datei:Abbildung 2 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 2: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme]]<br />
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<br />
Eine weitere Möglichkeit zur Integration von zeitlichen Informationen in Topic-Modelle ist die Modellierung von Zeit explizit als Zufallsvariable (Wang & McCallum 2006). Dafür nehmen wir an, dass die Zeit eine Beta-verteilte Zufallsvariable ist und die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Wort in einem Snippet zu einem Topic gehört, auch von dieser Variable abhängig ist. Dies hat vor allem den Vorteil, dass wir die Zeit nicht in Intervalle einteilen müssen, sondern dynamische Perioden der Topics modellieren können. Abbildung 4 zeigt die Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit, wenn Zeit als abhängige Beta-verteilte Zufallsvariable modelliert wird (gleiche Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 4). Im Vergleich zu Abbildung 3 sieht man sehr schön, dass wir nun die Topics über die Zeit viel eindeutiger trennen können.<br />
<br />
Visualisierungen wie die Abbildungen 3 und 4 wurden mithilfe des Werkzeugs „dfr-browser“ (Goldstone o.J.) generiert, das die Entwicklung von Topics über die Zeit und auch die Verteilung von Kontextwörtern und Snippets über die Topics veranschaulichen kann. Eine Schnittstelle zum Visualisierungswerkzeug wurde für die Nutzung in RapidMininer implementiert (s. 3.4).<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 3 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 3: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
===Erweiterung der Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“===<br />
<br />
Alle im KobRA-Projekt implementierten und evaluierten Verfahren und Werkzeuge sind als Plug-in für die Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“ (früher „YALE“, Mierswa et al. 2006) verfügbar. RapidMiner ermöglicht auf einfache Weise die Ausführung vielfältiger, leistungsfähiger Methoden zur Analyse großer Datenmengen und enthält standardmäßig bereits eine Vielzahl von Werkzeugen für Datenimport, -transformation, -analyse und -visualisierung.<br />
<br />
Im KobRA-Projekt wurden neben den oben bereits beschriebenen Data-Mining-Verfahren für das Partitionieren (s. 3.2) von Daten zusätzlich Methoden implementiert, die einen effizienten Zugriff auf die im Projekt verfügbaren Sprachressourcen und die Extraktion sowie Analyse von Dokument- und sprachlichen Merkmalen ermöglichen. Eine integrierte Annotationsumgebung erlaubt Korpus-Nutzern, ihre Expertise durch Annotation von Daten direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus in maschinelle Lernprozesse einzubringen, z.B. in Szenarien des Aktiven Lernens. Eine Schnittstelle zur CLARIN-Annotationsumgebung „WebLicht“ (Hinrichs et al. 2010) eröffnet Nutzern die Möglichkeit, alle automatischen Sprachverarbeitungswerkzeuge zur Anreicherung der Daten zu verwenden, die über die CLARIN-Infrastruktur verfügbar sind. Eine weitere Schnittstelle zu einem leistungsfähigen Visualisierungswerkzeug (Goldstone o.J.) erschließt aktuelle Verfahren zur visuellen Aufbereitung der Analyseergebnisse. Abbildung 5 zeigt eine Auswahl der zur Verfügung gestellten Werkzeuge in der Anwendung in einem Prozess zur automatischen Disambiguierung von Korpusbelegen zum Adjektiv „toll“, wobei das Ergebnis der Disambiguierung an einer manuell annotierten Stichprobe direkt evaluiert wird.<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 4 Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“.png|mini|1000px|links|Abbildung 4: Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
==Auswahl der Wörter und Korpora==<br />
<br />
Wir haben Korpusabfragen zu einer Auswahl an Wörtern gestellt, die aus linguistischer Sicht interessant sind, weil sie in letzter Zeit oder über eine längere Zeitspanne hinweg neue Bedeutungen entwickelt oder ihre prototypische Bedeutung gewechselt haben. Je nach angenommenem Zeitraum der Bedeutungsveränderungen wurden unterschiedliche Korpora abgefragt. Bei der Auswahl der Beispielwörter haben wir zudem unterschiedliche Wortarten berücksichtigt, um auch Einsichten in mögliche wortartenspezifische Unterschiede in der Leistungsfähigkeit der evaluierten Data-Mining-Verfahren zu erhalten. Folgende Beispielwörter bilden die Basis für die unten dargestellten Experimente. Details zu den verwendeten Korpora finden sich direkt im Anschluss.<br />
<br />
Das Substantiv „Platte“ hat im Zuge technischer Innovationen im Laufe des 20. Jahrhunderts sein Bedeutungsspektrum stark ausdifferenziert. Neben den Bedeutungen flaches Werkstück oder Teller finden sich nach und nach zunehmend auch Verwendungen in den Bedeutungen fotografische Platte, Schallplatte/CD oder Festplatte. Eine Suche nach dem Lemma „Platte“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2886 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Verb „anrufen“ hat mit Beginn der kommerziellen Verbreitung des Telefons in den 20er/30er Jahren des 20. Jahrhunderts neben seiner ursprünglichen Bedeutung rufen/bitten auch die Bedeutung telefonieren erhalten. Eine Suche nach dem Verb „anrufen“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2085 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Substantiv „Heuschrecke“ scheint spätestens seit der Finanz- und Bankenkrise (ab 2007) neben seiner prototypischen Bedeutung Grashüpfer auch als Bezeichnung für eine am sogenannten “Heuschreckenkapitalismus” beteiligte Person verwendet zu werden. Eine Suche nach „Heuschrecke“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 715 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „zeitnah“ scheint im Laufe der letzten 20 bis 30 Jahre neben seiner ursprünglichen Bedeutung zeitgenössisch/zeitkritisch eine neue prototypische Bedeutung erhalten zu haben: unverzüglich. Eine Suche nach „zeitnah“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 597 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „toll“ hat im Laufe der letzten Jahrhunderte einen bemerkenswerten Bedeutungswandel durchlaufen, wobei sich die ursprüngliche Bedeutung irre über ausgelassen/wild bis hin zum positiv attribuierenden sehr gut wandelte. Eine Suche nach dem Adjektiv „toll“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 5793 KwiC-Snippets, eine entsprechende Suche im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. 1745 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Die Konjunktion „da“ wurde nach frühen Belegen zunächst ausschließlich in temporaler Bedeutung genutzt, heute finden sich häufiger Belege in kausaler Verwendung. Eine Suche nach der Konjunktion „da“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 123496 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Mit der Auswahl des englischen Substantivs „cloud“ soll schließlich ein erster Eindruck zur Anwendbarkeit des Verfahrens auch auf nicht deutsche Sprachdaten gewonnen werden. Das Wort scheint mit der Entstehung großer Computernetzwerke in den letzten Jahrzehnten neben seiner ursprünglichen Bedeutung Wolke eine neue Bedeutung entwickelt zu haben. Eine Suche nach „cloud“ in den Korpora der Leipzig Corpora Collection ergibt 1486 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. (DWDS-KK), das an der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften gepflegt wird, enthält ca. 100 Millionen laufende Wörter, die ausgewogen über die Dekaden des 20. Jh. und die Textsortenbereiche Belletristik, Zeitung, Wissenschaft und Sachtexte verteilt sind. Das Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ (ZEIT) umfasst alle Ausgaben der gleichnamigen Wochenzeitung von 1946 bis 2009, ca. 460 Millionen laufende Wörter (Klein & Geyken, 2010; Geyken, 2007).<br />
<br />
Die Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ist ein syntaktisch annotiertes Korpus (Konstituentenbäume) mit ausgewählten diachronen Sprachdaten aus dem deutschen Gutenberg-Projekt (http://gutenberg.spiegel.de/); dabei handelt es sich um eine Initiative einer Gemeinschaft von Interessierten, die Copyright-freie Literatur von 1210 bis 1930 über eine Web-Schnittstelle öffentlich zugänglich macht. Die TüBa-D/DC wird vom CLARIN-D-Center an der Universität Tübingen gepflegt und enthält etwa 250 Millionen laufende Wörter (Hinrichs and Zastrow, 2012).<br />
<br />
Die Leipzig-Corpora-Collection (LCC) besteht aus Korpora für verschiedene Sprachen, die zufällig ausgewählte Sätze aus Zeitungstexten und einer Web-Stichprobe enthalten (Quasthoff, Richter & Biemann, 2006). Für diese Fallstudie haben wir das englischsprachige Korpus mit Sprachdaten aus Zeitungstexten und der englischen Wikipedia verwendet, das eine Zeitspanne von 2005 bis 2010 abdeckt.<br />
Die Korpusabfragen ergeben KwiC-Snippets mit Vorkommen der untersuchten Wörter (einschließlich ihrer flektierten Formen) in einem Kontext von bis zu drei Sätzen (von bis zu einem Satz bei den Daten aus der LCC). Zusätzlich werden für jedes Snippet das Veröffentlichungsdatum sowie weitere Metadaten (bei der TüBa-D/DC: Publikationstitel und Autorname; beim DWDS-KK: Textsortenbereiche) ausgegeben.<br />
<br />
==Experimente und Evaluation==<br />
<br />
Für die automatische Disambiguierung der KwiC-Snippets zu den untersuchten Beispielwörtern wird jeweils ein unüberwachtes Verfahren eingesetzt, wie es unter 3.2 beschrieben ist. Zur Anwendung kommt jeweils das LDA-Verfahren, das in acht verschiedenen Treatments evaluiert wird, die sich durch die Auswahl der Beispielwörter und Korpora (s.o.) sowie unser Erkenntnisinteresse in Bezug auf die optimale Repräsentation der KwiC-Snippets ergeben. Die Treatments unterscheiden sich hinsichtlich folgender Aspekte:<br />
:'''1) Abgefragtes Wort und Wortart:''' Substantiv, Verb, Adjektiv oder Konjunktion?<br />
:'''2) Menge der Bedeutungen:''' Zwei oder mehr Bedeutungen?<br />
:'''3) Abgefragtes Korpus:''' Gegenwartssprachlich (DWDS-KK, ZEIT) oder diachron (TüBa-D/DC)?<br />
:'''4) Sprache des Korpus:''' Deutsch oder Englisch?<br />
:'''5) Menge der KwiC-Snippets:''' Weniger oder mehr als 1000 Snippets?<br />
Für jedes Treatment wurde zudem überprüft, ob ein Kontext von 20, 30 oder 40 Wörtern um das zu disambiguierende Wort zu den besten Ergebnissen führt. Die folgende Tabelle 1 zeigt eine Übersicht über die Evaluations-Treatments:<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! rowspan="2" style="width: 3em"| Treat-ment !! rowspan="2" style="width: 4em"| Wort !! rowspan="2"| Wortart !! rowspan="2" style="width: 5em"| Bedeu-tungen !! rowspan="2" style="width: 5em"| Korpus !! rowspan="2"| Sprache !! rowspan="2"| Snippets !! colspan="3"| Kontext <br />
|-<br />
! 20 !! 30 !! 40<br />
|-<br />
| 1 || Platte || Substantiv || 5 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 2 || toll || Adjektiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || Verb || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 4 || Heu-schrecke || Substantiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || Adjektiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 6 || toll || Adjektiv || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 7 || da || Konjunktion || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 8 || cloud || Substantiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || englisch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 1: Treatments für die Evaluation der unüberwachten Verfahren zur Disambiguierung</small><br />
<br />
Für die Evaluation wurden jeweils 30% der für die untersuchten Wörter erhobenen KwiC-Snippets von zwei unabhängigen Annotatoren manuell disambiguiert. Tabelle 2 zeigt das erreichte Inter-Annotator-Agreement (kappa: Cohen, 1960):<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! style="height: 3em"| Treatment !! Wort !! IAA<br />
|-<br />
| 1 || Platte || 0,82<br />
|-<br />
| 2 || toll || 0,76<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || 0,97<br />
|-<br />
| 4 || Heuschrecke || 0,98<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || 0,91<br />
|-<br />
| 6 || toll || 0,71<br />
|-<br />
| 7 || da || 0,75<br />
|-<br />
| 8 || cloud || 0,92<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 2: Inter-Annotator-Agreement für die manuelle Disambiguierung durch zwei unabhängige Annotatoren</small><br />
<br />
Das Disambiguierungsverfahren wurde auf Basis der manuell annotierten Datensätze evaluiert. Dazu wurden Topic-Modelle (s. 3.2) generiert, um die verschiedenen Bedeutungen der Vorkommen der untersuchten Wörter automatisch zu bestimmen. Diese wurden mit den Bedeutungszuweisungen verglichen, die die Annotatoren manuell vorgenommen haben. Als Maß für die Zuverlässigkeit der automatischen Disambiguierung haben wir jeweils den F1-Wert bestimmt. Der F1-Wert gibt das gewichtete harmonische Mittel aus Präzision (Precision) und Ausbeute (Recall) an, wobei Präzision und Ausbeute gleich gewichtet werden (Navigli & Vanella 2013; s. auch 3.1).<br />
<br />
==Ergebnisse==<br />
<br />
Die folgenden Tabellen 3-10 zeigen die mit dem oben beschriebenen Verfahren erzielten Ergebnisse:<br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Platte“ !! flaches Werkstück !! Teller !! fotografische Platte !! Schallplatte/CD !! Festplatte<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,800 || 0,800 || 0,667 || 0,287 || 0,857<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,998 || 0,875 || 0,500 || 0,381 || 0,988<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,733 || 0,600 || 0,750 || 0,353 || 0,800<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 3: Ergebnisse für Treatment 1</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild !! sehr gut<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,519 || 0,571 || 0,167<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,714 || 0,615 || 0,632<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,625 || 0,667 || 0,500<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 4: Ergebnisse für Treatment 2</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „anrufen“ !! rufen/bitten !! telefonieren<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,909 || 0,889<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 5: Ergebnisse für Treatment 3</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Heuschrecke“ !! Grashüpfer !! Person<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,857 || 0,842<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,933<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,667 || 0,727<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 6: Ergebnisse für Treatment 4</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „zeitnah“ !! unverzüglich !! zeitgenössisch/zeitkritisch<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,888 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,895 || 0,818<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 7: Ergebnisse für Treatment 5</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,571<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,625 || 0,750<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,556 || 0,636<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 8: Ergebnisse für Treatment 6</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „da“ !! temporal !! kausal<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,471 || 0,556<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,353 || 0,529<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,400 || 0,611<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 9: Ergebnisse für Treatment 7</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „cloud“ !! Wolke !! Netzwerk !! Name<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,500 || 0,471<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,783 || 0,631 || 0,615<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,467 || 0,545 || 0,684<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 10: Ergebnisse für Treatment 8</small><br />
<br />
Die Evaluation zeigt, dass die avisierte Aufgabenstellung der automatischen Disambiguierung von KwiC-Snippets aus Korpusabfragen mit dem oben beschriebenen Ansatz zu überwiegend zufriedenstellenden Ergebnissen führt. In den günstigsten Treatments liegen die F1-Werte für die Zuverlässigkeit des Verfahrens im Durchschnitt bei 0,732. Je nach untersuchtem Wort und gewünschter Bedeutung variieren die Werte allerdings zum Teil relativ stark in einem Bereich zwischen 0,381 und 0,998 (wiederum im günstigsten Treatment). Generelle Aussagen über die Leistungsfähigkeit des Verfahrens sind also nur schwer möglich. Abhängig von den oben formulierten systematischen Unterschieden der Treatments lassen sich aber folgende Trends feststellen:<br />
<br />
===Wortart===<br />
Den untersuchten Beispielen zufolge scheint die automatische Disambiguierung bei Substantiven, Verben und Adjektiven grundsätzlich mit ähnlichem Erfolg möglich zu sein. Bei „Heuschrecke“ (Tabelle 6) erzielte das Verfahren ebenso gute Werte wie bei „zeitnah“ (Tabelle 7) oder „anrufen“ (Tabelle 5). Die Spitzenwerte wurden jedoch allesamt bei Substantiven (s. auch Tabellen 3, 6, 10 ) erreicht. Die feineren Bedeutungsunterschiede bei der Konjunktion „da“ ließen sich nicht zufriedenstellend erkennen (Tabelle 9). Erfolgversprechend ist das Verfahren also vor allem bei Inhaltswörtern. Dies ist aufgrund ihrer semantisch referenzierenden Funktion auch erwartbar. Die Eignung bei grammatischen Funktionswörtern muss in zusätzlichen Studien weiter untersucht werden.<br />
<br />
===Anzahl der Bedeutungen===<br />
Hingegen scheint die Anzahl der Bedeutungen bei den untersuchten Beispielen die Ergebnisse systematisch zu beeinflussen. Bei den Beispielen „toll“ (Tabelle 4) und „cloud“ (Tabelle 10) erzielte das Verfahren schlechtere Ergebnisse als bei den Beispielen mit nur zwei Bedeutungen. Dies trifft auch für einzelne Lesarten des Beispiels „Platte“ (s. Tabelle 3) zu, während für andere jedoch Spitzenwerte erreicht wurden. Grundsätzlich scheinen unterschiedliche Bedeutungen unterschiedlich gut erkennbar zu sein.<br />
<br />
===Korpus und Sprache===<br />
Die ausgewählten Korpora (gegenwärtiges Deutsch vs. diachron, Deutsch vs. Englisch) scheinen grundsätzlich für die Aufgabe der automatischen Disambiguierung ähnlich gut geeignet zu sein. Die Ergebnisse für die Snippets zu „toll“ aus dem DWDS-KK (Tabelle 4) sind mit denen aus der TüBa-D/DC (Tabelle 8) etwa vergleichbar; dies gilt auch für die Ergebnisse zum englischen Beispiel “cloud” (Tabelle 10). Dieses Evaluationsergebnis ist insofern erwartbar, als die Texte der diachronen TüBa-D/DC in orthographisch normalisierter Form vorliegen. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig.<br />
<br />
===Anzahl an Snippets und Größe des Kontexts===<br />
Während die Anzahl der vom Verfahren genutzten KwiC-Snippets (500-1000 vs. 1000-5000) für die untersuchten Beispiele keine systematischen Auswirkungen auf das Ergebnis zu haben scheint – „zeitnah“ (Tabelle 7) und „Heuschrecke“ (Tabelle 6) werden ähnlich gut disambiguiert wie „Platte“ (Tabelle 3), „toll“ (Tabelle 8) oder „anrufen“ (Tabelle 5) – erweist sich für die Größe des Kontexts ein Umfang von 30 Wörtern vor und nach dem untersuchten Wort in den meisten Fällen als ideal. Beim Verb „anrufen“ (Tabelle 5) scheint jedoch der größte Kontext am erfolgversprechendsten zu sein. Dies könnte damit zusammenhängen, dass das Verb in seiner Funktion eher auf den Satz als größere Einheit bezogen ist, während Substantive und Adjektive bereits im näheren Kontext spezifiziert werden. Dafür sprechen auch die leicht besseren Ergebnisse beim hauptsächlich adverbiell gebrauchten „zeitnah“ (Tabelle 7) im Treatment mit einem Kontext von 40 Wörtern.<br />
<br />
==Anwendbarkeit im Rahmen der Forschung zum Bedeutungswandel==<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Die Abbildungen 5-9 veranschaulichen den Nutzen der Integration zeitlicher Informationen beim Generieren der Topic-Modelle: Forscher können auf dieser Basis leicht die Entwicklung disambiguierter lexikalischer Einheiten über die Zeit verfolgen:<br />
<br />
===„Platte“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 5 Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 5: Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 5 veranschaulicht nachvollziehbar die Bedeutungsentwicklung von „Platte“. Die Bedeutung ''Festplatte'' wird in den 90er Jahren sprunghaft frequent, während sich die anderen Bedeutungen bei einzelnen Phasen häufigerer Verwendung auf einem einigermaßen gleichbleibenden Niveau bewegen. Die Phasen häufigerer Verwendung (z.B. in der Bedeutung ''Teller'' in den 40er bis 60er Jahren oder in der Bedeutung ''fotografische Platte'' in den 80er/90er Jahren) bieten Anlass für genauere Untersuchungen unter Berücksichtigung der zugrundeliegenden KwiC-Snippets.<br />
<br />
===„toll“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 6 Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 6: Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 6 macht die Bedeutungsentwicklung des Wortes „toll“ im 20. Jahrhundert deutlich. In dem Maße, wie die älteren Bedeutungen ''insane (irre)'' und ''jolly/wild (ausgelassen/wild)'' in der Frequenz zurückgehen, wird die neuere Bedeutung ''very good (sehr gut)'' mehr und mehr prominent.<br />
<br />
===„anrufen“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 7 Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 7: Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 7 zeigt den starken Anstieg der Verwendung des Wortes „anrufen” in der Bedeutung ''telefonieren'' parallel zur kommerziellen Verbreitung des Telefons. Der in beiden Bedeutungen auftretende sägezahnartige Frequenzverlauf zwischen 1930 und 1970 könnte auf Unregelmäßigkeiten in der Ausgewogenheit der Korpusbasis hinweisen.<br />
<br />
===„Heuschrecke“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 8 Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 8: Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 8 verdeutlicht den sprunghaften Anstieg der Verwendung von „Heuschrecke“ in der Bedeutung ''Person'' in den 2000er Jahren, der Dekade, an deren Ende die internationale Finanz- und Bankenkriese steht. Auffällig ist auch der schnelle Rückgang der Frequenz zur 2010er-Dekade hin. Dabei ist jedoch zu berücksichtigen, dass zu dieser Dekade bislang noch deutlich weniger Dokumente vorliegen als zu den übrigen Dekaden.<br />
<br />
===„zeitnah“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 9 Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 9: Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 9 zeigt schließlich die sprungartige Entwicklung der Bedeutung ''unverzüglich'' zu einer neuen, als prototypisch zu betrachtenden Bedeutung von „zeitnah“ ab den 2000er Jahren. Interessant ist allerdings auch der gleichzeitige Anstieg der Verwendung des Wortes in seiner älteren Bedeutung ''zeitgenössisch/zeitkritisch''. Ob dieser tatsächlich existent ist, oder ob es sich dabei um eine Kumulierung von falsch positiven Bedeutungszuordnungen handelt, wäre auf Basis der KwiC-Snippets noch zu prüfen.<br />
<br />
==Fazit==<br />
<br />
Auf dieser Seite wurden Fallstudien des KobRA-Anwendungsbereichs Lexikographie vorgestellt. Im Fokus stand die automatische Disambiguierung von Homonymen und Polysemen unterschiedlicher Wortarten, zu denen verschiedene Korpora abgefragt wurden. Ein zuverlässiges automatisches Verfahren in diesem Bereich würde die Möglichkeiten der Korpus-basierten linguistischen Forschung zum Bedeutungswandel und der Korpus-basierten lexikographischen Sprachbeschreibung erheblich erweitern. Die Leistungsfähigkeit des automatischen Verfahrens wurde mithilfe eines durch zwei unabhängige Annotatoren manuell disambiguierten Datensets evaluiert.<br />
<br />
Die Evaluation ergab insgesamt zufriedenstellende Ergebnisse. Die automatische Disambiguierung lässt sich bei Inhaltswörtern wie Substantiven, Verben oder Adjektiven mit ähnlicher Aussicht auf Erfolg durchführen. Lediglich die Anwendbarkeit bei grammatischen Funktionswörtern ist in Frage zu stellen, bzw. in zusätzlichen Studien weiter zu untersuchen. Auswirkungen auf die Güte der Ergebnisse hat vor allem die Anzahl der Bedeutungen des zu untersuchenden Wortes (je weniger desto besser). Außerdem scheint in den meisten Fällen ein mittelgroßer Wortkontext zu den besten Ergebnissen zu führen. Die Anzahl der berücksichtigten KWIC-Snippets hatte in einem Bereich zwischen 500-5000 keine erkennbare Auswirkung auf das Ergebnis der automatischen Disambiguierung, ebensowenig das verwendete (orthographisch normalisierte) Korpus. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig. <br />
<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Mithilfe der in den Metadaten vorhandenen Publikationsdaten von Belegen können nun Prozesse des Bedeutungswandels im zeitlichen Verlauf sichtbar gemacht werden. Die Entwicklung und Erprobung interaktiver Visualisierungen, die einen direkten Zugriff auf die zugrundeliegende Korpusbasis ermöglichen, wäre ein wünschenswerter nächster Innovationsschritt.<br />
<br />
==Literatur==<br />
<br />
*Blei, David M., Ng, Andrew Y. and Jordan, Michael I. (2003). ''Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3'' (3), 993-1022.<br />
*Blei, David M. and Lafferty, John D. (2006). Dynamic topic models. In ''Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning'', 113-120.<br />
*Brody, Samuel and Lapata, Mirella (2009). Bayesian word sense induction. In: ''Proceedings of the 12th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics'', 103-111.<br />
*Brown, Peter F., Della Pietra, Stephen A., Della Pietra, Vincent J. and Mercer, Robert L. (1991). Word-sense disambiguation using statistical methods. In ''Proceedings of the 29th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics'', 264–270.<br />
*Cohen, Jacob (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. In ''Educational and Psychological Measurement'' 20, 37-46.<br />
*Engelberg, Stefan and Lemnitzer, Lothar (2009). ''Lexikographie und Wörterbuchbenutzung''. Tübingen: Stauffenburg.<br />
*McEnery, Tony, Xiao, Richard and Tono, Yukio (2006). ''Corpus-Based Language Studies – an advanced resource book''. London: Routledge.<br />
*Fritz, Gerd (2012). Theories of meaning change – an overview. In C. Maienborn et al. (Eds.), ''Semantics. An International Handbook of Natural Language Meaning''. Volume 3. Berlin: de Gruyter, 2625-2651.<br />
*Fritz, Gerd (2005). ''Einführung in die historische Semantik''. Tübingen: Niemeyer.<br />
*Geyken, Alexander (2007). The DWDS corpus. A reference corpus for the German language of the twentieth century. In C. Fellbaum (Ed.), ''Idioms and collocations. Corpus-based linguistic and lexicographic studies''. London: Continuum Press, 23-40.<br />
*Griffiths, Thomas L. and Steyvers, Mark (2004). Finding scientific topics. In ''Proceedings of the National Academy of Sciences, 101'' (Suppl. 1), 5228-5235.<br />
*Hinrichs, Erhard and Zastrow, Thomas (2012). Automatic Annotation and Manual Evaluation of the Diachronic German Corpus TüBa-D/DC. In ''Proceedings of the 8th International Conference on Language Resources and Evaluation'', 1622-1627.<br />
*Keller, Rudi and Kirschbaum, Ilja (2003). ''Bedeutungswandel. Eine Einführung''. Berlin: de Gruyter.<br />
*Klein, Dan and Manning, Christopher D. (2003). Accurate unlexicalized parsing. In ''Proceedings of the 41st Annual Meeting on Association for Computational Linguistics – Volume 1, ACL ’03'', pages 423–430, Stroudsburg, PA, USA. Association for Computational Linguistics.<br />
*Klein, Wolfgang and Geyken, Alexander (2010). Das Digitale Wörterbuch der Deutschen Sprache (DWDS). In U. Heid et al. (Eds.), ''Lexikographica''. Berlin: de Gruyter, 79-93.<br />
*Lüdeling, Anke and Kytö, Merja (Eds.). (2008). ''Corpus Linguistics. An International Handbook''. Volume 1. Berlin: de Gruyter.<br />
*Lüdeling, Anke and Kytö, Merja (Eds.). (2009). ''Corpus Linguistics. An International Handbook''. Volume 2. Berlin: de Gruyter.<br />
*Mierswa, Ingo et al. (2006). YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks. In ''Proceedings of the 12th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining''.<br />
*Navigli, Roberto (2009). Word sense disambiguation: A survey. ''ACM Computing Surveys, 41'' (2), 10:1-10:69.<br />
*Navigli, Roberto and Crisafulli, Giuseppe (2010). Inducing word senses to improve web search result clustering. In ''Proceedings of the 2010 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing'', 116-126.<br />
*Navigli, Roberto and Vannella, Daniele (2013). Semeval-2013 task 11: Word sense induction and disambiguation within an end-user application. In ''Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics, Volume 2: Proceedings of the Seventh International Workshop on Semantic Evaluation'', 193-201.<br />
*Quasthoff, Uwe, Richter, Matthias and Biemann, Chris (2006). Corpus Portal for Search in Monolingual Corpora. In ''Proceedings of the fifth international conference on Language Resources and Evaluation'', 1799-1802.<br />
*Rohrdantz, Christian et al. (2011). Towards Tracking Semantic Change by Visual Analytics. In ''Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics'', 305-310.<br />
*Rayson, Paul and Stevenson, Mark (2008). Sense and semantic tagging. In A. Lüdeling and M. Kytö (Eds.), ''Corpus Linguistics''. Volume 1. Berlin: de Gruyter, 564-578.<br />
*Steyvers, Mark, Smyth, Padhraic, Rosen-Zvi, Michal and Griffiths, Thomas (2004). Probabilistic author-topic models for information discovery. In ''Proceedings of the Tenth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining'', 306–315.<br />
*Storrer, Angelika (2011). Korpusgestützte Sprachanalyse in Lexikographie und Phraseologie. In K. Knapp et al.(Eds.), ''Angewandte Linguistik. Ein Lehrbuch''. 3. vollst. überarb. und erw. Aufl. Tübingen: Francke, 216-239.</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Fallstudien_zum_Bedeutungswandel:_Automatische_Disambiguierung_und_Visualisierung_disambiguierter_lexikalischer_Einheiten&diff=1384Fallstudien zum Bedeutungswandel: Automatische Disambiguierung und Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten2016-03-09T10:22:15Z<p>Bartz: /* Berücksichtigung zeitlicher Entwicklungen */</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
<br />
==Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen: KobRA-Anwendungsbereich Lexikographie==<br />
<br />
Die Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen ist für Linguisten in zweierlei Hinsicht interessant: Lexikographen verfolgen Wortentwicklungen, um adäquate lexikographische Beschreibungen erstellen bzw. vorhandene Wörterbucheinträge aktualisieren zu können (Storrer, 2011). Forscher im Bereich der Historischen Semantik fragen nach den Möglichkeiten, Bedingungen und Folgen semantischer Innovationen (Fritz, 2012; Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Für den Erkenntnisgewinn entscheidend ist in beiden Fällen die Verfügbarkeit strukturierter Textkorpora, die es erlauben, die Verwendung eines Wortes über größere Zeiträume hinweg nachzuvollziehen. Während insbesondere im Rahmen von CLARIN umfangreiche synchrone und diachrone Textkorpora mit Metadaten zu Erscheinungsdatum und Textsorte sowie komfortable Abfrage- und Analysewerkzeuge zur Verfügung stehen, ist die großflächige automatische semantische Annotation der Korpora nach gegenwärtigem Stand der Technik noch nicht zufriedenstellend möglich (Rayson & Stevenson, 2008). Bei der Korpus-basierten Untersuchung von Bedeutungswandel müssen deshalb bislang die zu einem Wort gefundenen Einzelbelege manuell disambiguiert werden. Verbreitung und Prozesse des Bedeutungswandels können daher aktuell lediglich anhand weniger Beispiele und auf einer vergleichsweise geringen Datenbasis beschrieben werden (Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Ziel der im Folgenden beschriebenen Fallstudie ist es, Data-Mining-Verfahren zu erproben, die den Korpus-Nutzer dadurch unterstützen, dass sie eine Menge von Snippets zu einem lexikographisch interessanten Wort nach den Bedeutungen dieses Wortes partitionieren, sodass die Snippets für einzelne Bedeutungen auch einzeln zählbar sind (Details s. Bartz et al. im Erscheinen).<br />
<br />
==Bezug zu den Aufgabenstellungen des KobRA-Projekts: Disambiguieren/Visualisieren==<br />
<br />
Das übergreifende Ziel des KobRA-Projekts besteht darin, durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen zu verbessern. Die auf dieser Seite dokumentierte Fallstudie bearbeitet einen Problemtyp, der in vielen korpusbasierten linguistischen Untersuchungen auftritt:<br />
<br />
Ein Wort, dessen Gebrauch untersucht werden soll, tritt im Korpus mit hoher Frequenz auf. Die bei der Korpussuche generierten Trefferlisten sind aber nicht unmittelbar nutzbar, weil das gesuchte Wort in verschiedenen Bedeutungen vorkommt, die im Rahmen der Untersuchung zu unterscheiden und ggf. einzeln zu zählen sind, was aber mit der vorhandenen Korpustechnologie nicht automatisch möglich ist. Benötigt werden deshalb Data-Mining-Verfahren, die den Korpus-Nutzer dabei unterstützen, Trefferlisten zu einem Wort nach verschiedenen Bedeutungen dieses Wortes zu partitionieren.<br />
<br />
Die Partitionierung ermöglicht zugleich anspruchsvolle Visualisierungen, die den Gebrauch von Wörtern über Zeitspannen und Textsortenbereiche hinweg in seiner Entwicklung auch grafisch sichtbar machen sowie neue Fragestellungen und Hypothesen induzieren können. Ein Werkzeug zur Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten wurde daher ergänzend erprobt.<br />
<br />
==Data-Mining-Verfahren und -Umgebung, Werkzeuge zur Annotation und Visualisierung==<br />
<br />
===Einlesen, Repräsentation und Nutzung der Korpusdaten===<br />
<br />
Die Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts setzen direkt an der von einem Korpusabfragesystem zu einem gesuchten Ausdruck ausgegebenen Keyword-in-Context-Ergebnisliste (KwiC-Liste) an (s. Abbildung 1). Diese besteht aus kurzen Text-Snippets für jeden Treffer der Abfrage, die das Suchwort in einem Kontext von einigen Sätzen erhalten (je nach Fragestellung und genutztem Korpus variabel, meist 1-3 Sätze). Grundlage für das maschinelle Lernen sind also nicht die vollständigen Korpora, sondern eine vom Korpus-Nutzer auf Grundlage seiner Expertise schon auf die hochrelevanten Daten konzentrierte Auswahl. Die gängigen Abfragesysteme bieten dazu heute über ausgefeilte Abfragesprachen bereits umfangreiche Möglichkeiten an, das Suchergebnis abhängig von bestimmten Merkmalen möglichst präzise einzuschränken. Zu diesen Merkmalen zählen Wortformen und Phrasen, Wortabstände und -fenster bis hin zu regulären Ausdrücken für die Mustersuche, Lemmata (Rückführung der flektierten Wortformen auf die Grundform), morphosyntaktischen (Wortarten) und syntaktischen Informationen.<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 1 Abfrage zum Suchwort "toll" im DWDS-Kernkorpus des 20 Jh über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl Geyken 2007, Klein & Geyken 2010).png|mini|1000px|links|Abbildung 1: Abfrage zum Suchwort „toll" im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl. Geyken 2007, Klein & Geyken 2010)]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Die durch Korpusabfrage gewonnenen Daten können unabhängig vom verwendeten Korpus in die im Projekt genutzte und angepasste Data-Mining-Umgebung (s. 3.4) eingelesen werden. Einzige Voraussetzung ist die Formatierung in einem Tabellenformat (z.B. als Komma-separated-Values/CSV oder XLS). Alternativ steht mit dem im Projekt entwickelten Plug-in ein Werkzeug („LinguisticQuery-Operator“) zur Verfügung, das die Abfrage der durch die KobRA-Projektpartner bereitgestellten Ressourcen direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus ermöglicht. Das Werkzeug unterstützt auch die oben genannten erweiterten Abfragemöglichkeiten gängiger Korpusabfragesysteme. Für das Auslesen der in vielen Korpora genutzten XML-Datenbasis (nach TEI-Standard, z.B.: Beißwenger et al. 2012) wurde als Bestandteil des RapidMiner-Plug-ins außerdem ein TEI-Reader bereitgestellt.<br />
<br />
Die KwiC-Snippets werden für das maschinelle Lernen als Sequenzen von Wörtern repräsentiert (‚Bags-of-Words‘; grundlegende Repräsentation). Jedes Snippet wird als großer Vektor mit Einträgen für jedes Wort der Gesamtmenge aller Wörter in einer KwiC-Liste dargestellt (ein sogenannter ‚Wortvektor‘). In einer KwiC-Liste mit N Wörtern ist der Vektor N-dimensional. Die Elemente der Wortvektoren können binär sein und das bloße Vorkommen eines Wortes in einem Snippet oder Häufigkeiten des Wortes in einem Snippet und in allen Snippets der KwiC-Liste darstellen. Formal ist ein Wortvektor v für einen endlichen Text definiert als ein N-dimensionaler Vektor, d.h. alle möglichen Texte enthalten N unterschiedliche Wörter. Für v gilt, dass die i-te Komponente die Anzahl der Vorkommen oder (normalisierte) Frequenz von Wort i im Text ist. Ordnet man diese Wörter, so kann man jedes Wort über einen Index i identifizieren. Damit definieren wir eine Abbildung Phi, die die Snippets (hier wie ‚Texte‘ behandelt) als Wortvektoren abbildet. Dies geschieht formal so:<br />
<br />
φ(d) = (f(w1,d), f(w2,d), …, f(wN,d)), wobei f(wi,d) die Anzahl oder (normalisierte) Frequenz von Wort i in Text d (für ‚document‘) angibt.<br />
<br />
Für eine erweiterte Repräsentation, die die Berücksichtigung weiterer Merkmale (z.B. N-Gramme, Phrasen, morphosyntaktische Informationen, Dependenzen, Syntaxbäume) über die reinen Wortvorkommen hinaus beim maschinellen Lernen erlaubt, nutzen wir Kernmethoden (Shawe-Taylor & Cristianini 2004), die die Ähnlichkeit für jedes mögliche Paar von Snippets angeben, indem sie die Snippets in einem Hilbertraum abbilden. Mithilfe der Stützvektormethode (auch ‚Support-Vector-Machine‘, kurz: SVM, Joachims 1998; s. 3.2) lässt sich daraufhin eine klassifizierende Hyperebene lernen (s. 3.2). Beispielsweise werden Parse-Bäume über sogenannte ‚Treekernels‘ in einen Hilbertraum gemappt, der von allen möglichen Teilbäumen aufgespannt wird. Mittels des sogenannten ‚Kerneltricks‘ kann dann eine Support-Vector-Maschine gelernt werden, ohne explizit alle möglichen Teilbäume aufzählen zu müssen (Collins & Duffy 2001).<br />
<br />
===Lernverfahren: Topic-Modelle/Latente Dirichlet-Analyse===<br />
<br />
Die oben formulierte Aufgabe wurde in der Forschung zu Data-Mining-Verfahren vor allem im Bereich der Induktion von Wortbedeutungen schon in zahlreichen Ansätzen bearbeitet. Ein früher statistischer Ansatz wurde bereits 1991 von Brown et al. vorgelegt, einen umfassenden Überblick über den gegenwärtigen Forschungsstand gibt Navigli (2009). Brody und Lapata (2009) konnten zeigen, dass sich mithilfe der Latenten Dirichlet-Analyse (auch ‚Latent-Dirichlet-Allocation‘, kurz: ‚LDA‘, vgl. Blei et al. 2003) tendenziell die besten Ergebnisse erzielen lassen. LDA wurde ursprünglich zum thematischen Partitionieren von Dokumentsammlungen genutzt. Navigli und Crisafulli (2010) konnten aber bereits zeigen, dass sich das Verfahren auch für die Disambiguierung kleiner Text-Snippets erfolgreich nutzen lässt, z.B. für das Partitionieren der Trefferlisten von Web-Suchmaschinen. Besonderheiten der Anwendung von LDA auf KwiC-Listen aus Korpora und weitere Details zum Verfahren sind in Batz et al. (2013, Technischer Bericht 2013/2) beschrieben.<br />
<br />
Im Rahmen des KobRA-Projekts wurde LDA für die Nutzung in RapidMiner (s. 3.4) implementiert, wie es von Blei et al. (2003) vorgestellt wurde. LDA schätzt die Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Wörtern und Dokumenten (hier: KwiC-Snippets) über eine bestimmte Anzahl überzufällig häufig auftretender Kontextwörter, sogenannter ‚Topics‘, die als Repräsentationen für verschiedene Verwendungsweisen (z.B. Bedeutungen) eines gegebenen sprachlichen Ausdrucks aufgefasst werden. Dabei wird angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit für die Zuordnung zu den Topics einer Dirichletverteilung folgt, die von den gegebenen Metaparametern α und β abhängt. Die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Topics für ein gegebenes Snippet ist modelliert als multinomiale Verteilung, die von der Dirichletverteilung der Snippets über die Topics abhängt. Formal sei ϕ ~ Dirichlet(β) die Wahrscheinlichkeitsverteilung eines Snippets und p(z1| ϕ(j)) ~ Multi(ϕ(j)) die Wahrscheinlichkeit des Topics z1 für ein gegebenes Snippet j.<br />
<br />
Wir verwenden einen Gibbs-Sampler (Griffiths & Steyvers 2004), um die Verteilungen zu schätzen. Der Gibbs-Sampler modelliert die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für ein gegebenes Topic z1 in Abhängigkeit zu allen anderen Topics und den Wörtern eines Snippets als Markov-Reihe. Diese nähert sich der A-posteriori-Verteilung der Topics für die in einem Snippet gegebenen Wörter an. Die A-posteriori-Verteilung kann schließlich genutzt werden, um das wahrscheinlichste Topic für ein gegebenes Snippet zu ermitteln. Auf dieser Basis wird im Rahmen des stochastischen Prozesses die Generierung von Topics simuliert. Abhängig davon, wie häufig ein bestimmtes Topic für ein gegebenes Snippet gezogen wird, ermitteln wir die Wörter, die das Topic am wahrscheinlichsten indizieren. Diese repräsentieren das Topic und damit die Verwendungsweise/Bedeutung des gesuchten Ausdrucks.<br />
<br />
===Berücksichtigung zeitlicher Entwicklungen===<br />
<br />
Die Analyse von Aspekten des Sprachwandels über die Zeit ist aus der linguistischen Anwenderperspektive ein besonderer Fokus des KobRA-Projekts. Deshalb wurde das oben beschriebene Verfahren für die Analyse zeitlicher Entwicklungen erweitert. Dafür haben wir zum einen eine Möglichkeit geschaffen, die in den verwendeten Korpora als Metadaten vorhandenen zeitlichen Informationen zu den Snippets (z.B. Veröffentlichungsdatum) unabhängig von den Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Topic-Wörter und der Topics über die Snippets auszuwerten. Dies ermöglicht uns, zu erfassen, wie häufig ein bestimmtes Topic des Topic-Modells in einem bestimmten Zeitabschnitt vorkommt. Abbildung 3 zeigt eine solche Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit (Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 4):<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 2 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 2: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Eine weitere Möglichkeit zur Integration von zeitlichen Informationen in Topic-Modelle ist die Modellierung von Zeit explizit als Zufallsvariable (Wang & McCallum 2006). Dafür nehmen wir an, dass die Zeit eine Beta-verteilte Zufallsvariable ist und die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Wort in einem Snippet zu einem Topic gehört, auch von dieser Variable abhängig ist. Dies hat vor allem den Vorteil, dass wir die Zeit nicht in Intervalle einteilen müssen, sondern dynamische Perioden der Topics modellieren können. Abbildung 4 zeigt die Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit, wenn Zeit als abhängige Beta-verteilte Zufallsvariable modelliert wird (gleiche Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 4). Im Vergleich zu Abbildung 3 sieht man sehr schön, dass wir nun die Topics über die Zeit viel eindeutiger trennen können.<br />
<br />
Visualisierungen wie die Abbildungen 3 und 4 wurden mithilfe des Werkzeugs „dfr-browser“ (Goldstone o.J.) generiert, das die Entwicklung von Topics über die Zeit und auch die Verteilung von Kontextwörtern und Snippets über die Topics veranschaulichen kann. Eine Schnittstelle zum Visualisierungswerkzeug wurde für die Nutzung in RapidMininer implementiert (s. 3.4).<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 3 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 3: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
===Erweiterung der Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“===<br />
<br />
Alle im KobRA-Projekt implementierten und evaluierten Verfahren und Werkzeuge sind als Plug-in für die Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“ (früher „YALE“, Mierswa et al. 2006) verfügbar. RapidMiner ermöglicht auf einfache Weise die Ausführung vielfältiger, leistungsfähiger Methoden zur Analyse großer Datenmengen und enthält standardmäßig bereits eine Vielzahl von Werkzeugen für Datenimport, -transformation, -analyse und -visualisierung.<br />
<br />
Im KobRA-Projekt wurden neben den oben bereits beschriebenen Data-Mining-Verfahren für das Partitionieren (s. 3.2) von Daten zusätzlich Methoden implementiert, die einen effizienten Zugriff auf die im Projekt verfügbaren Sprachressourcen und die Extraktion sowie Analyse von Dokument- und sprachlichen Merkmalen ermöglichen. Eine integrierte Annotationsumgebung erlaubt Korpus-Nutzern, ihre Expertise durch Annotation von Daten direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus in maschinelle Lernprozesse einzubringen, z.B. in Szenarien des Aktiven Lernens. Eine Schnittstelle zur CLARIN-Annotationsumgebung „WebLicht“ (Hinrichs et al. 2010) eröffnet Nutzern die Möglichkeit, alle automatischen Sprachverarbeitungswerkzeuge zur Anreicherung der Daten zu verwenden, die über die CLARIN-Infrastruktur verfügbar sind. Eine weitere Schnittstelle zu einem leistungsfähigen Visualisierungswerkzeug (Goldstone o.J.) erschließt aktuelle Verfahren zur visuellen Aufbereitung der Analyseergebnisse. Abbildung 5 zeigt eine Auswahl der zur Verfügung gestellten Werkzeuge in der Anwendung in einem Prozess zur automatischen Disambiguierung von Korpusbelegen zum Adjektiv „toll“, wobei das Ergebnis der Disambiguierung an einer manuell annotierten Stichprobe direkt evaluiert wird.<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 4 Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“.png|mini|1000px|links|Abbildung 4: Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
==Auswahl der Wörter und Korpora==<br />
<br />
Wir haben Korpusabfragen zu einer Auswahl an Wörtern gestellt, die aus linguistischer Sicht interessant sind, weil sie in letzter Zeit oder über eine längere Zeitspanne hinweg neue Bedeutungen entwickelt oder ihre prototypische Bedeutung gewechselt haben. Je nach angenommenem Zeitraum der Bedeutungsveränderungen wurden unterschiedliche Korpora abgefragt. Bei der Auswahl der Beispielwörter haben wir zudem unterschiedliche Wortarten berücksichtigt, um auch Einsichten in mögliche wortartenspezifische Unterschiede in der Leistungsfähigkeit der evaluierten Data-Mining-Verfahren zu erhalten. Folgende Beispielwörter bilden die Basis für die unten dargestellten Experimente. Details zu den verwendeten Korpora finden sich direkt im Anschluss.<br />
<br />
Das Substantiv „Platte“ hat im Zuge technischer Innovationen im Laufe des 20. Jahrhunderts sein Bedeutungsspektrum stark ausdifferenziert. Neben den Bedeutungen flaches Werkstück oder Teller finden sich nach und nach zunehmend auch Verwendungen in den Bedeutungen fotografische Platte, Schallplatte/CD oder Festplatte. Eine Suche nach dem Lemma „Platte“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2886 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Verb „anrufen“ hat mit Beginn der kommerziellen Verbreitung des Telefons in den 20er/30er Jahren des 20. Jahrhunderts neben seiner ursprünglichen Bedeutung rufen/bitten auch die Bedeutung telefonieren erhalten. Eine Suche nach dem Verb „anrufen“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2085 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Substantiv „Heuschrecke“ scheint spätestens seit der Finanz- und Bankenkrise (ab 2007) neben seiner prototypischen Bedeutung Grashüpfer auch als Bezeichnung für eine am sogenannten “Heuschreckenkapitalismus” beteiligte Person verwendet zu werden. Eine Suche nach „Heuschrecke“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 715 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „zeitnah“ scheint im Laufe der letzten 20 bis 30 Jahre neben seiner ursprünglichen Bedeutung zeitgenössisch/zeitkritisch eine neue prototypische Bedeutung erhalten zu haben: unverzüglich. Eine Suche nach „zeitnah“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 597 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „toll“ hat im Laufe der letzten Jahrhunderte einen bemerkenswerten Bedeutungswandel durchlaufen, wobei sich die ursprüngliche Bedeutung irre über ausgelassen/wild bis hin zum positiv attribuierenden sehr gut wandelte. Eine Suche nach dem Adjektiv „toll“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 5793 KwiC-Snippets, eine entsprechende Suche im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. 1745 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Die Konjunktion „da“ wurde nach frühen Belegen zunächst ausschließlich in temporaler Bedeutung genutzt, heute finden sich häufiger Belege in kausaler Verwendung. Eine Suche nach der Konjunktion „da“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 123496 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Mit der Auswahl des englischen Substantivs „cloud“ soll schließlich ein erster Eindruck zur Anwendbarkeit des Verfahrens auch auf nicht deutsche Sprachdaten gewonnen werden. Das Wort scheint mit der Entstehung großer Computernetzwerke in den letzten Jahrzehnten neben seiner ursprünglichen Bedeutung Wolke eine neue Bedeutung entwickelt zu haben. Eine Suche nach „cloud“ in den Korpora der Leipzig Corpora Collection ergibt 1486 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. (DWDS-KK), das an der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften gepflegt wird, enthält ca. 100 Millionen laufende Wörter, die ausgewogen über die Dekaden des 20. Jh. und die Textsortenbereiche Belletristik, Zeitung, Wissenschaft und Sachtexte verteilt sind. Das Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ (ZEIT) umfasst alle Ausgaben der gleichnamigen Wochenzeitung von 1946 bis 2009, ca. 460 Millionen laufende Wörter (Klein & Geyken, 2010; Geyken, 2007).<br />
<br />
Die Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ist ein syntaktisch annotiertes Korpus (Konstituentenbäume) mit ausgewählten diachronen Sprachdaten aus dem deutschen Gutenberg-Projekt (http://gutenberg.spiegel.de/); dabei handelt es sich um eine Initiative einer Gemeinschaft von Interessierten, die Copyright-freie Literatur von 1210 bis 1930 über eine Web-Schnittstelle öffentlich zugänglich macht. Die TüBa-D/DC wird vom CLARIN-D-Center an der Universität Tübingen gepflegt und enthält etwa 250 Millionen laufende Wörter (Hinrichs and Zastrow, 2012).<br />
<br />
Die Leipzig-Corpora-Collection (LCC) besteht aus Korpora für verschiedene Sprachen, die zufällig ausgewählte Sätze aus Zeitungstexten und einer Web-Stichprobe enthalten (Quasthoff, Richter & Biemann, 2006). Für diese Fallstudie haben wir das englischsprachige Korpus mit Sprachdaten aus Zeitungstexten und der englischen Wikipedia verwendet, das eine Zeitspanne von 2005 bis 2010 abdeckt.<br />
Die Korpusabfragen ergeben KwiC-Snippets mit Vorkommen der untersuchten Wörter (einschließlich ihrer flektierten Formen) in einem Kontext von bis zu drei Sätzen (von bis zu einem Satz bei den Daten aus der LCC). Zusätzlich werden für jedes Snippet das Veröffentlichungsdatum sowie weitere Metadaten (bei der TüBa-D/DC: Publikationstitel und Autorname; beim DWDS-KK: Textsortenbereiche) ausgegeben.<br />
<br />
==Experimente und Evaluation==<br />
<br />
Für die automatische Disambiguierung der KwiC-Snippets zu den untersuchten Beispielwörtern wird jeweils ein unüberwachtes Verfahren eingesetzt, wie es unter 2.3. beschrieben ist. Zur Anwendung kommt jeweils das LDA-Verfahren, das in acht verschiedenen Treatments evaluiert wird, die sich durch die Auswahl der Beispielwörter und Korpora (s.o.) sowie unser Erkenntnisinteresse in Bezug auf die optimale Repräsentation der KwiC-Snippets ergeben. Die Treatments unterscheiden sich hinsichtlich folgender Aspekte:<br />
:'''1) Abgefragtes Wort und Wortart:''' Substantiv, Verb, Adjektiv oder Konjunktion?<br />
:'''2) Menge der Bedeutungen:''' Zwei oder mehr Bedeutungen?<br />
:'''3) Abgefragtes Korpus:''' Gegenwartssprachlich (DWDS-KK, ZEIT) oder diachron (TüBa-D/DC)?<br />
:'''4) Sprache des Korpus:''' Deutsch oder Englisch?<br />
:'''5) Menge der KwiC-Snippets:''' Weniger oder mehr als 1000 Snippets?<br />
Für jedes Treatment wurde zudem überprüft, ob ein Kontext von 20, 30 oder 40 Wörtern um das zu disambiguierende Wort zu den besten Ergebnissen führt. Die folgende Tabelle 1 zeigt eine Übersicht über die Evaluations-Treatments:<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! rowspan="2" style="width: 3em"| Treat-ment !! rowspan="2" style="width: 4em"| Wort !! rowspan="2"| Wortart !! rowspan="2" style="width: 5em"| Bedeu-tungen !! rowspan="2" style="width: 5em"| Korpus !! rowspan="2"| Sprache !! rowspan="2"| Snippets !! colspan="3"| Kontext <br />
|-<br />
! 20 !! 30 !! 40<br />
|-<br />
| 1 || Platte || Substantiv || 5 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 2 || toll || Adjektiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || Verb || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 4 || Heu-schrecke || Substantiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || Adjektiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 6 || toll || Adjektiv || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 7 || da || Konjunktion || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 8 || cloud || Substantiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || englisch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 1: Treatments für die Evaluation der unüberwachten Verfahren zur Disambiguierung</small><br />
<br />
Für die Evaluation wurden jeweils 30% der für die untersuchten Wörter erhobenen KwiC-Snippets von zwei unabhängigen Annotatoren manuell disambiguiert. Tabelle 2 zeigt das erreichte Inter-Annotator-Agreement (kappa: Cohen, 1960):<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! style="height: 3em"| Treatment !! Wort !! IAA<br />
|-<br />
| 1 || Platte || 0,82<br />
|-<br />
| 2 || toll || 0,76<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || 0,97<br />
|-<br />
| 4 || Heuschrecke || 0,98<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || 0,91<br />
|-<br />
| 6 || toll || 0,71<br />
|-<br />
| 7 || da || 0,75<br />
|-<br />
| 8 || cloud || 0,92<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 2: Inter-Annotator-Agreement für die manuelle Disambiguierung durch zwei unabhängige Annotatoren</small><br />
<br />
Das Disambiguierungsverfahren wurde auf Basis der manuell annotierten Datensätze evaluiert. Dazu wurden Topic-Modelle (s. 3.2) generiert, um die verschiedenen Bedeutungen der Vorkommen der untersuchten Wörter automatisch zu bestimmen. Diese wurden mit den Bedeutungszuweisungen verglichen, die die Annotatoren manuell vorgenommen haben. Als Maß für die Zuverlässigkeit der automatischen Disambiguierung haben wir jeweils den F1-Wert bestimmt. Der F1-Wert gibt das gewichtete harmonische Mittel aus Präzision (Precision) und Ausbeute (Recall) an, wobei Präzision und Ausbeute gleich gewichtet werden (Navigli & Vanella 2013; s. auch 3.1).<br />
<br />
==Ergebnisse==<br />
<br />
Die folgenden Tabellen 3-10 zeigen die mit dem oben beschriebenen Verfahren erzielten Ergebnisse:<br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Platte“ !! flaches Werkstück !! Teller !! fotografische Platte !! Schallplatte/CD !! Festplatte<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,800 || 0,800 || 0,667 || 0,287 || 0,857<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,998 || 0,875 || 0,500 || 0,381 || 0,988<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,733 || 0,600 || 0,750 || 0,353 || 0,800<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 3: Ergebnisse für Treatment 1</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild !! sehr gut<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,519 || 0,571 || 0,167<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,714 || 0,615 || 0,632<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,625 || 0,667 || 0,500<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 4: Ergebnisse für Treatment 2</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „anrufen“ !! rufen/bitten !! telefonieren<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,909 || 0,889<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 5: Ergebnisse für Treatment 3</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Heuschrecke“ !! Grashüpfer !! Person<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,857 || 0,842<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,933<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,667 || 0,727<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 6: Ergebnisse für Treatment 4</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „zeitnah“ !! unverzüglich !! zeitgenössisch/zeitkritisch<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,888 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,895 || 0,818<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 7: Ergebnisse für Treatment 5</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,571<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,625 || 0,750<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,556 || 0,636<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 8: Ergebnisse für Treatment 6</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „da“ !! temporal !! kausal<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,471 || 0,556<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,353 || 0,529<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,400 || 0,611<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 9: Ergebnisse für Treatment 7</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „cloud“ !! Wolke !! Netzwerk !! Name<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,500 || 0,471<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,783 || 0,631 || 0,615<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,467 || 0,545 || 0,684<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 10: Ergebnisse für Treatment 8</small><br />
<br />
Die Evaluation zeigt, dass die avisierte Aufgabenstellung der automatischen Disambiguierung von KwiC-Snippets aus Korpusabfragen mit dem oben beschriebenen Ansatz zu überwiegend zufriedenstellenden Ergebnissen führt. In den günstigsten Treatments liegen die F1-Werte für die Zuverlässigkeit des Verfahrens im Durchschnitt bei 0,732. Je nach untersuchtem Wort und gewünschter Bedeutung variieren die Werte allerdings zum Teil relativ stark in einem Bereich zwischen 0,381 und 0,998 (wiederum im günstigsten Treatment). Generelle Aussagen über die Leistungsfähigkeit des Verfahrens sind also nur schwer möglich. Abhängig von den oben formulierten systematischen Unterschieden der Treatments lassen sich aber folgende Trends feststellen:<br />
<br />
===Wortart===<br />
Den untersuchten Beispielen zufolge scheint die automatische Disambiguierung bei Substantiven, Verben und Adjektiven grundsätzlich mit ähnlichem Erfolg möglich zu sein. Bei „Heuschrecke“ (Tabelle 6) erzielte das Verfahren ebenso gute Werte wie bei „zeitnah“ (Tabelle 7) oder „anrufen“ (Tabelle 5). Die Spitzenwerte wurden jedoch allesamt bei Substantiven (s. auch Tabellen 3, 6, 10 ) erreicht. Die feineren Bedeutungsunterschiede bei der Konjunktion „da“ ließen sich nicht zufriedenstellend erkennen (Tabelle 9). Erfolgversprechend ist das Verfahren also vor allem bei Inhaltswörtern. Dies ist aufgrund ihrer semantisch referenzierenden Funktion auch erwartbar. Die Eignung bei grammatischen Funktionswörtern muss in zusätzlichen Studien weiter untersucht werden.<br />
<br />
===Anzahl der Bedeutungen===<br />
Hingegen scheint die Anzahl der Bedeutungen bei den untersuchten Beispielen die Ergebnisse systematisch zu beeinflussen. Bei den Beispielen „toll“ (Tabelle 4) und „cloud“ (Tabelle 10) erzielte das Verfahren schlechtere Ergebnisse als bei den Beispielen mit nur zwei Bedeutungen. Dies trifft auch für einzelne Lesarten des Beispiels „Platte“ (s. Tabelle 3) zu, während für andere jedoch Spitzenwerte erreicht wurden. Grundsätzlich scheinen unterschiedliche Bedeutungen unterschiedlich gut erkennbar zu sein.<br />
<br />
===Korpus und Sprache===<br />
Die ausgewählten Korpora (gegenwärtiges Deutsch vs. diachron, Deutsch vs. Englisch) scheinen grundsätzlich für die Aufgabe der automatischen Disambiguierung ähnlich gut geeignet zu sein. Die Ergebnisse für die Snippets zu „toll“ aus dem DWDS-KK (Tabelle 4) sind mit denen aus der TüBa-D/DC (Tabelle 8) etwa vergleichbar; dies gilt auch für die Ergebnisse zum englischen Beispiel “cloud” (Tabelle 10). Dieses Evaluationsergebnis ist insofern erwartbar, als die Texte der diachronen TüBa-D/DC in orthographisch normalisierter Form vorliegen. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig.<br />
<br />
===Anzahl an Snippets und Größe des Kontexts===<br />
Während die Anzahl der vom Verfahren genutzten KwiC-Snippets (500-1000 vs. 1000-5000) für die untersuchten Beispiele keine systematischen Auswirkungen auf das Ergebnis zu haben scheint – „zeitnah“ (Tabelle 7) und „Heuschrecke“ (Tabelle 6) werden ähnlich gut disambiguiert wie „Platte“ (Tabelle 3), „toll“ (Tabelle 8) oder „anrufen“ (Tabelle 5) – erweist sich für die Größe des Kontexts ein Umfang von 30 Wörtern vor und nach dem untersuchten Wort in den meisten Fällen als ideal. Beim Verb „anrufen“ (Tabelle 5) scheint jedoch der größte Kontext am erfolgversprechendsten zu sein. Dies könnte damit zusammenhängen, dass das Verb in seiner Funktion eher auf den Satz als größere Einheit bezogen ist, während Substantive und Adjektive bereits im näheren Kontext spezifiziert werden. Dafür sprechen auch die leicht besseren Ergebnisse beim hauptsächlich adverbiell gebrauchten „zeitnah“ (Tabelle 7) im Treatment mit einem Kontext von 40 Wörtern.<br />
<br />
==Anwendbarkeit im Rahmen der Forschung zum Bedeutungswandel==<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Die Abbildungen 5-9 veranschaulichen den Nutzen der Integration zeitlicher Informationen beim Generieren der Topic-Modelle: Forscher können auf dieser Basis leicht die Entwicklung disambiguierter lexikalischer Einheiten über die Zeit verfolgen:<br />
<br />
===„Platte“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 5 Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 5: Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 5 veranschaulicht nachvollziehbar die Bedeutungsentwicklung von „Platte“. Die Bedeutung ''Festplatte'' wird in den 90er Jahren sprunghaft frequent, während sich die anderen Bedeutungen bei einzelnen Phasen häufigerer Verwendung auf einem einigermaßen gleichbleibenden Niveau bewegen. Die Phasen häufigerer Verwendung (z.B. in der Bedeutung ''Teller'' in den 40er bis 60er Jahren oder in der Bedeutung ''fotografische Platte'' in den 80er/90er Jahren) bieten Anlass für genauere Untersuchungen unter Berücksichtigung der zugrundeliegenden KwiC-Snippets.<br />
<br />
===„toll“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 6 Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 6: Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 6 macht die Bedeutungsentwicklung des Wortes „toll“ im 20. Jahrhundert deutlich. In dem Maße, wie die älteren Bedeutungen ''insane (irre)'' und ''jolly/wild (ausgelassen/wild)'' in der Frequenz zurückgehen, wird die neuere Bedeutung ''very good (sehr gut)'' mehr und mehr prominent.<br />
<br />
===„anrufen“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 7 Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 7: Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 7 zeigt den starken Anstieg der Verwendung des Wortes „anrufen” in der Bedeutung ''telefonieren'' parallel zur kommerziellen Verbreitung des Telefons. Der in beiden Bedeutungen auftretende sägezahnartige Frequenzverlauf zwischen 1930 und 1970 könnte auf Unregelmäßigkeiten in der Ausgewogenheit der Korpusbasis hinweisen.<br />
<br />
===„Heuschrecke“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 8 Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 8: Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 8 verdeutlicht den sprunghaften Anstieg der Verwendung von „Heuschrecke“ in der Bedeutung ''Person'' in den 2000er Jahren, der Dekade, an deren Ende die internationale Finanz- und Bankenkriese steht. Auffällig ist auch der schnelle Rückgang der Frequenz zur 2010er-Dekade hin. Dabei ist jedoch zu berücksichtigen, dass zu dieser Dekade bislang noch deutlich weniger Dokumente vorliegen als zu den übrigen Dekaden.<br />
<br />
===„zeitnah“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 9 Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 9: Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
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Abbildung 9 zeigt schließlich die sprungartige Entwicklung der Bedeutung ''unverzüglich'' zu einer neuen, als prototypisch zu betrachtenden Bedeutung von „zeitnah“ ab den 2000er Jahren. Interessant ist allerdings auch der gleichzeitige Anstieg der Verwendung des Wortes in seiner älteren Bedeutung ''zeitgenössisch/zeitkritisch''. Ob dieser tatsächlich existent ist, oder ob es sich dabei um eine Kumulierung von falsch positiven Bedeutungszuordnungen handelt, wäre auf Basis der KwiC-Snippets noch zu prüfen.<br />
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==Fazit==<br />
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Auf dieser Seite wurden Fallstudien des KobRA-Anwendungsbereichs Lexikographie vorgestellt. Im Fokus stand die automatische Disambiguierung von Homonymen und Polysemen unterschiedlicher Wortarten, zu denen verschiedene Korpora abgefragt wurden. Ein zuverlässiges automatisches Verfahren in diesem Bereich würde die Möglichkeiten der Korpus-basierten linguistischen Forschung zum Bedeutungswandel und der Korpus-basierten lexikographischen Sprachbeschreibung erheblich erweitern. Die Leistungsfähigkeit des automatischen Verfahrens wurde mithilfe eines durch zwei unabhängige Annotatoren manuell disambiguierten Datensets evaluiert.<br />
<br />
Die Evaluation ergab insgesamt zufriedenstellende Ergebnisse. Die automatische Disambiguierung lässt sich bei Inhaltswörtern wie Substantiven, Verben oder Adjektiven mit ähnlicher Aussicht auf Erfolg durchführen. Lediglich die Anwendbarkeit bei grammatischen Funktionswörtern ist in Frage zu stellen, bzw. in zusätzlichen Studien weiter zu untersuchen. Auswirkungen auf die Güte der Ergebnisse hat vor allem die Anzahl der Bedeutungen des zu untersuchenden Wortes (je weniger desto besser). Außerdem scheint in den meisten Fällen ein mittelgroßer Wortkontext zu den besten Ergebnissen zu führen. Die Anzahl der berücksichtigten KWIC-Snippets hatte in einem Bereich zwischen 500-5000 keine erkennbare Auswirkung auf das Ergebnis der automatischen Disambiguierung, ebensowenig das verwendete (orthographisch normalisierte) Korpus. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig. <br />
<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Mithilfe der in den Metadaten vorhandenen Publikationsdaten von Belegen können nun Prozesse des Bedeutungswandels im zeitlichen Verlauf sichtbar gemacht werden. Die Entwicklung und Erprobung interaktiver Visualisierungen, die einen direkten Zugriff auf die zugrundeliegende Korpusbasis ermöglichen, wäre ein wünschenswerter nächster Innovationsschritt.<br />
<br />
==Literatur==<br />
<br />
*Blei, David M., Ng, Andrew Y. and Jordan, Michael I. (2003). ''Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3'' (3), 993-1022.<br />
*Blei, David M. and Lafferty, John D. (2006). Dynamic topic models. In ''Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning'', 113-120.<br />
*Brody, Samuel and Lapata, Mirella (2009). Bayesian word sense induction. In: ''Proceedings of the 12th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics'', 103-111.<br />
*Brown, Peter F., Della Pietra, Stephen A., Della Pietra, Vincent J. and Mercer, Robert L. (1991). Word-sense disambiguation using statistical methods. In ''Proceedings of the 29th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics'', 264–270.<br />
*Cohen, Jacob (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. In ''Educational and Psychological Measurement'' 20, 37-46.<br />
*Engelberg, Stefan and Lemnitzer, Lothar (2009). ''Lexikographie und Wörterbuchbenutzung''. Tübingen: Stauffenburg.<br />
*McEnery, Tony, Xiao, Richard and Tono, Yukio (2006). ''Corpus-Based Language Studies – an advanced resource book''. London: Routledge.<br />
*Fritz, Gerd (2012). Theories of meaning change – an overview. In C. Maienborn et al. (Eds.), ''Semantics. An International Handbook of Natural Language Meaning''. Volume 3. Berlin: de Gruyter, 2625-2651.<br />
*Fritz, Gerd (2005). ''Einführung in die historische Semantik''. Tübingen: Niemeyer.<br />
*Geyken, Alexander (2007). The DWDS corpus. A reference corpus for the German language of the twentieth century. In C. Fellbaum (Ed.), ''Idioms and collocations. Corpus-based linguistic and lexicographic studies''. London: Continuum Press, 23-40.<br />
*Griffiths, Thomas L. and Steyvers, Mark (2004). Finding scientific topics. In ''Proceedings of the National Academy of Sciences, 101'' (Suppl. 1), 5228-5235.<br />
*Hinrichs, Erhard and Zastrow, Thomas (2012). Automatic Annotation and Manual Evaluation of the Diachronic German Corpus TüBa-D/DC. In ''Proceedings of the 8th International Conference on Language Resources and Evaluation'', 1622-1627.<br />
*Keller, Rudi and Kirschbaum, Ilja (2003). ''Bedeutungswandel. Eine Einführung''. Berlin: de Gruyter.<br />
*Klein, Dan and Manning, Christopher D. (2003). Accurate unlexicalized parsing. In ''Proceedings of the 41st Annual Meeting on Association for Computational Linguistics – Volume 1, ACL ’03'', pages 423–430, Stroudsburg, PA, USA. Association for Computational Linguistics.<br />
*Klein, Wolfgang and Geyken, Alexander (2010). Das Digitale Wörterbuch der Deutschen Sprache (DWDS). In U. Heid et al. (Eds.), ''Lexikographica''. Berlin: de Gruyter, 79-93.<br />
*Lüdeling, Anke and Kytö, Merja (Eds.). (2008). ''Corpus Linguistics. An International Handbook''. Volume 1. Berlin: de Gruyter.<br />
*Lüdeling, Anke and Kytö, Merja (Eds.). (2009). ''Corpus Linguistics. An International Handbook''. Volume 2. Berlin: de Gruyter.<br />
*Mierswa, Ingo et al. (2006). YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks. In ''Proceedings of the 12th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining''.<br />
*Navigli, Roberto (2009). Word sense disambiguation: A survey. ''ACM Computing Surveys, 41'' (2), 10:1-10:69.<br />
*Navigli, Roberto and Crisafulli, Giuseppe (2010). Inducing word senses to improve web search result clustering. In ''Proceedings of the 2010 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing'', 116-126.<br />
*Navigli, Roberto and Vannella, Daniele (2013). Semeval-2013 task 11: Word sense induction and disambiguation within an end-user application. In ''Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics, Volume 2: Proceedings of the Seventh International Workshop on Semantic Evaluation'', 193-201.<br />
*Quasthoff, Uwe, Richter, Matthias and Biemann, Chris (2006). Corpus Portal for Search in Monolingual Corpora. In ''Proceedings of the fifth international conference on Language Resources and Evaluation'', 1799-1802.<br />
*Rohrdantz, Christian et al. (2011). Towards Tracking Semantic Change by Visual Analytics. In ''Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics'', 305-310.<br />
*Rayson, Paul and Stevenson, Mark (2008). Sense and semantic tagging. In A. Lüdeling and M. Kytö (Eds.), ''Corpus Linguistics''. Volume 1. Berlin: de Gruyter, 564-578.<br />
*Steyvers, Mark, Smyth, Padhraic, Rosen-Zvi, Michal and Griffiths, Thomas (2004). Probabilistic author-topic models for information discovery. In ''Proceedings of the Tenth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining'', 306–315.<br />
*Storrer, Angelika (2011). Korpusgestützte Sprachanalyse in Lexikographie und Phraseologie. In K. Knapp et al.(Eds.), ''Angewandte Linguistik. Ein Lehrbuch''. 3. vollst. überarb. und erw. Aufl. Tübingen: Francke, 216-239.</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Fallstudien_zum_Bedeutungswandel:_Automatische_Disambiguierung_und_Visualisierung_disambiguierter_lexikalischer_Einheiten&diff=1383Fallstudien zum Bedeutungswandel: Automatische Disambiguierung und Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten2016-03-09T10:19:33Z<p>Bartz: /* Lernverfahren: Topic-Modelle/Latente Dirichlet-Analyse */</p>
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<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
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==Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen: KobRA-Anwendungsbereich Lexikographie==<br />
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Die Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen ist für Linguisten in zweierlei Hinsicht interessant: Lexikographen verfolgen Wortentwicklungen, um adäquate lexikographische Beschreibungen erstellen bzw. vorhandene Wörterbucheinträge aktualisieren zu können (Storrer, 2011). Forscher im Bereich der Historischen Semantik fragen nach den Möglichkeiten, Bedingungen und Folgen semantischer Innovationen (Fritz, 2012; Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Für den Erkenntnisgewinn entscheidend ist in beiden Fällen die Verfügbarkeit strukturierter Textkorpora, die es erlauben, die Verwendung eines Wortes über größere Zeiträume hinweg nachzuvollziehen. Während insbesondere im Rahmen von CLARIN umfangreiche synchrone und diachrone Textkorpora mit Metadaten zu Erscheinungsdatum und Textsorte sowie komfortable Abfrage- und Analysewerkzeuge zur Verfügung stehen, ist die großflächige automatische semantische Annotation der Korpora nach gegenwärtigem Stand der Technik noch nicht zufriedenstellend möglich (Rayson & Stevenson, 2008). Bei der Korpus-basierten Untersuchung von Bedeutungswandel müssen deshalb bislang die zu einem Wort gefundenen Einzelbelege manuell disambiguiert werden. Verbreitung und Prozesse des Bedeutungswandels können daher aktuell lediglich anhand weniger Beispiele und auf einer vergleichsweise geringen Datenbasis beschrieben werden (Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Ziel der im Folgenden beschriebenen Fallstudie ist es, Data-Mining-Verfahren zu erproben, die den Korpus-Nutzer dadurch unterstützen, dass sie eine Menge von Snippets zu einem lexikographisch interessanten Wort nach den Bedeutungen dieses Wortes partitionieren, sodass die Snippets für einzelne Bedeutungen auch einzeln zählbar sind (Details s. Bartz et al. im Erscheinen).<br />
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==Bezug zu den Aufgabenstellungen des KobRA-Projekts: Disambiguieren/Visualisieren==<br />
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Das übergreifende Ziel des KobRA-Projekts besteht darin, durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen zu verbessern. Die auf dieser Seite dokumentierte Fallstudie bearbeitet einen Problemtyp, der in vielen korpusbasierten linguistischen Untersuchungen auftritt:<br />
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Ein Wort, dessen Gebrauch untersucht werden soll, tritt im Korpus mit hoher Frequenz auf. Die bei der Korpussuche generierten Trefferlisten sind aber nicht unmittelbar nutzbar, weil das gesuchte Wort in verschiedenen Bedeutungen vorkommt, die im Rahmen der Untersuchung zu unterscheiden und ggf. einzeln zu zählen sind, was aber mit der vorhandenen Korpustechnologie nicht automatisch möglich ist. Benötigt werden deshalb Data-Mining-Verfahren, die den Korpus-Nutzer dabei unterstützen, Trefferlisten zu einem Wort nach verschiedenen Bedeutungen dieses Wortes zu partitionieren.<br />
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Die Partitionierung ermöglicht zugleich anspruchsvolle Visualisierungen, die den Gebrauch von Wörtern über Zeitspannen und Textsortenbereiche hinweg in seiner Entwicklung auch grafisch sichtbar machen sowie neue Fragestellungen und Hypothesen induzieren können. Ein Werkzeug zur Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten wurde daher ergänzend erprobt.<br />
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==Data-Mining-Verfahren und -Umgebung, Werkzeuge zur Annotation und Visualisierung==<br />
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===Einlesen, Repräsentation und Nutzung der Korpusdaten===<br />
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Die Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts setzen direkt an der von einem Korpusabfragesystem zu einem gesuchten Ausdruck ausgegebenen Keyword-in-Context-Ergebnisliste (KwiC-Liste) an (s. Abbildung 1). Diese besteht aus kurzen Text-Snippets für jeden Treffer der Abfrage, die das Suchwort in einem Kontext von einigen Sätzen erhalten (je nach Fragestellung und genutztem Korpus variabel, meist 1-3 Sätze). Grundlage für das maschinelle Lernen sind also nicht die vollständigen Korpora, sondern eine vom Korpus-Nutzer auf Grundlage seiner Expertise schon auf die hochrelevanten Daten konzentrierte Auswahl. Die gängigen Abfragesysteme bieten dazu heute über ausgefeilte Abfragesprachen bereits umfangreiche Möglichkeiten an, das Suchergebnis abhängig von bestimmten Merkmalen möglichst präzise einzuschränken. Zu diesen Merkmalen zählen Wortformen und Phrasen, Wortabstände und -fenster bis hin zu regulären Ausdrücken für die Mustersuche, Lemmata (Rückführung der flektierten Wortformen auf die Grundform), morphosyntaktischen (Wortarten) und syntaktischen Informationen.<br />
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[[Datei:Abbildung 1 Abfrage zum Suchwort "toll" im DWDS-Kernkorpus des 20 Jh über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl Geyken 2007, Klein & Geyken 2010).png|mini|1000px|links|Abbildung 1: Abfrage zum Suchwort „toll" im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl. Geyken 2007, Klein & Geyken 2010)]]<br />
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Die durch Korpusabfrage gewonnenen Daten können unabhängig vom verwendeten Korpus in die im Projekt genutzte und angepasste Data-Mining-Umgebung (s. 3.4) eingelesen werden. Einzige Voraussetzung ist die Formatierung in einem Tabellenformat (z.B. als Komma-separated-Values/CSV oder XLS). Alternativ steht mit dem im Projekt entwickelten Plug-in ein Werkzeug („LinguisticQuery-Operator“) zur Verfügung, das die Abfrage der durch die KobRA-Projektpartner bereitgestellten Ressourcen direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus ermöglicht. Das Werkzeug unterstützt auch die oben genannten erweiterten Abfragemöglichkeiten gängiger Korpusabfragesysteme. Für das Auslesen der in vielen Korpora genutzten XML-Datenbasis (nach TEI-Standard, z.B.: Beißwenger et al. 2012) wurde als Bestandteil des RapidMiner-Plug-ins außerdem ein TEI-Reader bereitgestellt.<br />
<br />
Die KwiC-Snippets werden für das maschinelle Lernen als Sequenzen von Wörtern repräsentiert (‚Bags-of-Words‘; grundlegende Repräsentation). Jedes Snippet wird als großer Vektor mit Einträgen für jedes Wort der Gesamtmenge aller Wörter in einer KwiC-Liste dargestellt (ein sogenannter ‚Wortvektor‘). In einer KwiC-Liste mit N Wörtern ist der Vektor N-dimensional. Die Elemente der Wortvektoren können binär sein und das bloße Vorkommen eines Wortes in einem Snippet oder Häufigkeiten des Wortes in einem Snippet und in allen Snippets der KwiC-Liste darstellen. Formal ist ein Wortvektor v für einen endlichen Text definiert als ein N-dimensionaler Vektor, d.h. alle möglichen Texte enthalten N unterschiedliche Wörter. Für v gilt, dass die i-te Komponente die Anzahl der Vorkommen oder (normalisierte) Frequenz von Wort i im Text ist. Ordnet man diese Wörter, so kann man jedes Wort über einen Index i identifizieren. Damit definieren wir eine Abbildung Phi, die die Snippets (hier wie ‚Texte‘ behandelt) als Wortvektoren abbildet. Dies geschieht formal so:<br />
<br />
φ(d) = (f(w1,d), f(w2,d), …, f(wN,d)), wobei f(wi,d) die Anzahl oder (normalisierte) Frequenz von Wort i in Text d (für ‚document‘) angibt.<br />
<br />
Für eine erweiterte Repräsentation, die die Berücksichtigung weiterer Merkmale (z.B. N-Gramme, Phrasen, morphosyntaktische Informationen, Dependenzen, Syntaxbäume) über die reinen Wortvorkommen hinaus beim maschinellen Lernen erlaubt, nutzen wir Kernmethoden (Shawe-Taylor & Cristianini 2004), die die Ähnlichkeit für jedes mögliche Paar von Snippets angeben, indem sie die Snippets in einem Hilbertraum abbilden. Mithilfe der Stützvektormethode (auch ‚Support-Vector-Machine‘, kurz: SVM, Joachims 1998; s. 3.2) lässt sich daraufhin eine klassifizierende Hyperebene lernen (s. 3.2). Beispielsweise werden Parse-Bäume über sogenannte ‚Treekernels‘ in einen Hilbertraum gemappt, der von allen möglichen Teilbäumen aufgespannt wird. Mittels des sogenannten ‚Kerneltricks‘ kann dann eine Support-Vector-Maschine gelernt werden, ohne explizit alle möglichen Teilbäume aufzählen zu müssen (Collins & Duffy 2001).<br />
<br />
===Lernverfahren: Topic-Modelle/Latente Dirichlet-Analyse===<br />
<br />
Die oben formulierte Aufgabe wurde in der Forschung zu Data-Mining-Verfahren vor allem im Bereich der Induktion von Wortbedeutungen schon in zahlreichen Ansätzen bearbeitet. Ein früher statistischer Ansatz wurde bereits 1991 von Brown et al. vorgelegt, einen umfassenden Überblick über den gegenwärtigen Forschungsstand gibt Navigli (2009). Brody und Lapata (2009) konnten zeigen, dass sich mithilfe der Latenten Dirichlet-Analyse (auch ‚Latent-Dirichlet-Allocation‘, kurz: ‚LDA‘, vgl. Blei et al. 2003) tendenziell die besten Ergebnisse erzielen lassen. LDA wurde ursprünglich zum thematischen Partitionieren von Dokumentsammlungen genutzt. Navigli und Crisafulli (2010) konnten aber bereits zeigen, dass sich das Verfahren auch für die Disambiguierung kleiner Text-Snippets erfolgreich nutzen lässt, z.B. für das Partitionieren der Trefferlisten von Web-Suchmaschinen. Besonderheiten der Anwendung von LDA auf KwiC-Listen aus Korpora und weitere Details zum Verfahren sind in Batz et al. (2013, Technischer Bericht 2013/2) beschrieben.<br />
<br />
Im Rahmen des KobRA-Projekts wurde LDA für die Nutzung in RapidMiner (s. 3.4) implementiert, wie es von Blei et al. (2003) vorgestellt wurde. LDA schätzt die Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Wörtern und Dokumenten (hier: KwiC-Snippets) über eine bestimmte Anzahl überzufällig häufig auftretender Kontextwörter, sogenannter ‚Topics‘, die als Repräsentationen für verschiedene Verwendungsweisen (z.B. Bedeutungen) eines gegebenen sprachlichen Ausdrucks aufgefasst werden. Dabei wird angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit für die Zuordnung zu den Topics einer Dirichletverteilung folgt, die von den gegebenen Metaparametern α und β abhängt. Die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Topics für ein gegebenes Snippet ist modelliert als multinomiale Verteilung, die von der Dirichletverteilung der Snippets über die Topics abhängt. Formal sei ϕ ~ Dirichlet(β) die Wahrscheinlichkeitsverteilung eines Snippets und p(z1| ϕ(j)) ~ Multi(ϕ(j)) die Wahrscheinlichkeit des Topics z1 für ein gegebenes Snippet j.<br />
<br />
Wir verwenden einen Gibbs-Sampler (Griffiths & Steyvers 2004), um die Verteilungen zu schätzen. Der Gibbs-Sampler modelliert die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für ein gegebenes Topic z1 in Abhängigkeit zu allen anderen Topics und den Wörtern eines Snippets als Markov-Reihe. Diese nähert sich der A-posteriori-Verteilung der Topics für die in einem Snippet gegebenen Wörter an. Die A-posteriori-Verteilung kann schließlich genutzt werden, um das wahrscheinlichste Topic für ein gegebenes Snippet zu ermitteln. Auf dieser Basis wird im Rahmen des stochastischen Prozesses die Generierung von Topics simuliert. Abhängig davon, wie häufig ein bestimmtes Topic für ein gegebenes Snippet gezogen wird, ermitteln wir die Wörter, die das Topic am wahrscheinlichsten indizieren. Diese repräsentieren das Topic und damit die Verwendungsweise/Bedeutung des gesuchten Ausdrucks.<br />
<br />
===Berücksichtigung zeitlicher Entwicklungen===<br />
<br />
Die Analyse von Aspekten des Sprachwandels über die Zeit ist aus der linguistischen Anwenderperspektive ein besonderer Fokus des KobRA-Projekts. Deshalb wurde das oben beschriebene Verfahren für die Analyse zeitlicher Entwicklungen erweitert. Dafür haben wir zum einen eine Möglichkeit geschaffen, die in den verwendeten Korpora als Metadaten vorhandenen zeitlichen Informationen zu den Snippets (z.B. Veröffentlichungsdatum) unabhängig von den Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Topic-Wörter und der Topics über die Snippets auszuwerten. Dies ermöglicht uns, zu erfassen, wie häufig ein bestimmtes Topic des Topic-Modells in einem bestimmten Zeitabschnitt vorkommt. Abbildung 3 zeigt eine solche Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit (Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 3.2):<br />
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[[Datei:Abbildung 2 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 2: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme]]<br />
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Eine weitere Möglichkeit zur Integration von zeitlichen Informationen in Topic-Modelle ist die Modellierung von Zeit explizit als Zufallsvariable (Wang & McCallum 2006). Dafür nehmen wir an, dass die Zeit eine Beta-verteilte Zufallsvariable ist und die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Wort in einem Snippet zu einem Topic gehört, auch von dieser Variable abhängig ist. Dies hat vor allem den Vorteil, dass wir die Zeit nicht in Intervalle einteilen müssen, sondern dynamische Perioden der Topics modellieren können. Abbildung 4 zeigt die Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit, wenn Zeit als abhängige Beta-verteilte Zufallsvariable modelliert wird (gleiche Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 3.2). Im Vergleich zu Abbildung 3 sieht man sehr schön, dass wir nun die Topics über die Zeit viel eindeutiger trennen können.<br />
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Visualisierungen wie die Abbildungen 3 und 4 wurden mithilfe des Werkzeugs „dfr-browser“ (Goldstone o.J.) generiert, das die Entwicklung von Topics über die Zeit und auch die Verteilung von Kontextwörtern und Snippets über die Topics veranschaulichen kann. Eine Schnittstelle zum Visualisierungswerkzeug wurde für die Nutzung in RapidMininer implementiert (s. 2.4).<br />
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[[Datei:Abbildung 3 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 3: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme]]<br />
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===Erweiterung der Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“===<br />
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Alle im KobRA-Projekt implementierten und evaluierten Verfahren und Werkzeuge sind als Plug-in für die Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“ (früher „YALE“, Mierswa et al. 2006) verfügbar. RapidMiner ermöglicht auf einfache Weise die Ausführung vielfältiger, leistungsfähiger Methoden zur Analyse großer Datenmengen und enthält standardmäßig bereits eine Vielzahl von Werkzeugen für Datenimport, -transformation, -analyse und -visualisierung.<br />
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Im KobRA-Projekt wurden neben den oben bereits beschriebenen Data-Mining-Verfahren für das Partitionieren (s. 3.2) von Daten zusätzlich Methoden implementiert, die einen effizienten Zugriff auf die im Projekt verfügbaren Sprachressourcen und die Extraktion sowie Analyse von Dokument- und sprachlichen Merkmalen ermöglichen. Eine integrierte Annotationsumgebung erlaubt Korpus-Nutzern, ihre Expertise durch Annotation von Daten direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus in maschinelle Lernprozesse einzubringen, z.B. in Szenarien des Aktiven Lernens. Eine Schnittstelle zur CLARIN-Annotationsumgebung „WebLicht“ (Hinrichs et al. 2010) eröffnet Nutzern die Möglichkeit, alle automatischen Sprachverarbeitungswerkzeuge zur Anreicherung der Daten zu verwenden, die über die CLARIN-Infrastruktur verfügbar sind. Eine weitere Schnittstelle zu einem leistungsfähigen Visualisierungswerkzeug (Goldstone o.J.) erschließt aktuelle Verfahren zur visuellen Aufbereitung der Analyseergebnisse. Abbildung 5 zeigt eine Auswahl der zur Verfügung gestellten Werkzeuge in der Anwendung in einem Prozess zur automatischen Disambiguierung von Korpusbelegen zum Adjektiv „toll“, wobei das Ergebnis der Disambiguierung an einer manuell annotierten Stichprobe direkt evaluiert wird.<br />
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[[Datei:Abbildung 4 Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“.png|mini|1000px|links|Abbildung 4: Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“]]<br />
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==Auswahl der Wörter und Korpora==<br />
<br />
Wir haben Korpusabfragen zu einer Auswahl an Wörtern gestellt, die aus linguistischer Sicht interessant sind, weil sie in letzter Zeit oder über eine längere Zeitspanne hinweg neue Bedeutungen entwickelt oder ihre prototypische Bedeutung gewechselt haben. Je nach angenommenem Zeitraum der Bedeutungsveränderungen wurden unterschiedliche Korpora abgefragt. Bei der Auswahl der Beispielwörter haben wir zudem unterschiedliche Wortarten berücksichtigt, um auch Einsichten in mögliche wortartenspezifische Unterschiede in der Leistungsfähigkeit der evaluierten Data-Mining-Verfahren zu erhalten. Folgende Beispielwörter bilden die Basis für die unten dargestellten Experimente. Details zu den verwendeten Korpora finden sich direkt im Anschluss.<br />
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Das Substantiv „Platte“ hat im Zuge technischer Innovationen im Laufe des 20. Jahrhunderts sein Bedeutungsspektrum stark ausdifferenziert. Neben den Bedeutungen flaches Werkstück oder Teller finden sich nach und nach zunehmend auch Verwendungen in den Bedeutungen fotografische Platte, Schallplatte/CD oder Festplatte. Eine Suche nach dem Lemma „Platte“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2886 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Verb „anrufen“ hat mit Beginn der kommerziellen Verbreitung des Telefons in den 20er/30er Jahren des 20. Jahrhunderts neben seiner ursprünglichen Bedeutung rufen/bitten auch die Bedeutung telefonieren erhalten. Eine Suche nach dem Verb „anrufen“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2085 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Substantiv „Heuschrecke“ scheint spätestens seit der Finanz- und Bankenkrise (ab 2007) neben seiner prototypischen Bedeutung Grashüpfer auch als Bezeichnung für eine am sogenannten “Heuschreckenkapitalismus” beteiligte Person verwendet zu werden. Eine Suche nach „Heuschrecke“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 715 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „zeitnah“ scheint im Laufe der letzten 20 bis 30 Jahre neben seiner ursprünglichen Bedeutung zeitgenössisch/zeitkritisch eine neue prototypische Bedeutung erhalten zu haben: unverzüglich. Eine Suche nach „zeitnah“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 597 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „toll“ hat im Laufe der letzten Jahrhunderte einen bemerkenswerten Bedeutungswandel durchlaufen, wobei sich die ursprüngliche Bedeutung irre über ausgelassen/wild bis hin zum positiv attribuierenden sehr gut wandelte. Eine Suche nach dem Adjektiv „toll“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 5793 KwiC-Snippets, eine entsprechende Suche im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. 1745 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Die Konjunktion „da“ wurde nach frühen Belegen zunächst ausschließlich in temporaler Bedeutung genutzt, heute finden sich häufiger Belege in kausaler Verwendung. Eine Suche nach der Konjunktion „da“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 123496 KwiC-Snippets.<br />
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Mit der Auswahl des englischen Substantivs „cloud“ soll schließlich ein erster Eindruck zur Anwendbarkeit des Verfahrens auch auf nicht deutsche Sprachdaten gewonnen werden. Das Wort scheint mit der Entstehung großer Computernetzwerke in den letzten Jahrzehnten neben seiner ursprünglichen Bedeutung Wolke eine neue Bedeutung entwickelt zu haben. Eine Suche nach „cloud“ in den Korpora der Leipzig Corpora Collection ergibt 1486 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. (DWDS-KK), das an der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften gepflegt wird, enthält ca. 100 Millionen laufende Wörter, die ausgewogen über die Dekaden des 20. Jh. und die Textsortenbereiche Belletristik, Zeitung, Wissenschaft und Sachtexte verteilt sind. Das Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ (ZEIT) umfasst alle Ausgaben der gleichnamigen Wochenzeitung von 1946 bis 2009, ca. 460 Millionen laufende Wörter (Klein & Geyken, 2010; Geyken, 2007).<br />
<br />
Die Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ist ein syntaktisch annotiertes Korpus (Konstituentenbäume) mit ausgewählten diachronen Sprachdaten aus dem deutschen Gutenberg-Projekt (http://gutenberg.spiegel.de/); dabei handelt es sich um eine Initiative einer Gemeinschaft von Interessierten, die Copyright-freie Literatur von 1210 bis 1930 über eine Web-Schnittstelle öffentlich zugänglich macht. Die TüBa-D/DC wird vom CLARIN-D-Center an der Universität Tübingen gepflegt und enthält etwa 250 Millionen laufende Wörter (Hinrichs and Zastrow, 2012).<br />
<br />
Die Leipzig-Corpora-Collection (LCC) besteht aus Korpora für verschiedene Sprachen, die zufällig ausgewählte Sätze aus Zeitungstexten und einer Web-Stichprobe enthalten (Quasthoff, Richter & Biemann, 2006). Für diese Fallstudie haben wir das englischsprachige Korpus mit Sprachdaten aus Zeitungstexten und der englischen Wikipedia verwendet, das eine Zeitspanne von 2005 bis 2010 abdeckt.<br />
Die Korpusabfragen ergeben KwiC-Snippets mit Vorkommen der untersuchten Wörter (einschließlich ihrer flektierten Formen) in einem Kontext von bis zu drei Sätzen (von bis zu einem Satz bei den Daten aus der LCC). Zusätzlich werden für jedes Snippet das Veröffentlichungsdatum sowie weitere Metadaten (bei der TüBa-D/DC: Publikationstitel und Autorname; beim DWDS-KK: Textsortenbereiche) ausgegeben.<br />
<br />
==Experimente und Evaluation==<br />
<br />
Für die automatische Disambiguierung der KwiC-Snippets zu den untersuchten Beispielwörtern wird jeweils ein unüberwachtes Verfahren eingesetzt, wie es unter 2.3. beschrieben ist. Zur Anwendung kommt jeweils das LDA-Verfahren, das in acht verschiedenen Treatments evaluiert wird, die sich durch die Auswahl der Beispielwörter und Korpora (s.o.) sowie unser Erkenntnisinteresse in Bezug auf die optimale Repräsentation der KwiC-Snippets ergeben. Die Treatments unterscheiden sich hinsichtlich folgender Aspekte:<br />
:'''1) Abgefragtes Wort und Wortart:''' Substantiv, Verb, Adjektiv oder Konjunktion?<br />
:'''2) Menge der Bedeutungen:''' Zwei oder mehr Bedeutungen?<br />
:'''3) Abgefragtes Korpus:''' Gegenwartssprachlich (DWDS-KK, ZEIT) oder diachron (TüBa-D/DC)?<br />
:'''4) Sprache des Korpus:''' Deutsch oder Englisch?<br />
:'''5) Menge der KwiC-Snippets:''' Weniger oder mehr als 1000 Snippets?<br />
Für jedes Treatment wurde zudem überprüft, ob ein Kontext von 20, 30 oder 40 Wörtern um das zu disambiguierende Wort zu den besten Ergebnissen führt. Die folgende Tabelle 1 zeigt eine Übersicht über die Evaluations-Treatments:<br />
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{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! rowspan="2" style="width: 3em"| Treat-ment !! rowspan="2" style="width: 4em"| Wort !! rowspan="2"| Wortart !! rowspan="2" style="width: 5em"| Bedeu-tungen !! rowspan="2" style="width: 5em"| Korpus !! rowspan="2"| Sprache !! rowspan="2"| Snippets !! colspan="3"| Kontext <br />
|-<br />
! 20 !! 30 !! 40<br />
|-<br />
| 1 || Platte || Substantiv || 5 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 2 || toll || Adjektiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || Verb || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 4 || Heu-schrecke || Substantiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || Adjektiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 6 || toll || Adjektiv || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 7 || da || Konjunktion || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 8 || cloud || Substantiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || englisch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 1: Treatments für die Evaluation der unüberwachten Verfahren zur Disambiguierung</small><br />
<br />
Für die Evaluation wurden jeweils 30% der für die untersuchten Wörter erhobenen KwiC-Snippets von zwei unabhängigen Annotatoren manuell disambiguiert. Tabelle 2 zeigt das erreichte Inter-Annotator-Agreement (kappa: Cohen, 1960):<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! style="height: 3em"| Treatment !! Wort !! IAA<br />
|-<br />
| 1 || Platte || 0,82<br />
|-<br />
| 2 || toll || 0,76<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || 0,97<br />
|-<br />
| 4 || Heuschrecke || 0,98<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || 0,91<br />
|-<br />
| 6 || toll || 0,71<br />
|-<br />
| 7 || da || 0,75<br />
|-<br />
| 8 || cloud || 0,92<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 2: Inter-Annotator-Agreement für die manuelle Disambiguierung durch zwei unabhängige Annotatoren</small><br />
<br />
Das Disambiguierungsverfahren wurde auf Basis der manuell annotierten Datensätze evaluiert. Dazu wurden Topic-Modelle (s. 3.2) generiert, um die verschiedenen Bedeutungen der Vorkommen der untersuchten Wörter automatisch zu bestimmen. Diese wurden mit den Bedeutungszuweisungen verglichen, die die Annotatoren manuell vorgenommen haben. Als Maß für die Zuverlässigkeit der automatischen Disambiguierung haben wir jeweils den F1-Wert bestimmt. Der F1-Wert gibt das gewichtete harmonische Mittel aus Präzision (Precision) und Ausbeute (Recall) an, wobei Präzision und Ausbeute gleich gewichtet werden (Navigli & Vanella 2013; s. auch 3.1).<br />
<br />
==Ergebnisse==<br />
<br />
Die folgenden Tabellen 3-10 zeigen die mit dem oben beschriebenen Verfahren erzielten Ergebnisse:<br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Platte“ !! flaches Werkstück !! Teller !! fotografische Platte !! Schallplatte/CD !! Festplatte<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,800 || 0,800 || 0,667 || 0,287 || 0,857<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,998 || 0,875 || 0,500 || 0,381 || 0,988<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,733 || 0,600 || 0,750 || 0,353 || 0,800<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 3: Ergebnisse für Treatment 1</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild !! sehr gut<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,519 || 0,571 || 0,167<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,714 || 0,615 || 0,632<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,625 || 0,667 || 0,500<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 4: Ergebnisse für Treatment 2</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „anrufen“ !! rufen/bitten !! telefonieren<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,909 || 0,889<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 5: Ergebnisse für Treatment 3</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Heuschrecke“ !! Grashüpfer !! Person<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,857 || 0,842<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,933<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,667 || 0,727<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 6: Ergebnisse für Treatment 4</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „zeitnah“ !! unverzüglich !! zeitgenössisch/zeitkritisch<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,888 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,895 || 0,818<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 7: Ergebnisse für Treatment 5</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,571<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,625 || 0,750<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,556 || 0,636<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 8: Ergebnisse für Treatment 6</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „da“ !! temporal !! kausal<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,471 || 0,556<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,353 || 0,529<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,400 || 0,611<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 9: Ergebnisse für Treatment 7</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „cloud“ !! Wolke !! Netzwerk !! Name<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,500 || 0,471<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,783 || 0,631 || 0,615<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,467 || 0,545 || 0,684<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 10: Ergebnisse für Treatment 8</small><br />
<br />
Die Evaluation zeigt, dass die avisierte Aufgabenstellung der automatischen Disambiguierung von KwiC-Snippets aus Korpusabfragen mit dem oben beschriebenen Ansatz zu überwiegend zufriedenstellenden Ergebnissen führt. In den günstigsten Treatments liegen die F1-Werte für die Zuverlässigkeit des Verfahrens im Durchschnitt bei 0,732. Je nach untersuchtem Wort und gewünschter Bedeutung variieren die Werte allerdings zum Teil relativ stark in einem Bereich zwischen 0,381 und 0,998 (wiederum im günstigsten Treatment). Generelle Aussagen über die Leistungsfähigkeit des Verfahrens sind also nur schwer möglich. Abhängig von den oben formulierten systematischen Unterschieden der Treatments lassen sich aber folgende Trends feststellen:<br />
<br />
===Wortart===<br />
Den untersuchten Beispielen zufolge scheint die automatische Disambiguierung bei Substantiven, Verben und Adjektiven grundsätzlich mit ähnlichem Erfolg möglich zu sein. Bei „Heuschrecke“ (Tabelle 6) erzielte das Verfahren ebenso gute Werte wie bei „zeitnah“ (Tabelle 7) oder „anrufen“ (Tabelle 5). Die Spitzenwerte wurden jedoch allesamt bei Substantiven (s. auch Tabellen 3, 6, 10 ) erreicht. Die feineren Bedeutungsunterschiede bei der Konjunktion „da“ ließen sich nicht zufriedenstellend erkennen (Tabelle 9). Erfolgversprechend ist das Verfahren also vor allem bei Inhaltswörtern. Dies ist aufgrund ihrer semantisch referenzierenden Funktion auch erwartbar. Die Eignung bei grammatischen Funktionswörtern muss in zusätzlichen Studien weiter untersucht werden.<br />
<br />
===Anzahl der Bedeutungen===<br />
Hingegen scheint die Anzahl der Bedeutungen bei den untersuchten Beispielen die Ergebnisse systematisch zu beeinflussen. Bei den Beispielen „toll“ (Tabelle 4) und „cloud“ (Tabelle 10) erzielte das Verfahren schlechtere Ergebnisse als bei den Beispielen mit nur zwei Bedeutungen. Dies trifft auch für einzelne Lesarten des Beispiels „Platte“ (s. Tabelle 3) zu, während für andere jedoch Spitzenwerte erreicht wurden. Grundsätzlich scheinen unterschiedliche Bedeutungen unterschiedlich gut erkennbar zu sein.<br />
<br />
===Korpus und Sprache===<br />
Die ausgewählten Korpora (gegenwärtiges Deutsch vs. diachron, Deutsch vs. Englisch) scheinen grundsätzlich für die Aufgabe der automatischen Disambiguierung ähnlich gut geeignet zu sein. Die Ergebnisse für die Snippets zu „toll“ aus dem DWDS-KK (Tabelle 4) sind mit denen aus der TüBa-D/DC (Tabelle 8) etwa vergleichbar; dies gilt auch für die Ergebnisse zum englischen Beispiel “cloud” (Tabelle 10). Dieses Evaluationsergebnis ist insofern erwartbar, als die Texte der diachronen TüBa-D/DC in orthographisch normalisierter Form vorliegen. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig.<br />
<br />
===Anzahl an Snippets und Größe des Kontexts===<br />
Während die Anzahl der vom Verfahren genutzten KwiC-Snippets (500-1000 vs. 1000-5000) für die untersuchten Beispiele keine systematischen Auswirkungen auf das Ergebnis zu haben scheint – „zeitnah“ (Tabelle 7) und „Heuschrecke“ (Tabelle 6) werden ähnlich gut disambiguiert wie „Platte“ (Tabelle 3), „toll“ (Tabelle 8) oder „anrufen“ (Tabelle 5) – erweist sich für die Größe des Kontexts ein Umfang von 30 Wörtern vor und nach dem untersuchten Wort in den meisten Fällen als ideal. Beim Verb „anrufen“ (Tabelle 5) scheint jedoch der größte Kontext am erfolgversprechendsten zu sein. Dies könnte damit zusammenhängen, dass das Verb in seiner Funktion eher auf den Satz als größere Einheit bezogen ist, während Substantive und Adjektive bereits im näheren Kontext spezifiziert werden. Dafür sprechen auch die leicht besseren Ergebnisse beim hauptsächlich adverbiell gebrauchten „zeitnah“ (Tabelle 7) im Treatment mit einem Kontext von 40 Wörtern.<br />
<br />
==Anwendbarkeit im Rahmen der Forschung zum Bedeutungswandel==<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Die Abbildungen 5-9 veranschaulichen den Nutzen der Integration zeitlicher Informationen beim Generieren der Topic-Modelle: Forscher können auf dieser Basis leicht die Entwicklung disambiguierter lexikalischer Einheiten über die Zeit verfolgen:<br />
<br />
===„Platte“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 5 Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 5: Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 5 veranschaulicht nachvollziehbar die Bedeutungsentwicklung von „Platte“. Die Bedeutung ''Festplatte'' wird in den 90er Jahren sprunghaft frequent, während sich die anderen Bedeutungen bei einzelnen Phasen häufigerer Verwendung auf einem einigermaßen gleichbleibenden Niveau bewegen. Die Phasen häufigerer Verwendung (z.B. in der Bedeutung ''Teller'' in den 40er bis 60er Jahren oder in der Bedeutung ''fotografische Platte'' in den 80er/90er Jahren) bieten Anlass für genauere Untersuchungen unter Berücksichtigung der zugrundeliegenden KwiC-Snippets.<br />
<br />
===„toll“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 6 Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 6: Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 6 macht die Bedeutungsentwicklung des Wortes „toll“ im 20. Jahrhundert deutlich. In dem Maße, wie die älteren Bedeutungen ''insane (irre)'' und ''jolly/wild (ausgelassen/wild)'' in der Frequenz zurückgehen, wird die neuere Bedeutung ''very good (sehr gut)'' mehr und mehr prominent.<br />
<br />
===„anrufen“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 7 Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 7: Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 7 zeigt den starken Anstieg der Verwendung des Wortes „anrufen” in der Bedeutung ''telefonieren'' parallel zur kommerziellen Verbreitung des Telefons. Der in beiden Bedeutungen auftretende sägezahnartige Frequenzverlauf zwischen 1930 und 1970 könnte auf Unregelmäßigkeiten in der Ausgewogenheit der Korpusbasis hinweisen.<br />
<br />
===„Heuschrecke“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 8 Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 8: Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 8 verdeutlicht den sprunghaften Anstieg der Verwendung von „Heuschrecke“ in der Bedeutung ''Person'' in den 2000er Jahren, der Dekade, an deren Ende die internationale Finanz- und Bankenkriese steht. Auffällig ist auch der schnelle Rückgang der Frequenz zur 2010er-Dekade hin. Dabei ist jedoch zu berücksichtigen, dass zu dieser Dekade bislang noch deutlich weniger Dokumente vorliegen als zu den übrigen Dekaden.<br />
<br />
===„zeitnah“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 9 Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 9: Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 9 zeigt schließlich die sprungartige Entwicklung der Bedeutung ''unverzüglich'' zu einer neuen, als prototypisch zu betrachtenden Bedeutung von „zeitnah“ ab den 2000er Jahren. Interessant ist allerdings auch der gleichzeitige Anstieg der Verwendung des Wortes in seiner älteren Bedeutung ''zeitgenössisch/zeitkritisch''. Ob dieser tatsächlich existent ist, oder ob es sich dabei um eine Kumulierung von falsch positiven Bedeutungszuordnungen handelt, wäre auf Basis der KwiC-Snippets noch zu prüfen.<br />
<br />
==Fazit==<br />
<br />
Auf dieser Seite wurden Fallstudien des KobRA-Anwendungsbereichs Lexikographie vorgestellt. Im Fokus stand die automatische Disambiguierung von Homonymen und Polysemen unterschiedlicher Wortarten, zu denen verschiedene Korpora abgefragt wurden. Ein zuverlässiges automatisches Verfahren in diesem Bereich würde die Möglichkeiten der Korpus-basierten linguistischen Forschung zum Bedeutungswandel und der Korpus-basierten lexikographischen Sprachbeschreibung erheblich erweitern. Die Leistungsfähigkeit des automatischen Verfahrens wurde mithilfe eines durch zwei unabhängige Annotatoren manuell disambiguierten Datensets evaluiert.<br />
<br />
Die Evaluation ergab insgesamt zufriedenstellende Ergebnisse. Die automatische Disambiguierung lässt sich bei Inhaltswörtern wie Substantiven, Verben oder Adjektiven mit ähnlicher Aussicht auf Erfolg durchführen. Lediglich die Anwendbarkeit bei grammatischen Funktionswörtern ist in Frage zu stellen, bzw. in zusätzlichen Studien weiter zu untersuchen. Auswirkungen auf die Güte der Ergebnisse hat vor allem die Anzahl der Bedeutungen des zu untersuchenden Wortes (je weniger desto besser). Außerdem scheint in den meisten Fällen ein mittelgroßer Wortkontext zu den besten Ergebnissen zu führen. Die Anzahl der berücksichtigten KWIC-Snippets hatte in einem Bereich zwischen 500-5000 keine erkennbare Auswirkung auf das Ergebnis der automatischen Disambiguierung, ebensowenig das verwendete (orthographisch normalisierte) Korpus. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig. <br />
<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Mithilfe der in den Metadaten vorhandenen Publikationsdaten von Belegen können nun Prozesse des Bedeutungswandels im zeitlichen Verlauf sichtbar gemacht werden. Die Entwicklung und Erprobung interaktiver Visualisierungen, die einen direkten Zugriff auf die zugrundeliegende Korpusbasis ermöglichen, wäre ein wünschenswerter nächster Innovationsschritt.<br />
<br />
==Literatur==<br />
<br />
*Blei, David M., Ng, Andrew Y. and Jordan, Michael I. (2003). ''Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3'' (3), 993-1022.<br />
*Blei, David M. and Lafferty, John D. (2006). Dynamic topic models. In ''Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning'', 113-120.<br />
*Brody, Samuel and Lapata, Mirella (2009). Bayesian word sense induction. In: ''Proceedings of the 12th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics'', 103-111.<br />
*Brown, Peter F., Della Pietra, Stephen A., Della Pietra, Vincent J. and Mercer, Robert L. (1991). Word-sense disambiguation using statistical methods. In ''Proceedings of the 29th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics'', 264–270.<br />
*Cohen, Jacob (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. In ''Educational and Psychological Measurement'' 20, 37-46.<br />
*Engelberg, Stefan and Lemnitzer, Lothar (2009). ''Lexikographie und Wörterbuchbenutzung''. Tübingen: Stauffenburg.<br />
*McEnery, Tony, Xiao, Richard and Tono, Yukio (2006). ''Corpus-Based Language Studies – an advanced resource book''. London: Routledge.<br />
*Fritz, Gerd (2012). Theories of meaning change – an overview. In C. Maienborn et al. (Eds.), ''Semantics. An International Handbook of Natural Language Meaning''. Volume 3. Berlin: de Gruyter, 2625-2651.<br />
*Fritz, Gerd (2005). ''Einführung in die historische Semantik''. Tübingen: Niemeyer.<br />
*Geyken, Alexander (2007). The DWDS corpus. A reference corpus for the German language of the twentieth century. In C. Fellbaum (Ed.), ''Idioms and collocations. Corpus-based linguistic and lexicographic studies''. London: Continuum Press, 23-40.<br />
*Griffiths, Thomas L. and Steyvers, Mark (2004). Finding scientific topics. In ''Proceedings of the National Academy of Sciences, 101'' (Suppl. 1), 5228-5235.<br />
*Hinrichs, Erhard and Zastrow, Thomas (2012). Automatic Annotation and Manual Evaluation of the Diachronic German Corpus TüBa-D/DC. In ''Proceedings of the 8th International Conference on Language Resources and Evaluation'', 1622-1627.<br />
*Keller, Rudi and Kirschbaum, Ilja (2003). ''Bedeutungswandel. Eine Einführung''. Berlin: de Gruyter.<br />
*Klein, Dan and Manning, Christopher D. (2003). Accurate unlexicalized parsing. In ''Proceedings of the 41st Annual Meeting on Association for Computational Linguistics – Volume 1, ACL ’03'', pages 423–430, Stroudsburg, PA, USA. Association for Computational Linguistics.<br />
*Klein, Wolfgang and Geyken, Alexander (2010). Das Digitale Wörterbuch der Deutschen Sprache (DWDS). In U. Heid et al. (Eds.), ''Lexikographica''. Berlin: de Gruyter, 79-93.<br />
*Lüdeling, Anke and Kytö, Merja (Eds.). (2008). ''Corpus Linguistics. An International Handbook''. Volume 1. Berlin: de Gruyter.<br />
*Lüdeling, Anke and Kytö, Merja (Eds.). (2009). ''Corpus Linguistics. An International Handbook''. Volume 2. Berlin: de Gruyter.<br />
*Mierswa, Ingo et al. (2006). YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks. In ''Proceedings of the 12th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining''.<br />
*Navigli, Roberto (2009). Word sense disambiguation: A survey. ''ACM Computing Surveys, 41'' (2), 10:1-10:69.<br />
*Navigli, Roberto and Crisafulli, Giuseppe (2010). Inducing word senses to improve web search result clustering. In ''Proceedings of the 2010 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing'', 116-126.<br />
*Navigli, Roberto and Vannella, Daniele (2013). Semeval-2013 task 11: Word sense induction and disambiguation within an end-user application. In ''Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics, Volume 2: Proceedings of the Seventh International Workshop on Semantic Evaluation'', 193-201.<br />
*Quasthoff, Uwe, Richter, Matthias and Biemann, Chris (2006). Corpus Portal for Search in Monolingual Corpora. In ''Proceedings of the fifth international conference on Language Resources and Evaluation'', 1799-1802.<br />
*Rohrdantz, Christian et al. (2011). Towards Tracking Semantic Change by Visual Analytics. In ''Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics'', 305-310.<br />
*Rayson, Paul and Stevenson, Mark (2008). Sense and semantic tagging. In A. Lüdeling and M. Kytö (Eds.), ''Corpus Linguistics''. Volume 1. Berlin: de Gruyter, 564-578.<br />
*Steyvers, Mark, Smyth, Padhraic, Rosen-Zvi, Michal and Griffiths, Thomas (2004). Probabilistic author-topic models for information discovery. In ''Proceedings of the Tenth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining'', 306–315.<br />
*Storrer, Angelika (2011). Korpusgestützte Sprachanalyse in Lexikographie und Phraseologie. In K. Knapp et al.(Eds.), ''Angewandte Linguistik. Ein Lehrbuch''. 3. vollst. überarb. und erw. Aufl. Tübingen: Francke, 216-239.</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Fallstudien_zum_Bedeutungswandel:_Automatische_Disambiguierung_und_Visualisierung_disambiguierter_lexikalischer_Einheiten&diff=1382Fallstudien zum Bedeutungswandel: Automatische Disambiguierung und Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten2016-03-09T10:19:08Z<p>Bartz: /* Einlesen, Repräsentation und Nutzung der Korpusdaten */</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
<br />
==Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen: KobRA-Anwendungsbereich Lexikographie==<br />
<br />
Die Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen ist für Linguisten in zweierlei Hinsicht interessant: Lexikographen verfolgen Wortentwicklungen, um adäquate lexikographische Beschreibungen erstellen bzw. vorhandene Wörterbucheinträge aktualisieren zu können (Storrer, 2011). Forscher im Bereich der Historischen Semantik fragen nach den Möglichkeiten, Bedingungen und Folgen semantischer Innovationen (Fritz, 2012; Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Für den Erkenntnisgewinn entscheidend ist in beiden Fällen die Verfügbarkeit strukturierter Textkorpora, die es erlauben, die Verwendung eines Wortes über größere Zeiträume hinweg nachzuvollziehen. Während insbesondere im Rahmen von CLARIN umfangreiche synchrone und diachrone Textkorpora mit Metadaten zu Erscheinungsdatum und Textsorte sowie komfortable Abfrage- und Analysewerkzeuge zur Verfügung stehen, ist die großflächige automatische semantische Annotation der Korpora nach gegenwärtigem Stand der Technik noch nicht zufriedenstellend möglich (Rayson & Stevenson, 2008). Bei der Korpus-basierten Untersuchung von Bedeutungswandel müssen deshalb bislang die zu einem Wort gefundenen Einzelbelege manuell disambiguiert werden. Verbreitung und Prozesse des Bedeutungswandels können daher aktuell lediglich anhand weniger Beispiele und auf einer vergleichsweise geringen Datenbasis beschrieben werden (Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Ziel der im Folgenden beschriebenen Fallstudie ist es, Data-Mining-Verfahren zu erproben, die den Korpus-Nutzer dadurch unterstützen, dass sie eine Menge von Snippets zu einem lexikographisch interessanten Wort nach den Bedeutungen dieses Wortes partitionieren, sodass die Snippets für einzelne Bedeutungen auch einzeln zählbar sind (Details s. Bartz et al. im Erscheinen).<br />
<br />
==Bezug zu den Aufgabenstellungen des KobRA-Projekts: Disambiguieren/Visualisieren==<br />
<br />
Das übergreifende Ziel des KobRA-Projekts besteht darin, durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen zu verbessern. Die auf dieser Seite dokumentierte Fallstudie bearbeitet einen Problemtyp, der in vielen korpusbasierten linguistischen Untersuchungen auftritt:<br />
<br />
Ein Wort, dessen Gebrauch untersucht werden soll, tritt im Korpus mit hoher Frequenz auf. Die bei der Korpussuche generierten Trefferlisten sind aber nicht unmittelbar nutzbar, weil das gesuchte Wort in verschiedenen Bedeutungen vorkommt, die im Rahmen der Untersuchung zu unterscheiden und ggf. einzeln zu zählen sind, was aber mit der vorhandenen Korpustechnologie nicht automatisch möglich ist. Benötigt werden deshalb Data-Mining-Verfahren, die den Korpus-Nutzer dabei unterstützen, Trefferlisten zu einem Wort nach verschiedenen Bedeutungen dieses Wortes zu partitionieren.<br />
<br />
Die Partitionierung ermöglicht zugleich anspruchsvolle Visualisierungen, die den Gebrauch von Wörtern über Zeitspannen und Textsortenbereiche hinweg in seiner Entwicklung auch grafisch sichtbar machen sowie neue Fragestellungen und Hypothesen induzieren können. Ein Werkzeug zur Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten wurde daher ergänzend erprobt.<br />
<br />
==Data-Mining-Verfahren und -Umgebung, Werkzeuge zur Annotation und Visualisierung==<br />
<br />
===Einlesen, Repräsentation und Nutzung der Korpusdaten===<br />
<br />
Die Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts setzen direkt an der von einem Korpusabfragesystem zu einem gesuchten Ausdruck ausgegebenen Keyword-in-Context-Ergebnisliste (KwiC-Liste) an (s. Abbildung 1). Diese besteht aus kurzen Text-Snippets für jeden Treffer der Abfrage, die das Suchwort in einem Kontext von einigen Sätzen erhalten (je nach Fragestellung und genutztem Korpus variabel, meist 1-3 Sätze). Grundlage für das maschinelle Lernen sind also nicht die vollständigen Korpora, sondern eine vom Korpus-Nutzer auf Grundlage seiner Expertise schon auf die hochrelevanten Daten konzentrierte Auswahl. Die gängigen Abfragesysteme bieten dazu heute über ausgefeilte Abfragesprachen bereits umfangreiche Möglichkeiten an, das Suchergebnis abhängig von bestimmten Merkmalen möglichst präzise einzuschränken. Zu diesen Merkmalen zählen Wortformen und Phrasen, Wortabstände und -fenster bis hin zu regulären Ausdrücken für die Mustersuche, Lemmata (Rückführung der flektierten Wortformen auf die Grundform), morphosyntaktischen (Wortarten) und syntaktischen Informationen.<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 1 Abfrage zum Suchwort "toll" im DWDS-Kernkorpus des 20 Jh über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl Geyken 2007, Klein & Geyken 2010).png|mini|1000px|links|Abbildung 1: Abfrage zum Suchwort „toll" im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl. Geyken 2007, Klein & Geyken 2010)]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Die durch Korpusabfrage gewonnenen Daten können unabhängig vom verwendeten Korpus in die im Projekt genutzte und angepasste Data-Mining-Umgebung (s. 3.4) eingelesen werden. Einzige Voraussetzung ist die Formatierung in einem Tabellenformat (z.B. als Komma-separated-Values/CSV oder XLS). Alternativ steht mit dem im Projekt entwickelten Plug-in ein Werkzeug („LinguisticQuery-Operator“) zur Verfügung, das die Abfrage der durch die KobRA-Projektpartner bereitgestellten Ressourcen direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus ermöglicht. Das Werkzeug unterstützt auch die oben genannten erweiterten Abfragemöglichkeiten gängiger Korpusabfragesysteme. Für das Auslesen der in vielen Korpora genutzten XML-Datenbasis (nach TEI-Standard, z.B.: Beißwenger et al. 2012) wurde als Bestandteil des RapidMiner-Plug-ins außerdem ein TEI-Reader bereitgestellt.<br />
<br />
Die KwiC-Snippets werden für das maschinelle Lernen als Sequenzen von Wörtern repräsentiert (‚Bags-of-Words‘; grundlegende Repräsentation). Jedes Snippet wird als großer Vektor mit Einträgen für jedes Wort der Gesamtmenge aller Wörter in einer KwiC-Liste dargestellt (ein sogenannter ‚Wortvektor‘). In einer KwiC-Liste mit N Wörtern ist der Vektor N-dimensional. Die Elemente der Wortvektoren können binär sein und das bloße Vorkommen eines Wortes in einem Snippet oder Häufigkeiten des Wortes in einem Snippet und in allen Snippets der KwiC-Liste darstellen. Formal ist ein Wortvektor v für einen endlichen Text definiert als ein N-dimensionaler Vektor, d.h. alle möglichen Texte enthalten N unterschiedliche Wörter. Für v gilt, dass die i-te Komponente die Anzahl der Vorkommen oder (normalisierte) Frequenz von Wort i im Text ist. Ordnet man diese Wörter, so kann man jedes Wort über einen Index i identifizieren. Damit definieren wir eine Abbildung Phi, die die Snippets (hier wie ‚Texte‘ behandelt) als Wortvektoren abbildet. Dies geschieht formal so:<br />
<br />
φ(d) = (f(w1,d), f(w2,d), …, f(wN,d)), wobei f(wi,d) die Anzahl oder (normalisierte) Frequenz von Wort i in Text d (für ‚document‘) angibt.<br />
<br />
Für eine erweiterte Repräsentation, die die Berücksichtigung weiterer Merkmale (z.B. N-Gramme, Phrasen, morphosyntaktische Informationen, Dependenzen, Syntaxbäume) über die reinen Wortvorkommen hinaus beim maschinellen Lernen erlaubt, nutzen wir Kernmethoden (Shawe-Taylor & Cristianini 2004), die die Ähnlichkeit für jedes mögliche Paar von Snippets angeben, indem sie die Snippets in einem Hilbertraum abbilden. Mithilfe der Stützvektormethode (auch ‚Support-Vector-Machine‘, kurz: SVM, Joachims 1998; s. 3.2) lässt sich daraufhin eine klassifizierende Hyperebene lernen (s. 3.2). Beispielsweise werden Parse-Bäume über sogenannte ‚Treekernels‘ in einen Hilbertraum gemappt, der von allen möglichen Teilbäumen aufgespannt wird. Mittels des sogenannten ‚Kerneltricks‘ kann dann eine Support-Vector-Maschine gelernt werden, ohne explizit alle möglichen Teilbäume aufzählen zu müssen (Collins & Duffy 2001).<br />
<br />
===Lernverfahren: Topic-Modelle/Latente Dirichlet-Analyse===<br />
<br />
Die oben formulierte Aufgabe wurde in der Forschung zu Data-Mining-Verfahren vor allem im Bereich der Induktion von Wortbedeutungen schon in zahlreichen Ansätzen bearbeitet. Ein früher statistischer Ansatz wurde bereits 1991 von Brown et al. vorgelegt, einen umfassenden Überblick über den gegenwärtigen Forschungsstand gibt Navigli (2009). Brody und Lapata (2009) konnten zeigen, dass sich mithilfe der Latenten Dirichlet-Analyse (auch ‚Latent-Dirichlet-Allocation‘, kurz: ‚LDA‘, vgl. Blei et al. 2003) tendenziell die besten Ergebnisse erzielen lassen. LDA wurde ursprünglich zum thematischen Partitionieren von Dokumentsammlungen genutzt. Navigli und Crisafulli (2010) konnten aber bereits zeigen, dass sich das Verfahren auch für die Disambiguierung kleiner Text-Snippets erfolgreich nutzen lässt, z.B. für das Partitionieren der Trefferlisten von Web-Suchmaschinen. Besonderheiten der Anwendung von LDA auf KwiC-Listen aus Korpora und weitere Details zum Verfahren sind in Batz et al. (2013, Technischer Bericht 2013/2) beschrieben.<br />
<br />
Im Rahmen des KobRA-Projekts wurde LDA für die Nutzung in RapidMiner (s. 2.4) implementiert, wie es von Blei et al. (2003) vorgestellt wurde. LDA schätzt die Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Wörtern und Dokumenten (hier: KwiC-Snippets) über eine bestimmte Anzahl überzufällig häufig auftretender Kontextwörter, sogenannter ‚Topics‘, die als Repräsentationen für verschiedene Verwendungsweisen (z.B. Bedeutungen) eines gegebenen sprachlichen Ausdrucks aufgefasst werden. Dabei wird angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit für die Zuordnung zu den Topics einer Dirichletverteilung folgt, die von den gegebenen Metaparametern α und β abhängt. Die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Topics für ein gegebenes Snippet ist modelliert als multinomiale Verteilung, die von der Dirichletverteilung der Snippets über die Topics abhängt. Formal sei ϕ ~ Dirichlet(β) die Wahrscheinlichkeitsverteilung eines Snippets und p(z1| ϕ(j)) ~ Multi(ϕ(j)) die Wahrscheinlichkeit des Topics z1 für ein gegebenes Snippet j.<br />
<br />
Wir verwenden einen Gibbs-Sampler (Griffiths & Steyvers 2004), um die Verteilungen zu schätzen. Der Gibbs-Sampler modelliert die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für ein gegebenes Topic z1 in Abhängigkeit zu allen anderen Topics und den Wörtern eines Snippets als Markov-Reihe. Diese nähert sich der A-posteriori-Verteilung der Topics für die in einem Snippet gegebenen Wörter an. Die A-posteriori-Verteilung kann schließlich genutzt werden, um das wahrscheinlichste Topic für ein gegebenes Snippet zu ermitteln. Auf dieser Basis wird im Rahmen des stochastischen Prozesses die Generierung von Topics simuliert. Abhängig davon, wie häufig ein bestimmtes Topic für ein gegebenes Snippet gezogen wird, ermitteln wir die Wörter, die das Topic am wahrscheinlichsten indizieren. Diese repräsentieren das Topic und damit die Verwendungsweise/Bedeutung des gesuchten Ausdrucks.<br />
<br />
===Berücksichtigung zeitlicher Entwicklungen===<br />
<br />
Die Analyse von Aspekten des Sprachwandels über die Zeit ist aus der linguistischen Anwenderperspektive ein besonderer Fokus des KobRA-Projekts. Deshalb wurde das oben beschriebene Verfahren für die Analyse zeitlicher Entwicklungen erweitert. Dafür haben wir zum einen eine Möglichkeit geschaffen, die in den verwendeten Korpora als Metadaten vorhandenen zeitlichen Informationen zu den Snippets (z.B. Veröffentlichungsdatum) unabhängig von den Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Topic-Wörter und der Topics über die Snippets auszuwerten. Dies ermöglicht uns, zu erfassen, wie häufig ein bestimmtes Topic des Topic-Modells in einem bestimmten Zeitabschnitt vorkommt. Abbildung 3 zeigt eine solche Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit (Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 3.2):<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 2 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 2: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Eine weitere Möglichkeit zur Integration von zeitlichen Informationen in Topic-Modelle ist die Modellierung von Zeit explizit als Zufallsvariable (Wang & McCallum 2006). Dafür nehmen wir an, dass die Zeit eine Beta-verteilte Zufallsvariable ist und die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Wort in einem Snippet zu einem Topic gehört, auch von dieser Variable abhängig ist. Dies hat vor allem den Vorteil, dass wir die Zeit nicht in Intervalle einteilen müssen, sondern dynamische Perioden der Topics modellieren können. Abbildung 4 zeigt die Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit, wenn Zeit als abhängige Beta-verteilte Zufallsvariable modelliert wird (gleiche Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 3.2). Im Vergleich zu Abbildung 3 sieht man sehr schön, dass wir nun die Topics über die Zeit viel eindeutiger trennen können.<br />
<br />
Visualisierungen wie die Abbildungen 3 und 4 wurden mithilfe des Werkzeugs „dfr-browser“ (Goldstone o.J.) generiert, das die Entwicklung von Topics über die Zeit und auch die Verteilung von Kontextwörtern und Snippets über die Topics veranschaulichen kann. Eine Schnittstelle zum Visualisierungswerkzeug wurde für die Nutzung in RapidMininer implementiert (s. 2.4).<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 3 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 3: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
===Erweiterung der Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“===<br />
<br />
Alle im KobRA-Projekt implementierten und evaluierten Verfahren und Werkzeuge sind als Plug-in für die Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“ (früher „YALE“, Mierswa et al. 2006) verfügbar. RapidMiner ermöglicht auf einfache Weise die Ausführung vielfältiger, leistungsfähiger Methoden zur Analyse großer Datenmengen und enthält standardmäßig bereits eine Vielzahl von Werkzeugen für Datenimport, -transformation, -analyse und -visualisierung.<br />
<br />
Im KobRA-Projekt wurden neben den oben bereits beschriebenen Data-Mining-Verfahren für das Partitionieren (s. 3.2) von Daten zusätzlich Methoden implementiert, die einen effizienten Zugriff auf die im Projekt verfügbaren Sprachressourcen und die Extraktion sowie Analyse von Dokument- und sprachlichen Merkmalen ermöglichen. Eine integrierte Annotationsumgebung erlaubt Korpus-Nutzern, ihre Expertise durch Annotation von Daten direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus in maschinelle Lernprozesse einzubringen, z.B. in Szenarien des Aktiven Lernens. Eine Schnittstelle zur CLARIN-Annotationsumgebung „WebLicht“ (Hinrichs et al. 2010) eröffnet Nutzern die Möglichkeit, alle automatischen Sprachverarbeitungswerkzeuge zur Anreicherung der Daten zu verwenden, die über die CLARIN-Infrastruktur verfügbar sind. Eine weitere Schnittstelle zu einem leistungsfähigen Visualisierungswerkzeug (Goldstone o.J.) erschließt aktuelle Verfahren zur visuellen Aufbereitung der Analyseergebnisse. Abbildung 5 zeigt eine Auswahl der zur Verfügung gestellten Werkzeuge in der Anwendung in einem Prozess zur automatischen Disambiguierung von Korpusbelegen zum Adjektiv „toll“, wobei das Ergebnis der Disambiguierung an einer manuell annotierten Stichprobe direkt evaluiert wird.<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 4 Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“.png|mini|1000px|links|Abbildung 4: Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
==Auswahl der Wörter und Korpora==<br />
<br />
Wir haben Korpusabfragen zu einer Auswahl an Wörtern gestellt, die aus linguistischer Sicht interessant sind, weil sie in letzter Zeit oder über eine längere Zeitspanne hinweg neue Bedeutungen entwickelt oder ihre prototypische Bedeutung gewechselt haben. Je nach angenommenem Zeitraum der Bedeutungsveränderungen wurden unterschiedliche Korpora abgefragt. Bei der Auswahl der Beispielwörter haben wir zudem unterschiedliche Wortarten berücksichtigt, um auch Einsichten in mögliche wortartenspezifische Unterschiede in der Leistungsfähigkeit der evaluierten Data-Mining-Verfahren zu erhalten. Folgende Beispielwörter bilden die Basis für die unten dargestellten Experimente. Details zu den verwendeten Korpora finden sich direkt im Anschluss.<br />
<br />
Das Substantiv „Platte“ hat im Zuge technischer Innovationen im Laufe des 20. Jahrhunderts sein Bedeutungsspektrum stark ausdifferenziert. Neben den Bedeutungen flaches Werkstück oder Teller finden sich nach und nach zunehmend auch Verwendungen in den Bedeutungen fotografische Platte, Schallplatte/CD oder Festplatte. Eine Suche nach dem Lemma „Platte“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2886 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Verb „anrufen“ hat mit Beginn der kommerziellen Verbreitung des Telefons in den 20er/30er Jahren des 20. Jahrhunderts neben seiner ursprünglichen Bedeutung rufen/bitten auch die Bedeutung telefonieren erhalten. Eine Suche nach dem Verb „anrufen“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2085 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Substantiv „Heuschrecke“ scheint spätestens seit der Finanz- und Bankenkrise (ab 2007) neben seiner prototypischen Bedeutung Grashüpfer auch als Bezeichnung für eine am sogenannten “Heuschreckenkapitalismus” beteiligte Person verwendet zu werden. Eine Suche nach „Heuschrecke“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 715 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „zeitnah“ scheint im Laufe der letzten 20 bis 30 Jahre neben seiner ursprünglichen Bedeutung zeitgenössisch/zeitkritisch eine neue prototypische Bedeutung erhalten zu haben: unverzüglich. Eine Suche nach „zeitnah“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 597 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „toll“ hat im Laufe der letzten Jahrhunderte einen bemerkenswerten Bedeutungswandel durchlaufen, wobei sich die ursprüngliche Bedeutung irre über ausgelassen/wild bis hin zum positiv attribuierenden sehr gut wandelte. Eine Suche nach dem Adjektiv „toll“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 5793 KwiC-Snippets, eine entsprechende Suche im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. 1745 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Die Konjunktion „da“ wurde nach frühen Belegen zunächst ausschließlich in temporaler Bedeutung genutzt, heute finden sich häufiger Belege in kausaler Verwendung. Eine Suche nach der Konjunktion „da“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 123496 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Mit der Auswahl des englischen Substantivs „cloud“ soll schließlich ein erster Eindruck zur Anwendbarkeit des Verfahrens auch auf nicht deutsche Sprachdaten gewonnen werden. Das Wort scheint mit der Entstehung großer Computernetzwerke in den letzten Jahrzehnten neben seiner ursprünglichen Bedeutung Wolke eine neue Bedeutung entwickelt zu haben. Eine Suche nach „cloud“ in den Korpora der Leipzig Corpora Collection ergibt 1486 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. (DWDS-KK), das an der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften gepflegt wird, enthält ca. 100 Millionen laufende Wörter, die ausgewogen über die Dekaden des 20. Jh. und die Textsortenbereiche Belletristik, Zeitung, Wissenschaft und Sachtexte verteilt sind. Das Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ (ZEIT) umfasst alle Ausgaben der gleichnamigen Wochenzeitung von 1946 bis 2009, ca. 460 Millionen laufende Wörter (Klein & Geyken, 2010; Geyken, 2007).<br />
<br />
Die Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ist ein syntaktisch annotiertes Korpus (Konstituentenbäume) mit ausgewählten diachronen Sprachdaten aus dem deutschen Gutenberg-Projekt (http://gutenberg.spiegel.de/); dabei handelt es sich um eine Initiative einer Gemeinschaft von Interessierten, die Copyright-freie Literatur von 1210 bis 1930 über eine Web-Schnittstelle öffentlich zugänglich macht. Die TüBa-D/DC wird vom CLARIN-D-Center an der Universität Tübingen gepflegt und enthält etwa 250 Millionen laufende Wörter (Hinrichs and Zastrow, 2012).<br />
<br />
Die Leipzig-Corpora-Collection (LCC) besteht aus Korpora für verschiedene Sprachen, die zufällig ausgewählte Sätze aus Zeitungstexten und einer Web-Stichprobe enthalten (Quasthoff, Richter & Biemann, 2006). Für diese Fallstudie haben wir das englischsprachige Korpus mit Sprachdaten aus Zeitungstexten und der englischen Wikipedia verwendet, das eine Zeitspanne von 2005 bis 2010 abdeckt.<br />
Die Korpusabfragen ergeben KwiC-Snippets mit Vorkommen der untersuchten Wörter (einschließlich ihrer flektierten Formen) in einem Kontext von bis zu drei Sätzen (von bis zu einem Satz bei den Daten aus der LCC). Zusätzlich werden für jedes Snippet das Veröffentlichungsdatum sowie weitere Metadaten (bei der TüBa-D/DC: Publikationstitel und Autorname; beim DWDS-KK: Textsortenbereiche) ausgegeben.<br />
<br />
==Experimente und Evaluation==<br />
<br />
Für die automatische Disambiguierung der KwiC-Snippets zu den untersuchten Beispielwörtern wird jeweils ein unüberwachtes Verfahren eingesetzt, wie es unter 2.3. beschrieben ist. Zur Anwendung kommt jeweils das LDA-Verfahren, das in acht verschiedenen Treatments evaluiert wird, die sich durch die Auswahl der Beispielwörter und Korpora (s.o.) sowie unser Erkenntnisinteresse in Bezug auf die optimale Repräsentation der KwiC-Snippets ergeben. Die Treatments unterscheiden sich hinsichtlich folgender Aspekte:<br />
:'''1) Abgefragtes Wort und Wortart:''' Substantiv, Verb, Adjektiv oder Konjunktion?<br />
:'''2) Menge der Bedeutungen:''' Zwei oder mehr Bedeutungen?<br />
:'''3) Abgefragtes Korpus:''' Gegenwartssprachlich (DWDS-KK, ZEIT) oder diachron (TüBa-D/DC)?<br />
:'''4) Sprache des Korpus:''' Deutsch oder Englisch?<br />
:'''5) Menge der KwiC-Snippets:''' Weniger oder mehr als 1000 Snippets?<br />
Für jedes Treatment wurde zudem überprüft, ob ein Kontext von 20, 30 oder 40 Wörtern um das zu disambiguierende Wort zu den besten Ergebnissen führt. Die folgende Tabelle 1 zeigt eine Übersicht über die Evaluations-Treatments:<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! rowspan="2" style="width: 3em"| Treat-ment !! rowspan="2" style="width: 4em"| Wort !! rowspan="2"| Wortart !! rowspan="2" style="width: 5em"| Bedeu-tungen !! rowspan="2" style="width: 5em"| Korpus !! rowspan="2"| Sprache !! rowspan="2"| Snippets !! colspan="3"| Kontext <br />
|-<br />
! 20 !! 30 !! 40<br />
|-<br />
| 1 || Platte || Substantiv || 5 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 2 || toll || Adjektiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || Verb || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 4 || Heu-schrecke || Substantiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || Adjektiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 6 || toll || Adjektiv || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 7 || da || Konjunktion || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 8 || cloud || Substantiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || englisch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 1: Treatments für die Evaluation der unüberwachten Verfahren zur Disambiguierung</small><br />
<br />
Für die Evaluation wurden jeweils 30% der für die untersuchten Wörter erhobenen KwiC-Snippets von zwei unabhängigen Annotatoren manuell disambiguiert. Tabelle 2 zeigt das erreichte Inter-Annotator-Agreement (kappa: Cohen, 1960):<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! style="height: 3em"| Treatment !! Wort !! IAA<br />
|-<br />
| 1 || Platte || 0,82<br />
|-<br />
| 2 || toll || 0,76<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || 0,97<br />
|-<br />
| 4 || Heuschrecke || 0,98<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || 0,91<br />
|-<br />
| 6 || toll || 0,71<br />
|-<br />
| 7 || da || 0,75<br />
|-<br />
| 8 || cloud || 0,92<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 2: Inter-Annotator-Agreement für die manuelle Disambiguierung durch zwei unabhängige Annotatoren</small><br />
<br />
Das Disambiguierungsverfahren wurde auf Basis der manuell annotierten Datensätze evaluiert. Dazu wurden Topic-Modelle (s. 3.2) generiert, um die verschiedenen Bedeutungen der Vorkommen der untersuchten Wörter automatisch zu bestimmen. Diese wurden mit den Bedeutungszuweisungen verglichen, die die Annotatoren manuell vorgenommen haben. Als Maß für die Zuverlässigkeit der automatischen Disambiguierung haben wir jeweils den F1-Wert bestimmt. Der F1-Wert gibt das gewichtete harmonische Mittel aus Präzision (Precision) und Ausbeute (Recall) an, wobei Präzision und Ausbeute gleich gewichtet werden (Navigli & Vanella 2013; s. auch 3.1).<br />
<br />
==Ergebnisse==<br />
<br />
Die folgenden Tabellen 3-10 zeigen die mit dem oben beschriebenen Verfahren erzielten Ergebnisse:<br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Platte“ !! flaches Werkstück !! Teller !! fotografische Platte !! Schallplatte/CD !! Festplatte<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,800 || 0,800 || 0,667 || 0,287 || 0,857<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,998 || 0,875 || 0,500 || 0,381 || 0,988<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,733 || 0,600 || 0,750 || 0,353 || 0,800<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 3: Ergebnisse für Treatment 1</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild !! sehr gut<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,519 || 0,571 || 0,167<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,714 || 0,615 || 0,632<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,625 || 0,667 || 0,500<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 4: Ergebnisse für Treatment 2</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „anrufen“ !! rufen/bitten !! telefonieren<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,909 || 0,889<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 5: Ergebnisse für Treatment 3</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Heuschrecke“ !! Grashüpfer !! Person<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,857 || 0,842<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,933<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,667 || 0,727<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 6: Ergebnisse für Treatment 4</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „zeitnah“ !! unverzüglich !! zeitgenössisch/zeitkritisch<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,888 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,895 || 0,818<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 7: Ergebnisse für Treatment 5</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,571<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,625 || 0,750<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,556 || 0,636<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 8: Ergebnisse für Treatment 6</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „da“ !! temporal !! kausal<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,471 || 0,556<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,353 || 0,529<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,400 || 0,611<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 9: Ergebnisse für Treatment 7</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „cloud“ !! Wolke !! Netzwerk !! Name<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,500 || 0,471<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,783 || 0,631 || 0,615<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,467 || 0,545 || 0,684<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 10: Ergebnisse für Treatment 8</small><br />
<br />
Die Evaluation zeigt, dass die avisierte Aufgabenstellung der automatischen Disambiguierung von KwiC-Snippets aus Korpusabfragen mit dem oben beschriebenen Ansatz zu überwiegend zufriedenstellenden Ergebnissen führt. In den günstigsten Treatments liegen die F1-Werte für die Zuverlässigkeit des Verfahrens im Durchschnitt bei 0,732. Je nach untersuchtem Wort und gewünschter Bedeutung variieren die Werte allerdings zum Teil relativ stark in einem Bereich zwischen 0,381 und 0,998 (wiederum im günstigsten Treatment). Generelle Aussagen über die Leistungsfähigkeit des Verfahrens sind also nur schwer möglich. Abhängig von den oben formulierten systematischen Unterschieden der Treatments lassen sich aber folgende Trends feststellen:<br />
<br />
===Wortart===<br />
Den untersuchten Beispielen zufolge scheint die automatische Disambiguierung bei Substantiven, Verben und Adjektiven grundsätzlich mit ähnlichem Erfolg möglich zu sein. Bei „Heuschrecke“ (Tabelle 6) erzielte das Verfahren ebenso gute Werte wie bei „zeitnah“ (Tabelle 7) oder „anrufen“ (Tabelle 5). Die Spitzenwerte wurden jedoch allesamt bei Substantiven (s. auch Tabellen 3, 6, 10 ) erreicht. Die feineren Bedeutungsunterschiede bei der Konjunktion „da“ ließen sich nicht zufriedenstellend erkennen (Tabelle 9). Erfolgversprechend ist das Verfahren also vor allem bei Inhaltswörtern. Dies ist aufgrund ihrer semantisch referenzierenden Funktion auch erwartbar. Die Eignung bei grammatischen Funktionswörtern muss in zusätzlichen Studien weiter untersucht werden.<br />
<br />
===Anzahl der Bedeutungen===<br />
Hingegen scheint die Anzahl der Bedeutungen bei den untersuchten Beispielen die Ergebnisse systematisch zu beeinflussen. Bei den Beispielen „toll“ (Tabelle 4) und „cloud“ (Tabelle 10) erzielte das Verfahren schlechtere Ergebnisse als bei den Beispielen mit nur zwei Bedeutungen. Dies trifft auch für einzelne Lesarten des Beispiels „Platte“ (s. Tabelle 3) zu, während für andere jedoch Spitzenwerte erreicht wurden. Grundsätzlich scheinen unterschiedliche Bedeutungen unterschiedlich gut erkennbar zu sein.<br />
<br />
===Korpus und Sprache===<br />
Die ausgewählten Korpora (gegenwärtiges Deutsch vs. diachron, Deutsch vs. Englisch) scheinen grundsätzlich für die Aufgabe der automatischen Disambiguierung ähnlich gut geeignet zu sein. Die Ergebnisse für die Snippets zu „toll“ aus dem DWDS-KK (Tabelle 4) sind mit denen aus der TüBa-D/DC (Tabelle 8) etwa vergleichbar; dies gilt auch für die Ergebnisse zum englischen Beispiel “cloud” (Tabelle 10). Dieses Evaluationsergebnis ist insofern erwartbar, als die Texte der diachronen TüBa-D/DC in orthographisch normalisierter Form vorliegen. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig.<br />
<br />
===Anzahl an Snippets und Größe des Kontexts===<br />
Während die Anzahl der vom Verfahren genutzten KwiC-Snippets (500-1000 vs. 1000-5000) für die untersuchten Beispiele keine systematischen Auswirkungen auf das Ergebnis zu haben scheint – „zeitnah“ (Tabelle 7) und „Heuschrecke“ (Tabelle 6) werden ähnlich gut disambiguiert wie „Platte“ (Tabelle 3), „toll“ (Tabelle 8) oder „anrufen“ (Tabelle 5) – erweist sich für die Größe des Kontexts ein Umfang von 30 Wörtern vor und nach dem untersuchten Wort in den meisten Fällen als ideal. Beim Verb „anrufen“ (Tabelle 5) scheint jedoch der größte Kontext am erfolgversprechendsten zu sein. Dies könnte damit zusammenhängen, dass das Verb in seiner Funktion eher auf den Satz als größere Einheit bezogen ist, während Substantive und Adjektive bereits im näheren Kontext spezifiziert werden. Dafür sprechen auch die leicht besseren Ergebnisse beim hauptsächlich adverbiell gebrauchten „zeitnah“ (Tabelle 7) im Treatment mit einem Kontext von 40 Wörtern.<br />
<br />
==Anwendbarkeit im Rahmen der Forschung zum Bedeutungswandel==<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Die Abbildungen 5-9 veranschaulichen den Nutzen der Integration zeitlicher Informationen beim Generieren der Topic-Modelle: Forscher können auf dieser Basis leicht die Entwicklung disambiguierter lexikalischer Einheiten über die Zeit verfolgen:<br />
<br />
===„Platte“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 5 Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 5: Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 5 veranschaulicht nachvollziehbar die Bedeutungsentwicklung von „Platte“. Die Bedeutung ''Festplatte'' wird in den 90er Jahren sprunghaft frequent, während sich die anderen Bedeutungen bei einzelnen Phasen häufigerer Verwendung auf einem einigermaßen gleichbleibenden Niveau bewegen. Die Phasen häufigerer Verwendung (z.B. in der Bedeutung ''Teller'' in den 40er bis 60er Jahren oder in der Bedeutung ''fotografische Platte'' in den 80er/90er Jahren) bieten Anlass für genauere Untersuchungen unter Berücksichtigung der zugrundeliegenden KwiC-Snippets.<br />
<br />
===„toll“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 6 Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 6: Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 6 macht die Bedeutungsentwicklung des Wortes „toll“ im 20. Jahrhundert deutlich. In dem Maße, wie die älteren Bedeutungen ''insane (irre)'' und ''jolly/wild (ausgelassen/wild)'' in der Frequenz zurückgehen, wird die neuere Bedeutung ''very good (sehr gut)'' mehr und mehr prominent.<br />
<br />
===„anrufen“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 7 Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 7: Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 7 zeigt den starken Anstieg der Verwendung des Wortes „anrufen” in der Bedeutung ''telefonieren'' parallel zur kommerziellen Verbreitung des Telefons. Der in beiden Bedeutungen auftretende sägezahnartige Frequenzverlauf zwischen 1930 und 1970 könnte auf Unregelmäßigkeiten in der Ausgewogenheit der Korpusbasis hinweisen.<br />
<br />
===„Heuschrecke“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 8 Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 8: Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
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<br />
Abbildung 8 verdeutlicht den sprunghaften Anstieg der Verwendung von „Heuschrecke“ in der Bedeutung ''Person'' in den 2000er Jahren, der Dekade, an deren Ende die internationale Finanz- und Bankenkriese steht. Auffällig ist auch der schnelle Rückgang der Frequenz zur 2010er-Dekade hin. Dabei ist jedoch zu berücksichtigen, dass zu dieser Dekade bislang noch deutlich weniger Dokumente vorliegen als zu den übrigen Dekaden.<br />
<br />
===„zeitnah“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 9 Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 9: Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 9 zeigt schließlich die sprungartige Entwicklung der Bedeutung ''unverzüglich'' zu einer neuen, als prototypisch zu betrachtenden Bedeutung von „zeitnah“ ab den 2000er Jahren. Interessant ist allerdings auch der gleichzeitige Anstieg der Verwendung des Wortes in seiner älteren Bedeutung ''zeitgenössisch/zeitkritisch''. Ob dieser tatsächlich existent ist, oder ob es sich dabei um eine Kumulierung von falsch positiven Bedeutungszuordnungen handelt, wäre auf Basis der KwiC-Snippets noch zu prüfen.<br />
<br />
==Fazit==<br />
<br />
Auf dieser Seite wurden Fallstudien des KobRA-Anwendungsbereichs Lexikographie vorgestellt. Im Fokus stand die automatische Disambiguierung von Homonymen und Polysemen unterschiedlicher Wortarten, zu denen verschiedene Korpora abgefragt wurden. Ein zuverlässiges automatisches Verfahren in diesem Bereich würde die Möglichkeiten der Korpus-basierten linguistischen Forschung zum Bedeutungswandel und der Korpus-basierten lexikographischen Sprachbeschreibung erheblich erweitern. Die Leistungsfähigkeit des automatischen Verfahrens wurde mithilfe eines durch zwei unabhängige Annotatoren manuell disambiguierten Datensets evaluiert.<br />
<br />
Die Evaluation ergab insgesamt zufriedenstellende Ergebnisse. Die automatische Disambiguierung lässt sich bei Inhaltswörtern wie Substantiven, Verben oder Adjektiven mit ähnlicher Aussicht auf Erfolg durchführen. Lediglich die Anwendbarkeit bei grammatischen Funktionswörtern ist in Frage zu stellen, bzw. in zusätzlichen Studien weiter zu untersuchen. Auswirkungen auf die Güte der Ergebnisse hat vor allem die Anzahl der Bedeutungen des zu untersuchenden Wortes (je weniger desto besser). Außerdem scheint in den meisten Fällen ein mittelgroßer Wortkontext zu den besten Ergebnissen zu führen. Die Anzahl der berücksichtigten KWIC-Snippets hatte in einem Bereich zwischen 500-5000 keine erkennbare Auswirkung auf das Ergebnis der automatischen Disambiguierung, ebensowenig das verwendete (orthographisch normalisierte) Korpus. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig. <br />
<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Mithilfe der in den Metadaten vorhandenen Publikationsdaten von Belegen können nun Prozesse des Bedeutungswandels im zeitlichen Verlauf sichtbar gemacht werden. Die Entwicklung und Erprobung interaktiver Visualisierungen, die einen direkten Zugriff auf die zugrundeliegende Korpusbasis ermöglichen, wäre ein wünschenswerter nächster Innovationsschritt.<br />
<br />
==Literatur==<br />
<br />
*Blei, David M., Ng, Andrew Y. and Jordan, Michael I. (2003). ''Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3'' (3), 993-1022.<br />
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*Brody, Samuel and Lapata, Mirella (2009). Bayesian word sense induction. In: ''Proceedings of the 12th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics'', 103-111.<br />
*Brown, Peter F., Della Pietra, Stephen A., Della Pietra, Vincent J. and Mercer, Robert L. (1991). Word-sense disambiguation using statistical methods. In ''Proceedings of the 29th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics'', 264–270.<br />
*Cohen, Jacob (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. In ''Educational and Psychological Measurement'' 20, 37-46.<br />
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*Fritz, Gerd (2012). Theories of meaning change – an overview. In C. Maienborn et al. (Eds.), ''Semantics. An International Handbook of Natural Language Meaning''. Volume 3. Berlin: de Gruyter, 2625-2651.<br />
*Fritz, Gerd (2005). ''Einführung in die historische Semantik''. Tübingen: Niemeyer.<br />
*Geyken, Alexander (2007). The DWDS corpus. A reference corpus for the German language of the twentieth century. In C. Fellbaum (Ed.), ''Idioms and collocations. Corpus-based linguistic and lexicographic studies''. London: Continuum Press, 23-40.<br />
*Griffiths, Thomas L. and Steyvers, Mark (2004). Finding scientific topics. In ''Proceedings of the National Academy of Sciences, 101'' (Suppl. 1), 5228-5235.<br />
*Hinrichs, Erhard and Zastrow, Thomas (2012). Automatic Annotation and Manual Evaluation of the Diachronic German Corpus TüBa-D/DC. In ''Proceedings of the 8th International Conference on Language Resources and Evaluation'', 1622-1627.<br />
*Keller, Rudi and Kirschbaum, Ilja (2003). ''Bedeutungswandel. Eine Einführung''. Berlin: de Gruyter.<br />
*Klein, Dan and Manning, Christopher D. (2003). Accurate unlexicalized parsing. In ''Proceedings of the 41st Annual Meeting on Association for Computational Linguistics – Volume 1, ACL ’03'', pages 423–430, Stroudsburg, PA, USA. Association for Computational Linguistics.<br />
*Klein, Wolfgang and Geyken, Alexander (2010). Das Digitale Wörterbuch der Deutschen Sprache (DWDS). In U. Heid et al. (Eds.), ''Lexikographica''. Berlin: de Gruyter, 79-93.<br />
*Lüdeling, Anke and Kytö, Merja (Eds.). (2008). ''Corpus Linguistics. An International Handbook''. Volume 1. Berlin: de Gruyter.<br />
*Lüdeling, Anke and Kytö, Merja (Eds.). (2009). ''Corpus Linguistics. An International Handbook''. Volume 2. Berlin: de Gruyter.<br />
*Mierswa, Ingo et al. (2006). YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks. In ''Proceedings of the 12th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining''.<br />
*Navigli, Roberto (2009). Word sense disambiguation: A survey. ''ACM Computing Surveys, 41'' (2), 10:1-10:69.<br />
*Navigli, Roberto and Crisafulli, Giuseppe (2010). Inducing word senses to improve web search result clustering. In ''Proceedings of the 2010 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing'', 116-126.<br />
*Navigli, Roberto and Vannella, Daniele (2013). Semeval-2013 task 11: Word sense induction and disambiguation within an end-user application. In ''Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics, Volume 2: Proceedings of the Seventh International Workshop on Semantic Evaluation'', 193-201.<br />
*Quasthoff, Uwe, Richter, Matthias and Biemann, Chris (2006). Corpus Portal for Search in Monolingual Corpora. In ''Proceedings of the fifth international conference on Language Resources and Evaluation'', 1799-1802.<br />
*Rohrdantz, Christian et al. (2011). Towards Tracking Semantic Change by Visual Analytics. In ''Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics'', 305-310.<br />
*Rayson, Paul and Stevenson, Mark (2008). Sense and semantic tagging. In A. Lüdeling and M. Kytö (Eds.), ''Corpus Linguistics''. Volume 1. Berlin: de Gruyter, 564-578.<br />
*Steyvers, Mark, Smyth, Padhraic, Rosen-Zvi, Michal and Griffiths, Thomas (2004). Probabilistic author-topic models for information discovery. In ''Proceedings of the Tenth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining'', 306–315.<br />
*Storrer, Angelika (2011). Korpusgestützte Sprachanalyse in Lexikographie und Phraseologie. In K. Knapp et al.(Eds.), ''Angewandte Linguistik. Ein Lehrbuch''. 3. vollst. überarb. und erw. Aufl. Tübingen: Francke, 216-239.</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Fallstudien_zum_Bedeutungswandel:_Automatische_Disambiguierung_und_Visualisierung_disambiguierter_lexikalischer_Einheiten&diff=1381Fallstudien zum Bedeutungswandel: Automatische Disambiguierung und Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten2016-03-09T10:18:02Z<p>Bartz: </p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
<br />
==Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen: KobRA-Anwendungsbereich Lexikographie==<br />
<br />
Die Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen ist für Linguisten in zweierlei Hinsicht interessant: Lexikographen verfolgen Wortentwicklungen, um adäquate lexikographische Beschreibungen erstellen bzw. vorhandene Wörterbucheinträge aktualisieren zu können (Storrer, 2011). Forscher im Bereich der Historischen Semantik fragen nach den Möglichkeiten, Bedingungen und Folgen semantischer Innovationen (Fritz, 2012; Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Für den Erkenntnisgewinn entscheidend ist in beiden Fällen die Verfügbarkeit strukturierter Textkorpora, die es erlauben, die Verwendung eines Wortes über größere Zeiträume hinweg nachzuvollziehen. Während insbesondere im Rahmen von CLARIN umfangreiche synchrone und diachrone Textkorpora mit Metadaten zu Erscheinungsdatum und Textsorte sowie komfortable Abfrage- und Analysewerkzeuge zur Verfügung stehen, ist die großflächige automatische semantische Annotation der Korpora nach gegenwärtigem Stand der Technik noch nicht zufriedenstellend möglich (Rayson & Stevenson, 2008). Bei der Korpus-basierten Untersuchung von Bedeutungswandel müssen deshalb bislang die zu einem Wort gefundenen Einzelbelege manuell disambiguiert werden. Verbreitung und Prozesse des Bedeutungswandels können daher aktuell lediglich anhand weniger Beispiele und auf einer vergleichsweise geringen Datenbasis beschrieben werden (Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Ziel der im Folgenden beschriebenen Fallstudie ist es, Data-Mining-Verfahren zu erproben, die den Korpus-Nutzer dadurch unterstützen, dass sie eine Menge von Snippets zu einem lexikographisch interessanten Wort nach den Bedeutungen dieses Wortes partitionieren, sodass die Snippets für einzelne Bedeutungen auch einzeln zählbar sind (Details s. Bartz et al. im Erscheinen).<br />
<br />
==Bezug zu den Aufgabenstellungen des KobRA-Projekts: Disambiguieren/Visualisieren==<br />
<br />
Das übergreifende Ziel des KobRA-Projekts besteht darin, durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen zu verbessern. Die auf dieser Seite dokumentierte Fallstudie bearbeitet einen Problemtyp, der in vielen korpusbasierten linguistischen Untersuchungen auftritt:<br />
<br />
Ein Wort, dessen Gebrauch untersucht werden soll, tritt im Korpus mit hoher Frequenz auf. Die bei der Korpussuche generierten Trefferlisten sind aber nicht unmittelbar nutzbar, weil das gesuchte Wort in verschiedenen Bedeutungen vorkommt, die im Rahmen der Untersuchung zu unterscheiden und ggf. einzeln zu zählen sind, was aber mit der vorhandenen Korpustechnologie nicht automatisch möglich ist. Benötigt werden deshalb Data-Mining-Verfahren, die den Korpus-Nutzer dabei unterstützen, Trefferlisten zu einem Wort nach verschiedenen Bedeutungen dieses Wortes zu partitionieren.<br />
<br />
Die Partitionierung ermöglicht zugleich anspruchsvolle Visualisierungen, die den Gebrauch von Wörtern über Zeitspannen und Textsortenbereiche hinweg in seiner Entwicklung auch grafisch sichtbar machen sowie neue Fragestellungen und Hypothesen induzieren können. Ein Werkzeug zur Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten wurde daher ergänzend erprobt.<br />
<br />
==Data-Mining-Verfahren und -Umgebung, Werkzeuge zur Annotation und Visualisierung==<br />
<br />
===Einlesen, Repräsentation und Nutzung der Korpusdaten===<br />
<br />
Die Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts setzen direkt an der von einem Korpusabfragesystem zu einem gesuchten Ausdruck ausgegebenen Keyword-in-Context-Ergebnisliste (KwiC-Liste) an (s. Abbildung 1). Diese besteht aus kurzen Text-Snippets für jeden Treffer der Abfrage, die das Suchwort in einem Kontext von einigen Sätzen erhalten (je nach Fragestellung und genutztem Korpus variabel, meist 1-3 Sätze). Grundlage für das maschinelle Lernen sind also nicht die vollständigen Korpora, sondern eine vom Korpus-Nutzer auf Grundlage seiner Expertise schon auf die hochrelevanten Daten konzentrierte Auswahl. Die gängigen Abfragesysteme bieten dazu heute über ausgefeilte Abfragesprachen bereits umfangreiche Möglichkeiten an, das Suchergebnis abhängig von bestimmten Merkmalen möglichst präzise einzuschränken. Zu diesen Merkmalen zählen Wortformen und Phrasen, Wortabstände und -fenster bis hin zu regulären Ausdrücken für die Mustersuche, Lemmata (Rückführung der flektierten Wortformen auf die Grundform), morphosyntaktischen (Wortarten) und syntaktischen Informationen.<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 1 Abfrage zum Suchwort "toll" im DWDS-Kernkorpus des 20 Jh über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl Geyken 2007, Klein & Geyken 2010).png|mini|1000px|links|Abbildung 1: Abfrage zum Suchwort „toll" im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl. Geyken 2007, Klein & Geyken 2010)]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Die durch Korpusabfrage gewonnenen Daten können unabhängig vom verwendeten Korpus in die im Projekt genutzte und angepasste Data-Mining-Umgebung (s. 2.4) eingelesen werden. Einzige Voraussetzung ist die Formatierung in einem Tabellenformat (z.B. als Komma-separated-Values/CSV oder XLS). Alternativ steht mit dem im Projekt entwickelten Plug-in ein Werkzeug („LinguisticQuery-Operator“) zur Verfügung, das die Abfrage der durch die KobRA-Projektpartner bereitgestellten Ressourcen direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus ermöglicht. Das Werkzeug unterstützt auch die oben genannten erweiterten Abfragemöglichkeiten gängiger Korpusabfragesysteme. Für das Auslesen der in vielen Korpora genutzten XML-Datenbasis (nach TEI-Standard, z.B.: Beißwenger et al. 2012) wurde als Bestandteil des RapidMiner-Plug-ins außerdem ein TEI-Reader bereitgestellt.<br />
<br />
Die KwiC-Snippets werden für das maschinelle Lernen als Sequenzen von Wörtern repräsentiert (‚Bags-of-Words‘; grundlegende Repräsentation). Jedes Snippet wird als großer Vektor mit Einträgen für jedes Wort der Gesamtmenge aller Wörter in einer KwiC-Liste dargestellt (ein sogenannter ‚Wortvektor‘). In einer KwiC-Liste mit N Wörtern ist der Vektor N-dimensional. Die Elemente der Wortvektoren können binär sein und das bloße Vorkommen eines Wortes in einem Snippet oder Häufigkeiten des Wortes in einem Snippet und in allen Snippets der KwiC-Liste darstellen. Formal ist ein Wortvektor v für einen endlichen Text definiert als ein N-dimensionaler Vektor, d.h. alle möglichen Texte enthalten N unterschiedliche Wörter. Für v gilt, dass die i-te Komponente die Anzahl der Vorkommen oder (normalisierte) Frequenz von Wort i im Text ist. Ordnet man diese Wörter, so kann man jedes Wort über einen Index i identifizieren. Damit definieren wir eine Abbildung Phi, die die Snippets (hier wie ‚Texte‘ behandelt) als Wortvektoren abbildet. Dies geschieht formal so:<br />
<br />
φ(d) = (f(w1,d), f(w2,d), …, f(wN,d)), wobei f(wi,d) die Anzahl oder (normalisierte) Frequenz von Wort i in Text d (für ‚document‘) angibt.<br />
<br />
Für eine erweiterte Repräsentation, die die Berücksichtigung weiterer Merkmale (z.B. N-Gramme, Phrasen, morphosyntaktische Informationen, Dependenzen, Syntaxbäume) über die reinen Wortvorkommen hinaus beim maschinellen Lernen erlaubt, nutzen wir Kernmethoden (Shawe-Taylor & Cristianini 2004), die die Ähnlichkeit für jedes mögliche Paar von Snippets angeben, indem sie die Snippets in einem Hilbertraum abbilden. Mithilfe der Stützvektormethode (auch ‚Support-Vector-Machine‘, kurz: SVM, Joachims 1998; s. 2.2) lässt sich daraufhin eine klassifizierende Hyperebene lernen (s. 2.2). Beispielsweise werden Parse-Bäume über sogenannte ‚Treekernels‘ in einen Hilbertraum gemappt, der von allen möglichen Teilbäumen aufgespannt wird. Mittels des sogenannten ‚Kerneltricks‘ kann dann eine Support-Vector-Maschine gelernt werden, ohne explizit alle möglichen Teilbäume aufzählen zu müssen (Collins & Duffy 2001).<br />
<br />
===Lernverfahren: Topic-Modelle/Latente Dirichlet-Analyse===<br />
<br />
Die oben formulierte Aufgabe wurde in der Forschung zu Data-Mining-Verfahren vor allem im Bereich der Induktion von Wortbedeutungen schon in zahlreichen Ansätzen bearbeitet. Ein früher statistischer Ansatz wurde bereits 1991 von Brown et al. vorgelegt, einen umfassenden Überblick über den gegenwärtigen Forschungsstand gibt Navigli (2009). Brody und Lapata (2009) konnten zeigen, dass sich mithilfe der Latenten Dirichlet-Analyse (auch ‚Latent-Dirichlet-Allocation‘, kurz: ‚LDA‘, vgl. Blei et al. 2003) tendenziell die besten Ergebnisse erzielen lassen. LDA wurde ursprünglich zum thematischen Partitionieren von Dokumentsammlungen genutzt. Navigli und Crisafulli (2010) konnten aber bereits zeigen, dass sich das Verfahren auch für die Disambiguierung kleiner Text-Snippets erfolgreich nutzen lässt, z.B. für das Partitionieren der Trefferlisten von Web-Suchmaschinen. Besonderheiten der Anwendung von LDA auf KwiC-Listen aus Korpora und weitere Details zum Verfahren sind in Batz et al. (2013, Technischer Bericht 2013/2) beschrieben.<br />
<br />
Im Rahmen des KobRA-Projekts wurde LDA für die Nutzung in RapidMiner (s. 2.4) implementiert, wie es von Blei et al. (2003) vorgestellt wurde. LDA schätzt die Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Wörtern und Dokumenten (hier: KwiC-Snippets) über eine bestimmte Anzahl überzufällig häufig auftretender Kontextwörter, sogenannter ‚Topics‘, die als Repräsentationen für verschiedene Verwendungsweisen (z.B. Bedeutungen) eines gegebenen sprachlichen Ausdrucks aufgefasst werden. Dabei wird angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit für die Zuordnung zu den Topics einer Dirichletverteilung folgt, die von den gegebenen Metaparametern α und β abhängt. Die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Topics für ein gegebenes Snippet ist modelliert als multinomiale Verteilung, die von der Dirichletverteilung der Snippets über die Topics abhängt. Formal sei ϕ ~ Dirichlet(β) die Wahrscheinlichkeitsverteilung eines Snippets und p(z1| ϕ(j)) ~ Multi(ϕ(j)) die Wahrscheinlichkeit des Topics z1 für ein gegebenes Snippet j.<br />
<br />
Wir verwenden einen Gibbs-Sampler (Griffiths & Steyvers 2004), um die Verteilungen zu schätzen. Der Gibbs-Sampler modelliert die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für ein gegebenes Topic z1 in Abhängigkeit zu allen anderen Topics und den Wörtern eines Snippets als Markov-Reihe. Diese nähert sich der A-posteriori-Verteilung der Topics für die in einem Snippet gegebenen Wörter an. Die A-posteriori-Verteilung kann schließlich genutzt werden, um das wahrscheinlichste Topic für ein gegebenes Snippet zu ermitteln. Auf dieser Basis wird im Rahmen des stochastischen Prozesses die Generierung von Topics simuliert. Abhängig davon, wie häufig ein bestimmtes Topic für ein gegebenes Snippet gezogen wird, ermitteln wir die Wörter, die das Topic am wahrscheinlichsten indizieren. Diese repräsentieren das Topic und damit die Verwendungsweise/Bedeutung des gesuchten Ausdrucks.<br />
<br />
===Berücksichtigung zeitlicher Entwicklungen===<br />
<br />
Die Analyse von Aspekten des Sprachwandels über die Zeit ist aus der linguistischen Anwenderperspektive ein besonderer Fokus des KobRA-Projekts. Deshalb wurde das oben beschriebene Verfahren für die Analyse zeitlicher Entwicklungen erweitert. Dafür haben wir zum einen eine Möglichkeit geschaffen, die in den verwendeten Korpora als Metadaten vorhandenen zeitlichen Informationen zu den Snippets (z.B. Veröffentlichungsdatum) unabhängig von den Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Topic-Wörter und der Topics über die Snippets auszuwerten. Dies ermöglicht uns, zu erfassen, wie häufig ein bestimmtes Topic des Topic-Modells in einem bestimmten Zeitabschnitt vorkommt. Abbildung 3 zeigt eine solche Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit (Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 3.2):<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 2 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 2: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Eine weitere Möglichkeit zur Integration von zeitlichen Informationen in Topic-Modelle ist die Modellierung von Zeit explizit als Zufallsvariable (Wang & McCallum 2006). Dafür nehmen wir an, dass die Zeit eine Beta-verteilte Zufallsvariable ist und die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Wort in einem Snippet zu einem Topic gehört, auch von dieser Variable abhängig ist. Dies hat vor allem den Vorteil, dass wir die Zeit nicht in Intervalle einteilen müssen, sondern dynamische Perioden der Topics modellieren können. Abbildung 4 zeigt die Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit, wenn Zeit als abhängige Beta-verteilte Zufallsvariable modelliert wird (gleiche Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 3.2). Im Vergleich zu Abbildung 3 sieht man sehr schön, dass wir nun die Topics über die Zeit viel eindeutiger trennen können.<br />
<br />
Visualisierungen wie die Abbildungen 3 und 4 wurden mithilfe des Werkzeugs „dfr-browser“ (Goldstone o.J.) generiert, das die Entwicklung von Topics über die Zeit und auch die Verteilung von Kontextwörtern und Snippets über die Topics veranschaulichen kann. Eine Schnittstelle zum Visualisierungswerkzeug wurde für die Nutzung in RapidMininer implementiert (s. 2.4).<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 3 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 3: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
===Erweiterung der Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“===<br />
<br />
Alle im KobRA-Projekt implementierten und evaluierten Verfahren und Werkzeuge sind als Plug-in für die Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“ (früher „YALE“, Mierswa et al. 2006) verfügbar. RapidMiner ermöglicht auf einfache Weise die Ausführung vielfältiger, leistungsfähiger Methoden zur Analyse großer Datenmengen und enthält standardmäßig bereits eine Vielzahl von Werkzeugen für Datenimport, -transformation, -analyse und -visualisierung.<br />
<br />
Im KobRA-Projekt wurden neben den oben bereits beschriebenen Data-Mining-Verfahren für das Partitionieren (s. 3.2) von Daten zusätzlich Methoden implementiert, die einen effizienten Zugriff auf die im Projekt verfügbaren Sprachressourcen und die Extraktion sowie Analyse von Dokument- und sprachlichen Merkmalen ermöglichen. Eine integrierte Annotationsumgebung erlaubt Korpus-Nutzern, ihre Expertise durch Annotation von Daten direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus in maschinelle Lernprozesse einzubringen, z.B. in Szenarien des Aktiven Lernens. Eine Schnittstelle zur CLARIN-Annotationsumgebung „WebLicht“ (Hinrichs et al. 2010) eröffnet Nutzern die Möglichkeit, alle automatischen Sprachverarbeitungswerkzeuge zur Anreicherung der Daten zu verwenden, die über die CLARIN-Infrastruktur verfügbar sind. Eine weitere Schnittstelle zu einem leistungsfähigen Visualisierungswerkzeug (Goldstone o.J.) erschließt aktuelle Verfahren zur visuellen Aufbereitung der Analyseergebnisse. Abbildung 5 zeigt eine Auswahl der zur Verfügung gestellten Werkzeuge in der Anwendung in einem Prozess zur automatischen Disambiguierung von Korpusbelegen zum Adjektiv „toll“, wobei das Ergebnis der Disambiguierung an einer manuell annotierten Stichprobe direkt evaluiert wird.<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 4 Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“.png|mini|1000px|links|Abbildung 4: Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
==Auswahl der Wörter und Korpora==<br />
<br />
Wir haben Korpusabfragen zu einer Auswahl an Wörtern gestellt, die aus linguistischer Sicht interessant sind, weil sie in letzter Zeit oder über eine längere Zeitspanne hinweg neue Bedeutungen entwickelt oder ihre prototypische Bedeutung gewechselt haben. Je nach angenommenem Zeitraum der Bedeutungsveränderungen wurden unterschiedliche Korpora abgefragt. Bei der Auswahl der Beispielwörter haben wir zudem unterschiedliche Wortarten berücksichtigt, um auch Einsichten in mögliche wortartenspezifische Unterschiede in der Leistungsfähigkeit der evaluierten Data-Mining-Verfahren zu erhalten. Folgende Beispielwörter bilden die Basis für die unten dargestellten Experimente. Details zu den verwendeten Korpora finden sich direkt im Anschluss.<br />
<br />
Das Substantiv „Platte“ hat im Zuge technischer Innovationen im Laufe des 20. Jahrhunderts sein Bedeutungsspektrum stark ausdifferenziert. Neben den Bedeutungen flaches Werkstück oder Teller finden sich nach und nach zunehmend auch Verwendungen in den Bedeutungen fotografische Platte, Schallplatte/CD oder Festplatte. Eine Suche nach dem Lemma „Platte“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2886 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Verb „anrufen“ hat mit Beginn der kommerziellen Verbreitung des Telefons in den 20er/30er Jahren des 20. Jahrhunderts neben seiner ursprünglichen Bedeutung rufen/bitten auch die Bedeutung telefonieren erhalten. Eine Suche nach dem Verb „anrufen“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2085 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Substantiv „Heuschrecke“ scheint spätestens seit der Finanz- und Bankenkrise (ab 2007) neben seiner prototypischen Bedeutung Grashüpfer auch als Bezeichnung für eine am sogenannten “Heuschreckenkapitalismus” beteiligte Person verwendet zu werden. Eine Suche nach „Heuschrecke“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 715 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „zeitnah“ scheint im Laufe der letzten 20 bis 30 Jahre neben seiner ursprünglichen Bedeutung zeitgenössisch/zeitkritisch eine neue prototypische Bedeutung erhalten zu haben: unverzüglich. Eine Suche nach „zeitnah“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 597 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „toll“ hat im Laufe der letzten Jahrhunderte einen bemerkenswerten Bedeutungswandel durchlaufen, wobei sich die ursprüngliche Bedeutung irre über ausgelassen/wild bis hin zum positiv attribuierenden sehr gut wandelte. Eine Suche nach dem Adjektiv „toll“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 5793 KwiC-Snippets, eine entsprechende Suche im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. 1745 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Die Konjunktion „da“ wurde nach frühen Belegen zunächst ausschließlich in temporaler Bedeutung genutzt, heute finden sich häufiger Belege in kausaler Verwendung. Eine Suche nach der Konjunktion „da“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 123496 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Mit der Auswahl des englischen Substantivs „cloud“ soll schließlich ein erster Eindruck zur Anwendbarkeit des Verfahrens auch auf nicht deutsche Sprachdaten gewonnen werden. Das Wort scheint mit der Entstehung großer Computernetzwerke in den letzten Jahrzehnten neben seiner ursprünglichen Bedeutung Wolke eine neue Bedeutung entwickelt zu haben. Eine Suche nach „cloud“ in den Korpora der Leipzig Corpora Collection ergibt 1486 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. (DWDS-KK), das an der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften gepflegt wird, enthält ca. 100 Millionen laufende Wörter, die ausgewogen über die Dekaden des 20. Jh. und die Textsortenbereiche Belletristik, Zeitung, Wissenschaft und Sachtexte verteilt sind. Das Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ (ZEIT) umfasst alle Ausgaben der gleichnamigen Wochenzeitung von 1946 bis 2009, ca. 460 Millionen laufende Wörter (Klein & Geyken, 2010; Geyken, 2007).<br />
<br />
Die Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ist ein syntaktisch annotiertes Korpus (Konstituentenbäume) mit ausgewählten diachronen Sprachdaten aus dem deutschen Gutenberg-Projekt (http://gutenberg.spiegel.de/); dabei handelt es sich um eine Initiative einer Gemeinschaft von Interessierten, die Copyright-freie Literatur von 1210 bis 1930 über eine Web-Schnittstelle öffentlich zugänglich macht. Die TüBa-D/DC wird vom CLARIN-D-Center an der Universität Tübingen gepflegt und enthält etwa 250 Millionen laufende Wörter (Hinrichs and Zastrow, 2012).<br />
<br />
Die Leipzig-Corpora-Collection (LCC) besteht aus Korpora für verschiedene Sprachen, die zufällig ausgewählte Sätze aus Zeitungstexten und einer Web-Stichprobe enthalten (Quasthoff, Richter & Biemann, 2006). Für diese Fallstudie haben wir das englischsprachige Korpus mit Sprachdaten aus Zeitungstexten und der englischen Wikipedia verwendet, das eine Zeitspanne von 2005 bis 2010 abdeckt.<br />
Die Korpusabfragen ergeben KwiC-Snippets mit Vorkommen der untersuchten Wörter (einschließlich ihrer flektierten Formen) in einem Kontext von bis zu drei Sätzen (von bis zu einem Satz bei den Daten aus der LCC). Zusätzlich werden für jedes Snippet das Veröffentlichungsdatum sowie weitere Metadaten (bei der TüBa-D/DC: Publikationstitel und Autorname; beim DWDS-KK: Textsortenbereiche) ausgegeben.<br />
<br />
==Experimente und Evaluation==<br />
<br />
Für die automatische Disambiguierung der KwiC-Snippets zu den untersuchten Beispielwörtern wird jeweils ein unüberwachtes Verfahren eingesetzt, wie es unter 2.3. beschrieben ist. Zur Anwendung kommt jeweils das LDA-Verfahren, das in acht verschiedenen Treatments evaluiert wird, die sich durch die Auswahl der Beispielwörter und Korpora (s.o.) sowie unser Erkenntnisinteresse in Bezug auf die optimale Repräsentation der KwiC-Snippets ergeben. Die Treatments unterscheiden sich hinsichtlich folgender Aspekte:<br />
:'''1) Abgefragtes Wort und Wortart:''' Substantiv, Verb, Adjektiv oder Konjunktion?<br />
:'''2) Menge der Bedeutungen:''' Zwei oder mehr Bedeutungen?<br />
:'''3) Abgefragtes Korpus:''' Gegenwartssprachlich (DWDS-KK, ZEIT) oder diachron (TüBa-D/DC)?<br />
:'''4) Sprache des Korpus:''' Deutsch oder Englisch?<br />
:'''5) Menge der KwiC-Snippets:''' Weniger oder mehr als 1000 Snippets?<br />
Für jedes Treatment wurde zudem überprüft, ob ein Kontext von 20, 30 oder 40 Wörtern um das zu disambiguierende Wort zu den besten Ergebnissen führt. Die folgende Tabelle 1 zeigt eine Übersicht über die Evaluations-Treatments:<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! rowspan="2" style="width: 3em"| Treat-ment !! rowspan="2" style="width: 4em"| Wort !! rowspan="2"| Wortart !! rowspan="2" style="width: 5em"| Bedeu-tungen !! rowspan="2" style="width: 5em"| Korpus !! rowspan="2"| Sprache !! rowspan="2"| Snippets !! colspan="3"| Kontext <br />
|-<br />
! 20 !! 30 !! 40<br />
|-<br />
| 1 || Platte || Substantiv || 5 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 2 || toll || Adjektiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || Verb || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 4 || Heu-schrecke || Substantiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || Adjektiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 6 || toll || Adjektiv || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 7 || da || Konjunktion || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 8 || cloud || Substantiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || englisch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 1: Treatments für die Evaluation der unüberwachten Verfahren zur Disambiguierung</small><br />
<br />
Für die Evaluation wurden jeweils 30% der für die untersuchten Wörter erhobenen KwiC-Snippets von zwei unabhängigen Annotatoren manuell disambiguiert. Tabelle 2 zeigt das erreichte Inter-Annotator-Agreement (kappa: Cohen, 1960):<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! style="height: 3em"| Treatment !! Wort !! IAA<br />
|-<br />
| 1 || Platte || 0,82<br />
|-<br />
| 2 || toll || 0,76<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || 0,97<br />
|-<br />
| 4 || Heuschrecke || 0,98<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || 0,91<br />
|-<br />
| 6 || toll || 0,71<br />
|-<br />
| 7 || da || 0,75<br />
|-<br />
| 8 || cloud || 0,92<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 2: Inter-Annotator-Agreement für die manuelle Disambiguierung durch zwei unabhängige Annotatoren</small><br />
<br />
Das Disambiguierungsverfahren wurde auf Basis der manuell annotierten Datensätze evaluiert. Dazu wurden Topic-Modelle (s. 3.2) generiert, um die verschiedenen Bedeutungen der Vorkommen der untersuchten Wörter automatisch zu bestimmen. Diese wurden mit den Bedeutungszuweisungen verglichen, die die Annotatoren manuell vorgenommen haben. Als Maß für die Zuverlässigkeit der automatischen Disambiguierung haben wir jeweils den F1-Wert bestimmt. Der F1-Wert gibt das gewichtete harmonische Mittel aus Präzision (Precision) und Ausbeute (Recall) an, wobei Präzision und Ausbeute gleich gewichtet werden (Navigli & Vanella 2013; s. auch 3.1).<br />
<br />
==Ergebnisse==<br />
<br />
Die folgenden Tabellen 3-10 zeigen die mit dem oben beschriebenen Verfahren erzielten Ergebnisse:<br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Platte“ !! flaches Werkstück !! Teller !! fotografische Platte !! Schallplatte/CD !! Festplatte<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,800 || 0,800 || 0,667 || 0,287 || 0,857<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,998 || 0,875 || 0,500 || 0,381 || 0,988<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,733 || 0,600 || 0,750 || 0,353 || 0,800<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 3: Ergebnisse für Treatment 1</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild !! sehr gut<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,519 || 0,571 || 0,167<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,714 || 0,615 || 0,632<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,625 || 0,667 || 0,500<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 4: Ergebnisse für Treatment 2</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „anrufen“ !! rufen/bitten !! telefonieren<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,909 || 0,889<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 5: Ergebnisse für Treatment 3</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Heuschrecke“ !! Grashüpfer !! Person<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,857 || 0,842<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,933<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,667 || 0,727<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 6: Ergebnisse für Treatment 4</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „zeitnah“ !! unverzüglich !! zeitgenössisch/zeitkritisch<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,888 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,895 || 0,818<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 7: Ergebnisse für Treatment 5</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,571<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,625 || 0,750<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,556 || 0,636<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 8: Ergebnisse für Treatment 6</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „da“ !! temporal !! kausal<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,471 || 0,556<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,353 || 0,529<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,400 || 0,611<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 9: Ergebnisse für Treatment 7</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „cloud“ !! Wolke !! Netzwerk !! Name<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,500 || 0,471<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,783 || 0,631 || 0,615<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,467 || 0,545 || 0,684<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 10: Ergebnisse für Treatment 8</small><br />
<br />
Die Evaluation zeigt, dass die avisierte Aufgabenstellung der automatischen Disambiguierung von KwiC-Snippets aus Korpusabfragen mit dem oben beschriebenen Ansatz zu überwiegend zufriedenstellenden Ergebnissen führt. In den günstigsten Treatments liegen die F1-Werte für die Zuverlässigkeit des Verfahrens im Durchschnitt bei 0,732. Je nach untersuchtem Wort und gewünschter Bedeutung variieren die Werte allerdings zum Teil relativ stark in einem Bereich zwischen 0,381 und 0,998 (wiederum im günstigsten Treatment). Generelle Aussagen über die Leistungsfähigkeit des Verfahrens sind also nur schwer möglich. Abhängig von den oben formulierten systematischen Unterschieden der Treatments lassen sich aber folgende Trends feststellen:<br />
<br />
===Wortart===<br />
Den untersuchten Beispielen zufolge scheint die automatische Disambiguierung bei Substantiven, Verben und Adjektiven grundsätzlich mit ähnlichem Erfolg möglich zu sein. Bei „Heuschrecke“ (Tabelle 6) erzielte das Verfahren ebenso gute Werte wie bei „zeitnah“ (Tabelle 7) oder „anrufen“ (Tabelle 5). Die Spitzenwerte wurden jedoch allesamt bei Substantiven (s. auch Tabellen 3, 6, 10 ) erreicht. Die feineren Bedeutungsunterschiede bei der Konjunktion „da“ ließen sich nicht zufriedenstellend erkennen (Tabelle 9). Erfolgversprechend ist das Verfahren also vor allem bei Inhaltswörtern. Dies ist aufgrund ihrer semantisch referenzierenden Funktion auch erwartbar. Die Eignung bei grammatischen Funktionswörtern muss in zusätzlichen Studien weiter untersucht werden.<br />
<br />
===Anzahl der Bedeutungen===<br />
Hingegen scheint die Anzahl der Bedeutungen bei den untersuchten Beispielen die Ergebnisse systematisch zu beeinflussen. Bei den Beispielen „toll“ (Tabelle 4) und „cloud“ (Tabelle 10) erzielte das Verfahren schlechtere Ergebnisse als bei den Beispielen mit nur zwei Bedeutungen. Dies trifft auch für einzelne Lesarten des Beispiels „Platte“ (s. Tabelle 3) zu, während für andere jedoch Spitzenwerte erreicht wurden. Grundsätzlich scheinen unterschiedliche Bedeutungen unterschiedlich gut erkennbar zu sein.<br />
<br />
===Korpus und Sprache===<br />
Die ausgewählten Korpora (gegenwärtiges Deutsch vs. diachron, Deutsch vs. Englisch) scheinen grundsätzlich für die Aufgabe der automatischen Disambiguierung ähnlich gut geeignet zu sein. Die Ergebnisse für die Snippets zu „toll“ aus dem DWDS-KK (Tabelle 4) sind mit denen aus der TüBa-D/DC (Tabelle 8) etwa vergleichbar; dies gilt auch für die Ergebnisse zum englischen Beispiel “cloud” (Tabelle 10). Dieses Evaluationsergebnis ist insofern erwartbar, als die Texte der diachronen TüBa-D/DC in orthographisch normalisierter Form vorliegen. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig.<br />
<br />
===Anzahl an Snippets und Größe des Kontexts===<br />
Während die Anzahl der vom Verfahren genutzten KwiC-Snippets (500-1000 vs. 1000-5000) für die untersuchten Beispiele keine systematischen Auswirkungen auf das Ergebnis zu haben scheint – „zeitnah“ (Tabelle 7) und „Heuschrecke“ (Tabelle 6) werden ähnlich gut disambiguiert wie „Platte“ (Tabelle 3), „toll“ (Tabelle 8) oder „anrufen“ (Tabelle 5) – erweist sich für die Größe des Kontexts ein Umfang von 30 Wörtern vor und nach dem untersuchten Wort in den meisten Fällen als ideal. Beim Verb „anrufen“ (Tabelle 5) scheint jedoch der größte Kontext am erfolgversprechendsten zu sein. Dies könnte damit zusammenhängen, dass das Verb in seiner Funktion eher auf den Satz als größere Einheit bezogen ist, während Substantive und Adjektive bereits im näheren Kontext spezifiziert werden. Dafür sprechen auch die leicht besseren Ergebnisse beim hauptsächlich adverbiell gebrauchten „zeitnah“ (Tabelle 7) im Treatment mit einem Kontext von 40 Wörtern.<br />
<br />
==Anwendbarkeit im Rahmen der Forschung zum Bedeutungswandel==<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Die Abbildungen 5-9 veranschaulichen den Nutzen der Integration zeitlicher Informationen beim Generieren der Topic-Modelle: Forscher können auf dieser Basis leicht die Entwicklung disambiguierter lexikalischer Einheiten über die Zeit verfolgen:<br />
<br />
===„Platte“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 5 Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 5: Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 5 veranschaulicht nachvollziehbar die Bedeutungsentwicklung von „Platte“. Die Bedeutung ''Festplatte'' wird in den 90er Jahren sprunghaft frequent, während sich die anderen Bedeutungen bei einzelnen Phasen häufigerer Verwendung auf einem einigermaßen gleichbleibenden Niveau bewegen. Die Phasen häufigerer Verwendung (z.B. in der Bedeutung ''Teller'' in den 40er bis 60er Jahren oder in der Bedeutung ''fotografische Platte'' in den 80er/90er Jahren) bieten Anlass für genauere Untersuchungen unter Berücksichtigung der zugrundeliegenden KwiC-Snippets.<br />
<br />
===„toll“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 6 Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 6: Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 6 macht die Bedeutungsentwicklung des Wortes „toll“ im 20. Jahrhundert deutlich. In dem Maße, wie die älteren Bedeutungen ''insane (irre)'' und ''jolly/wild (ausgelassen/wild)'' in der Frequenz zurückgehen, wird die neuere Bedeutung ''very good (sehr gut)'' mehr und mehr prominent.<br />
<br />
===„anrufen“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 7 Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 7: Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 7 zeigt den starken Anstieg der Verwendung des Wortes „anrufen” in der Bedeutung ''telefonieren'' parallel zur kommerziellen Verbreitung des Telefons. Der in beiden Bedeutungen auftretende sägezahnartige Frequenzverlauf zwischen 1930 und 1970 könnte auf Unregelmäßigkeiten in der Ausgewogenheit der Korpusbasis hinweisen.<br />
<br />
===„Heuschrecke“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 8 Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 8: Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 8 verdeutlicht den sprunghaften Anstieg der Verwendung von „Heuschrecke“ in der Bedeutung ''Person'' in den 2000er Jahren, der Dekade, an deren Ende die internationale Finanz- und Bankenkriese steht. Auffällig ist auch der schnelle Rückgang der Frequenz zur 2010er-Dekade hin. Dabei ist jedoch zu berücksichtigen, dass zu dieser Dekade bislang noch deutlich weniger Dokumente vorliegen als zu den übrigen Dekaden.<br />
<br />
===„zeitnah“===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 9 Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 9: Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 9 zeigt schließlich die sprungartige Entwicklung der Bedeutung ''unverzüglich'' zu einer neuen, als prototypisch zu betrachtenden Bedeutung von „zeitnah“ ab den 2000er Jahren. Interessant ist allerdings auch der gleichzeitige Anstieg der Verwendung des Wortes in seiner älteren Bedeutung ''zeitgenössisch/zeitkritisch''. Ob dieser tatsächlich existent ist, oder ob es sich dabei um eine Kumulierung von falsch positiven Bedeutungszuordnungen handelt, wäre auf Basis der KwiC-Snippets noch zu prüfen.<br />
<br />
==Fazit==<br />
<br />
Auf dieser Seite wurden Fallstudien des KobRA-Anwendungsbereichs Lexikographie vorgestellt. Im Fokus stand die automatische Disambiguierung von Homonymen und Polysemen unterschiedlicher Wortarten, zu denen verschiedene Korpora abgefragt wurden. Ein zuverlässiges automatisches Verfahren in diesem Bereich würde die Möglichkeiten der Korpus-basierten linguistischen Forschung zum Bedeutungswandel und der Korpus-basierten lexikographischen Sprachbeschreibung erheblich erweitern. Die Leistungsfähigkeit des automatischen Verfahrens wurde mithilfe eines durch zwei unabhängige Annotatoren manuell disambiguierten Datensets evaluiert.<br />
<br />
Die Evaluation ergab insgesamt zufriedenstellende Ergebnisse. Die automatische Disambiguierung lässt sich bei Inhaltswörtern wie Substantiven, Verben oder Adjektiven mit ähnlicher Aussicht auf Erfolg durchführen. Lediglich die Anwendbarkeit bei grammatischen Funktionswörtern ist in Frage zu stellen, bzw. in zusätzlichen Studien weiter zu untersuchen. Auswirkungen auf die Güte der Ergebnisse hat vor allem die Anzahl der Bedeutungen des zu untersuchenden Wortes (je weniger desto besser). Außerdem scheint in den meisten Fällen ein mittelgroßer Wortkontext zu den besten Ergebnissen zu führen. Die Anzahl der berücksichtigten KWIC-Snippets hatte in einem Bereich zwischen 500-5000 keine erkennbare Auswirkung auf das Ergebnis der automatischen Disambiguierung, ebensowenig das verwendete (orthographisch normalisierte) Korpus. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig. <br />
<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Mithilfe der in den Metadaten vorhandenen Publikationsdaten von Belegen können nun Prozesse des Bedeutungswandels im zeitlichen Verlauf sichtbar gemacht werden. Die Entwicklung und Erprobung interaktiver Visualisierungen, die einen direkten Zugriff auf die zugrundeliegende Korpusbasis ermöglichen, wäre ein wünschenswerter nächster Innovationsschritt.<br />
<br />
==Literatur==<br />
<br />
*Blei, David M., Ng, Andrew Y. and Jordan, Michael I. (2003). ''Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3'' (3), 993-1022.<br />
*Blei, David M. and Lafferty, John D. (2006). Dynamic topic models. In ''Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning'', 113-120.<br />
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<hr />
<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
<br />
== 1 Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen: KobRA-Anwendungsbereich Lexikographie==<br />
<br />
Die Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen ist für Linguisten in zweierlei Hinsicht interessant: Lexikographen verfolgen Wortentwicklungen, um adäquate lexikographische Beschreibungen erstellen bzw. vorhandene Wörterbucheinträge aktualisieren zu können (Storrer, 2011). Forscher im Bereich der Historischen Semantik fragen nach den Möglichkeiten, Bedingungen und Folgen semantischer Innovationen (Fritz, 2012; Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Für den Erkenntnisgewinn entscheidend ist in beiden Fällen die Verfügbarkeit strukturierter Textkorpora, die es erlauben, die Verwendung eines Wortes über größere Zeiträume hinweg nachzuvollziehen. Während insbesondere im Rahmen von CLARIN umfangreiche synchrone und diachrone Textkorpora mit Metadaten zu Erscheinungsdatum und Textsorte sowie komfortable Abfrage- und Analysewerkzeuge zur Verfügung stehen, ist die großflächige automatische semantische Annotation der Korpora nach gegenwärtigem Stand der Technik noch nicht zufriedenstellend möglich (Rayson & Stevenson, 2008). Bei der Korpus-basierten Untersuchung von Bedeutungswandel müssen deshalb bislang die zu einem Wort gefundenen Einzelbelege manuell disambiguiert werden. Verbreitung und Prozesse des Bedeutungswandels können daher aktuell lediglich anhand weniger Beispiele und auf einer vergleichsweise geringen Datenbasis beschrieben werden (Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Ziel der im Folgenden beschriebenen Fallstudie ist es, Data-Mining-Verfahren zu erproben, die den Korpus-Nutzer dadurch unterstützen, dass sie eine Menge von Snippets zu einem lexikographisch interessanten Wort nach den Bedeutungen dieses Wortes partitionieren, sodass die Snippets für einzelne Bedeutungen auch einzeln zählbar sind (Details s. Bartz et al. im Erscheinen).<br />
<br />
== 2 Bezug zu den Aufgabenstellungen des KobRA-Projekts: Disambiguieren/Visualisieren ==<br />
<br />
Das übergreifende Ziel des KobRA-Projekts besteht darin, durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen zu verbessern. Die auf dieser Seite dokumentierte Fallstudie bearbeitet einen Problemtyp, der in vielen korpusbasierten linguistischen Untersuchungen auftritt:<br />
<br />
Ein Wort, dessen Gebrauch untersucht werden soll, tritt im Korpus mit hoher Frequenz auf. Die bei der Korpussuche generierten Trefferlisten sind aber nicht unmittelbar nutzbar, weil das gesuchte Wort in verschiedenen Bedeutungen vorkommt, die im Rahmen der Untersuchung zu unterscheiden und ggf. einzeln zu zählen sind, was aber mit der vorhandenen Korpustechnologie nicht automatisch möglich ist. Benötigt werden deshalb Data-Mining-Verfahren, die den Korpus-Nutzer dabei unterstützen, Trefferlisten zu einem Wort nach verschiedenen Bedeutungen dieses Wortes zu partitionieren.<br />
<br />
Die Partitionierung ermöglicht zugleich anspruchsvolle Visualisierungen, die den Gebrauch von Wörtern über Zeitspannen und Textsortenbereiche hinweg in seiner Entwicklung auch grafisch sichtbar machen sowie neue Fragestellungen und Hypothesen induzieren können. Ein Werkzeug zur Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten wurde daher ergänzend erprobt.<br />
<br />
== 3 Data-Mining-Verfahren und -Umgebung, Werkzeuge zur Annotation und Visualisierung ==<br />
<br />
=== 3.1 Einlesen, Repräsentation und Nutzung der Korpusdaten ===<br />
<br />
Die Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts setzen direkt an der von einem Korpusabfragesystem zu einem gesuchten Ausdruck ausgegebenen Keyword-in-Context-Ergebnisliste (KwiC-Liste) an (s. Abbildung 1). Diese besteht aus kurzen Text-Snippets für jeden Treffer der Abfrage, die das Suchwort in einem Kontext von einigen Sätzen erhalten (je nach Fragestellung und genutztem Korpus variabel, meist 1-3 Sätze). Grundlage für das maschinelle Lernen sind also nicht die vollständigen Korpora, sondern eine vom Korpus-Nutzer auf Grundlage seiner Expertise schon auf die hochrelevanten Daten konzentrierte Auswahl. Die gängigen Abfragesysteme bieten dazu heute über ausgefeilte Abfragesprachen bereits umfangreiche Möglichkeiten an, das Suchergebnis abhängig von bestimmten Merkmalen möglichst präzise einzuschränken. Zu diesen Merkmalen zählen Wortformen und Phrasen, Wortabstände und -fenster bis hin zu regulären Ausdrücken für die Mustersuche, Lemmata (Rückführung der flektierten Wortformen auf die Grundform), morphosyntaktischen (Wortarten) und syntaktischen Informationen.<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 1 Abfrage zum Suchwort "toll" im DWDS-Kernkorpus des 20 Jh über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl Geyken 2007, Klein & Geyken 2010).png|mini|1000px|links|Abbildung 1: Abfrage zum Suchwort „toll" im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl. Geyken 2007, Klein & Geyken 2010)]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Die durch Korpusabfrage gewonnenen Daten können unabhängig vom verwendeten Korpus in die im Projekt genutzte und angepasste Data-Mining-Umgebung (s. 2.4) eingelesen werden. Einzige Voraussetzung ist die Formatierung in einem Tabellenformat (z.B. als Komma-separated-Values/CSV oder XLS). Alternativ steht mit dem im Projekt entwickelten Plug-in ein Werkzeug („LinguisticQuery-Operator“) zur Verfügung, das die Abfrage der durch die KobRA-Projektpartner bereitgestellten Ressourcen direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus ermöglicht. Das Werkzeug unterstützt auch die oben genannten erweiterten Abfragemöglichkeiten gängiger Korpusabfragesysteme. Für das Auslesen der in vielen Korpora genutzten XML-Datenbasis (nach TEI-Standard, z.B.: Beißwenger et al. 2012) wurde als Bestandteil des RapidMiner-Plug-ins außerdem ein TEI-Reader bereitgestellt.<br />
<br />
Die KwiC-Snippets werden für das maschinelle Lernen als Sequenzen von Wörtern repräsentiert (‚Bags-of-Words‘; grundlegende Repräsentation). Jedes Snippet wird als großer Vektor mit Einträgen für jedes Wort der Gesamtmenge aller Wörter in einer KwiC-Liste dargestellt (ein sogenannter ‚Wortvektor‘). In einer KwiC-Liste mit N Wörtern ist der Vektor N-dimensional. Die Elemente der Wortvektoren können binär sein und das bloße Vorkommen eines Wortes in einem Snippet oder Häufigkeiten des Wortes in einem Snippet und in allen Snippets der KwiC-Liste darstellen. Formal ist ein Wortvektor v für einen endlichen Text definiert als ein N-dimensionaler Vektor, d.h. alle möglichen Texte enthalten N unterschiedliche Wörter. Für v gilt, dass die i-te Komponente die Anzahl der Vorkommen oder (normalisierte) Frequenz von Wort i im Text ist. Ordnet man diese Wörter, so kann man jedes Wort über einen Index i identifizieren. Damit definieren wir eine Abbildung Phi, die die Snippets (hier wie ‚Texte‘ behandelt) als Wortvektoren abbildet. Dies geschieht formal so:<br />
<br />
φ(d) = (f(w1,d), f(w2,d), …, f(wN,d)), wobei f(wi,d) die Anzahl oder (normalisierte) Frequenz von Wort i in Text d (für ‚document‘) angibt.<br />
<br />
Für eine erweiterte Repräsentation, die die Berücksichtigung weiterer Merkmale (z.B. N-Gramme, Phrasen, morphosyntaktische Informationen, Dependenzen, Syntaxbäume) über die reinen Wortvorkommen hinaus beim maschinellen Lernen erlaubt, nutzen wir Kernmethoden (Shawe-Taylor & Cristianini 2004), die die Ähnlichkeit für jedes mögliche Paar von Snippets angeben, indem sie die Snippets in einem Hilbertraum abbilden. Mithilfe der Stützvektormethode (auch ‚Support-Vector-Machine‘, kurz: SVM, Joachims 1998; s. 2.2) lässt sich daraufhin eine klassifizierende Hyperebene lernen (s. 2.2). Beispielsweise werden Parse-Bäume über sogenannte ‚Treekernels‘ in einen Hilbertraum gemappt, der von allen möglichen Teilbäumen aufgespannt wird. Mittels des sogenannten ‚Kerneltricks‘ kann dann eine Support-Vector-Maschine gelernt werden, ohne explizit alle möglichen Teilbäume aufzählen zu müssen (Collins & Duffy 2001).<br />
<br />
=== 3.2 Lernverfahren: Topic-Modelle/Latente Dirichlet-Analyse ===<br />
<br />
Die oben formulierte Aufgabe wurde in der Forschung zu Data-Mining-Verfahren vor allem im Bereich der Induktion von Wortbedeutungen schon in zahlreichen Ansätzen bearbeitet. Ein früher statistischer Ansatz wurde bereits 1991 von Brown et al. vorgelegt, einen umfassenden Überblick über den gegenwärtigen Forschungsstand gibt Navigli (2009). Brody und Lapata (2009) konnten zeigen, dass sich mithilfe der Latenten Dirichlet-Analyse (auch ‚Latent-Dirichlet-Allocation‘, kurz: ‚LDA‘, vgl. Blei et al. 2003) tendenziell die besten Ergebnisse erzielen lassen. LDA wurde ursprünglich zum thematischen Partitionieren von Dokumentsammlungen genutzt. Navigli und Crisafulli (2010) konnten aber bereits zeigen, dass sich das Verfahren auch für die Disambiguierung kleiner Text-Snippets erfolgreich nutzen lässt, z.B. für das Partitionieren der Trefferlisten von Web-Suchmaschinen. Besonderheiten der Anwendung von LDA auf KwiC-Listen aus Korpora und weitere Details zum Verfahren sind in Batz et al. (2013, Technischer Bericht 2013/2) beschrieben.<br />
<br />
Im Rahmen des KobRA-Projekts wurde LDA für die Nutzung in RapidMiner (s. 2.4) implementiert, wie es von Blei et al. (2003) vorgestellt wurde. LDA schätzt die Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Wörtern und Dokumenten (hier: KwiC-Snippets) über eine bestimmte Anzahl überzufällig häufig auftretender Kontextwörter, sogenannter ‚Topics‘, die als Repräsentationen für verschiedene Verwendungsweisen (z.B. Bedeutungen) eines gegebenen sprachlichen Ausdrucks aufgefasst werden. Dabei wird angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit für die Zuordnung zu den Topics einer Dirichletverteilung folgt, die von den gegebenen Metaparametern α und β abhängt. Die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Topics für ein gegebenes Snippet ist modelliert als multinomiale Verteilung, die von der Dirichletverteilung der Snippets über die Topics abhängt. Formal sei ϕ ~ Dirichlet(β) die Wahrscheinlichkeitsverteilung eines Snippets und p(z1| ϕ(j)) ~ Multi(ϕ(j)) die Wahrscheinlichkeit des Topics z1 für ein gegebenes Snippet j.<br />
<br />
Wir verwenden einen Gibbs-Sampler (Griffiths & Steyvers 2004), um die Verteilungen zu schätzen. Der Gibbs-Sampler modelliert die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für ein gegebenes Topic z1 in Abhängigkeit zu allen anderen Topics und den Wörtern eines Snippets als Markov-Reihe. Diese nähert sich der A-posteriori-Verteilung der Topics für die in einem Snippet gegebenen Wörter an. Die A-posteriori-Verteilung kann schließlich genutzt werden, um das wahrscheinlichste Topic für ein gegebenes Snippet zu ermitteln. Auf dieser Basis wird im Rahmen des stochastischen Prozesses die Generierung von Topics simuliert. Abhängig davon, wie häufig ein bestimmtes Topic für ein gegebenes Snippet gezogen wird, ermitteln wir die Wörter, die das Topic am wahrscheinlichsten indizieren. Diese repräsentieren das Topic und damit die Verwendungsweise/Bedeutung des gesuchten Ausdrucks.<br />
<br />
=== 3.3 Berücksichtigung zeitlicher Entwicklungen ===<br />
<br />
Die Analyse von Aspekten des Sprachwandels über die Zeit ist aus der linguistischen Anwenderperspektive ein besonderer Fokus des KobRA-Projekts. Deshalb wurde das oben beschriebene Verfahren für die Analyse zeitlicher Entwicklungen erweitert. Dafür haben wir zum einen eine Möglichkeit geschaffen, die in den verwendeten Korpora als Metadaten vorhandenen zeitlichen Informationen zu den Snippets (z.B. Veröffentlichungsdatum) unabhängig von den Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Topic-Wörter und der Topics über die Snippets auszuwerten. Dies ermöglicht uns, zu erfassen, wie häufig ein bestimmtes Topic des Topic-Modells in einem bestimmten Zeitabschnitt vorkommt. Abbildung 3 zeigt eine solche Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit (Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 3.2):<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 2 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 2: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Eine weitere Möglichkeit zur Integration von zeitlichen Informationen in Topic-Modelle ist die Modellierung von Zeit explizit als Zufallsvariable (Wang & McCallum 2006). Dafür nehmen wir an, dass die Zeit eine Beta-verteilte Zufallsvariable ist und die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Wort in einem Snippet zu einem Topic gehört, auch von dieser Variable abhängig ist. Dies hat vor allem den Vorteil, dass wir die Zeit nicht in Intervalle einteilen müssen, sondern dynamische Perioden der Topics modellieren können. Abbildung 4 zeigt die Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit, wenn Zeit als abhängige Beta-verteilte Zufallsvariable modelliert wird (gleiche Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 3.2). Im Vergleich zu Abbildung 3 sieht man sehr schön, dass wir nun die Topics über die Zeit viel eindeutiger trennen können.<br />
<br />
Visualisierungen wie die Abbildungen 3 und 4 wurden mithilfe des Werkzeugs „dfr-browser“ (Goldstone o.J.) generiert, das die Entwicklung von Topics über die Zeit und auch die Verteilung von Kontextwörtern und Snippets über die Topics veranschaulichen kann. Eine Schnittstelle zum Visualisierungswerkzeug wurde für die Nutzung in RapidMininer implementiert (s. 2.4).<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 3 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 3: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
=== 3.4 Erweiterung der Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“ ===<br />
<br />
Alle im KobRA-Projekt implementierten und evaluierten Verfahren und Werkzeuge sind als Plug-in für die Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“ (früher „YALE“, Mierswa et al. 2006) verfügbar. RapidMiner ermöglicht auf einfache Weise die Ausführung vielfältiger, leistungsfähiger Methoden zur Analyse großer Datenmengen und enthält standardmäßig bereits eine Vielzahl von Werkzeugen für Datenimport, -transformation, -analyse und -visualisierung.<br />
<br />
Im KobRA-Projekt wurden neben den oben bereits beschriebenen Data-Mining-Verfahren für das Partitionieren (s. 3.2) von Daten zusätzlich Methoden implementiert, die einen effizienten Zugriff auf die im Projekt verfügbaren Sprachressourcen und die Extraktion sowie Analyse von Dokument- und sprachlichen Merkmalen ermöglichen. Eine integrierte Annotationsumgebung erlaubt Korpus-Nutzern, ihre Expertise durch Annotation von Daten direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus in maschinelle Lernprozesse einzubringen, z.B. in Szenarien des Aktiven Lernens. Eine Schnittstelle zur CLARIN-Annotationsumgebung „WebLicht“ (Hinrichs et al. 2010) eröffnet Nutzern die Möglichkeit, alle automatischen Sprachverarbeitungswerkzeuge zur Anreicherung der Daten zu verwenden, die über die CLARIN-Infrastruktur verfügbar sind. Eine weitere Schnittstelle zu einem leistungsfähigen Visualisierungswerkzeug (Goldstone o.J.) erschließt aktuelle Verfahren zur visuellen Aufbereitung der Analyseergebnisse. Abbildung 5 zeigt eine Auswahl der zur Verfügung gestellten Werkzeuge in der Anwendung in einem Prozess zur automatischen Disambiguierung von Korpusbelegen zum Adjektiv „toll“, wobei das Ergebnis der Disambiguierung an einer manuell annotierten Stichprobe direkt evaluiert wird.<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 4 Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“.png|mini|1000px|links|Abbildung 4: Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
== 4 Auswahl der Wörter und Korpora ==<br />
<br />
Wir haben Korpusabfragen zu einer Auswahl an Wörtern gestellt, die aus linguistischer Sicht interessant sind, weil sie in letzter Zeit oder über eine längere Zeitspanne hinweg neue Bedeutungen entwickelt oder ihre prototypische Bedeutung gewechselt haben. Je nach angenommenem Zeitraum der Bedeutungsveränderungen wurden unterschiedliche Korpora abgefragt. Bei der Auswahl der Beispielwörter haben wir zudem unterschiedliche Wortarten berücksichtigt, um auch Einsichten in mögliche wortartenspezifische Unterschiede in der Leistungsfähigkeit der evaluierten Data-Mining-Verfahren zu erhalten. Folgende Beispielwörter bilden die Basis für die unten dargestellten Experimente. Details zu den verwendeten Korpora finden sich direkt im Anschluss.<br />
<br />
Das Substantiv „Platte“ hat im Zuge technischer Innovationen im Laufe des 20. Jahrhunderts sein Bedeutungsspektrum stark ausdifferenziert. Neben den Bedeutungen flaches Werkstück oder Teller finden sich nach und nach zunehmend auch Verwendungen in den Bedeutungen fotografische Platte, Schallplatte/CD oder Festplatte. Eine Suche nach dem Lemma „Platte“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2886 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Verb „anrufen“ hat mit Beginn der kommerziellen Verbreitung des Telefons in den 20er/30er Jahren des 20. Jahrhunderts neben seiner ursprünglichen Bedeutung rufen/bitten auch die Bedeutung telefonieren erhalten. Eine Suche nach dem Verb „anrufen“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2085 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Substantiv „Heuschrecke“ scheint spätestens seit der Finanz- und Bankenkrise (ab 2007) neben seiner prototypischen Bedeutung Grashüpfer auch als Bezeichnung für eine am sogenannten “Heuschreckenkapitalismus” beteiligte Person verwendet zu werden. Eine Suche nach „Heuschrecke“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 715 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „zeitnah“ scheint im Laufe der letzten 20 bis 30 Jahre neben seiner ursprünglichen Bedeutung zeitgenössisch/zeitkritisch eine neue prototypische Bedeutung erhalten zu haben: unverzüglich. Eine Suche nach „zeitnah“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 597 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „toll“ hat im Laufe der letzten Jahrhunderte einen bemerkenswerten Bedeutungswandel durchlaufen, wobei sich die ursprüngliche Bedeutung irre über ausgelassen/wild bis hin zum positiv attribuierenden sehr gut wandelte. Eine Suche nach dem Adjektiv „toll“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 5793 KwiC-Snippets, eine entsprechende Suche im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. 1745 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Die Konjunktion „da“ wurde nach frühen Belegen zunächst ausschließlich in temporaler Bedeutung genutzt, heute finden sich häufiger Belege in kausaler Verwendung. Eine Suche nach der Konjunktion „da“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 123496 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Mit der Auswahl des englischen Substantivs „cloud“ soll schließlich ein erster Eindruck zur Anwendbarkeit des Verfahrens auch auf nicht deutsche Sprachdaten gewonnen werden. Das Wort scheint mit der Entstehung großer Computernetzwerke in den letzten Jahrzehnten neben seiner ursprünglichen Bedeutung Wolke eine neue Bedeutung entwickelt zu haben. Eine Suche nach „cloud“ in den Korpora der Leipzig Corpora Collection ergibt 1486 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. (DWDS-KK), das an der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften gepflegt wird, enthält ca. 100 Millionen laufende Wörter, die ausgewogen über die Dekaden des 20. Jh. und die Textsortenbereiche Belletristik, Zeitung, Wissenschaft und Sachtexte verteilt sind. Das Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ (ZEIT) umfasst alle Ausgaben der gleichnamigen Wochenzeitung von 1946 bis 2009, ca. 460 Millionen laufende Wörter (Klein & Geyken, 2010; Geyken, 2007).<br />
<br />
Die Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ist ein syntaktisch annotiertes Korpus (Konstituentenbäume) mit ausgewählten diachronen Sprachdaten aus dem deutschen Gutenberg-Projekt (http://gutenberg.spiegel.de/); dabei handelt es sich um eine Initiative einer Gemeinschaft von Interessierten, die Copyright-freie Literatur von 1210 bis 1930 über eine Web-Schnittstelle öffentlich zugänglich macht. Die TüBa-D/DC wird vom CLARIN-D-Center an der Universität Tübingen gepflegt und enthält etwa 250 Millionen laufende Wörter (Hinrichs and Zastrow, 2012).<br />
<br />
Die Leipzig-Corpora-Collection (LCC) besteht aus Korpora für verschiedene Sprachen, die zufällig ausgewählte Sätze aus Zeitungstexten und einer Web-Stichprobe enthalten (Quasthoff, Richter & Biemann, 2006). Für diese Fallstudie haben wir das englischsprachige Korpus mit Sprachdaten aus Zeitungstexten und der englischen Wikipedia verwendet, das eine Zeitspanne von 2005 bis 2010 abdeckt.<br />
Die Korpusabfragen ergeben KwiC-Snippets mit Vorkommen der untersuchten Wörter (einschließlich ihrer flektierten Formen) in einem Kontext von bis zu drei Sätzen (von bis zu einem Satz bei den Daten aus der LCC). Zusätzlich werden für jedes Snippet das Veröffentlichungsdatum sowie weitere Metadaten (bei der TüBa-D/DC: Publikationstitel und Autorname; beim DWDS-KK: Textsortenbereiche) ausgegeben.<br />
<br />
== 5 Experimente und Evaluation ==<br />
<br />
Für die automatische Disambiguierung der KwiC-Snippets zu den untersuchten Beispielwörtern wird jeweils ein unüberwachtes Verfahren eingesetzt, wie es unter 2.3. beschrieben ist. Zur Anwendung kommt jeweils das LDA-Verfahren, das in acht verschiedenen Treatments evaluiert wird, die sich durch die Auswahl der Beispielwörter und Korpora (s.o.) sowie unser Erkenntnisinteresse in Bezug auf die optimale Repräsentation der KwiC-Snippets ergeben. Die Treatments unterscheiden sich hinsichtlich folgender Aspekte:<br />
:'''1) Abgefragtes Wort und Wortart:''' Substantiv, Verb, Adjektiv oder Konjunktion?<br />
:'''2) Menge der Bedeutungen:''' Zwei oder mehr Bedeutungen?<br />
:'''3) Abgefragtes Korpus:''' Gegenwartssprachlich (DWDS-KK, ZEIT) oder diachron (TüBa-D/DC)?<br />
:'''4) Sprache des Korpus:''' Deutsch oder Englisch?<br />
:'''5) Menge der KwiC-Snippets:''' Weniger oder mehr als 1000 Snippets?<br />
Für jedes Treatment wurde zudem überprüft, ob ein Kontext von 20, 30 oder 40 Wörtern um das zu disambiguierende Wort zu den besten Ergebnissen führt. Die folgende Tabelle 1 zeigt eine Übersicht über die Evaluations-Treatments:<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! rowspan="2" style="width: 3em"| Treat-ment !! rowspan="2" style="width: 4em"| Wort !! rowspan="2"| Wortart !! rowspan="2" style="width: 5em"| Bedeu-tungen !! rowspan="2" style="width: 5em"| Korpus !! rowspan="2"| Sprache !! rowspan="2"| Snippets !! colspan="3"| Kontext <br />
|-<br />
! 20 !! 30 !! 40<br />
|-<br />
| 1 || Platte || Substantiv || 5 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 2 || toll || Adjektiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || Verb || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 4 || Heu-schrecke || Substantiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || Adjektiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 6 || toll || Adjektiv || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 7 || da || Konjunktion || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 8 || cloud || Substantiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || englisch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 1: Treatments für die Evaluation der unüberwachten Verfahren zur Disambiguierung</small><br />
<br />
Für die Evaluation wurden jeweils 30% der für die untersuchten Wörter erhobenen KwiC-Snippets von zwei unabhängigen Annotatoren manuell disambiguiert. Tabelle 2 zeigt das erreichte Inter-Annotator-Agreement (kappa: Cohen, 1960):<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! style="height: 3em"| Treatment !! Wort !! IAA<br />
|-<br />
| 1 || Platte || 0,82<br />
|-<br />
| 2 || toll || 0,76<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || 0,97<br />
|-<br />
| 4 || Heuschrecke || 0,98<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || 0,91<br />
|-<br />
| 6 || toll || 0,71<br />
|-<br />
| 7 || da || 0,75<br />
|-<br />
| 8 || cloud || 0,92<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 2: Inter-Annotator-Agreement für die manuelle Disambiguierung durch zwei unabhängige Annotatoren</small><br />
<br />
Das Disambiguierungsverfahren wurde auf Basis der manuell annotierten Datensätze evaluiert. Dazu wurden Topic-Modelle (s. 3.2) generiert, um die verschiedenen Bedeutungen der Vorkommen der untersuchten Wörter automatisch zu bestimmen. Diese wurden mit den Bedeutungszuweisungen verglichen, die die Annotatoren manuell vorgenommen haben. Als Maß für die Zuverlässigkeit der automatischen Disambiguierung haben wir jeweils den F1-Wert bestimmt. Der F1-Wert gibt das gewichtete harmonische Mittel aus Präzision (Precision) und Ausbeute (Recall) an, wobei Präzision und Ausbeute gleich gewichtet werden (Navigli & Vanella 2013; s. auch 3.1).<br />
<br />
== 6 Ergebnisse ==<br />
<br />
Die folgenden Tabellen 3-10 zeigen die mit dem oben beschriebenen Verfahren erzielten Ergebnisse:<br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Platte“ !! flaches Werkstück !! Teller !! fotografische Platte !! Schallplatte/CD !! Festplatte<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,800 || 0,800 || 0,667 || 0,287 || 0,857<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,998 || 0,875 || 0,500 || 0,381 || 0,988<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,733 || 0,600 || 0,750 || 0,353 || 0,800<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 3: Ergebnisse für Treatment 1</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild !! sehr gut<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,519 || 0,571 || 0,167<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,714 || 0,615 || 0,632<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,625 || 0,667 || 0,500<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 4: Ergebnisse für Treatment 2</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „anrufen“ !! rufen/bitten !! telefonieren<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,909 || 0,889<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 5: Ergebnisse für Treatment 3</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Heuschrecke“ !! Grashüpfer !! Person<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,857 || 0,842<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,933<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,667 || 0,727<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 6: Ergebnisse für Treatment 4</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „zeitnah“ !! unverzüglich !! zeitgenössisch/zeitkritisch<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,888 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,895 || 0,818<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 7: Ergebnisse für Treatment 5</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,571<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,625 || 0,750<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,556 || 0,636<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 8: Ergebnisse für Treatment 6</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „da“ !! temporal !! kausal<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,471 || 0,556<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,353 || 0,529<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,400 || 0,611<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 9: Ergebnisse für Treatment 7</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „cloud“ !! Wolke !! Netzwerk !! Name<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,500 || 0,471<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,783 || 0,631 || 0,615<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,467 || 0,545 || 0,684<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 10: Ergebnisse für Treatment 8</small><br />
<br />
Die Evaluation zeigt, dass die avisierte Aufgabenstellung der automatischen Disambiguierung von KwiC-Snippets aus Korpusabfragen mit dem oben beschriebenen Ansatz zu überwiegend zufriedenstellenden Ergebnissen führt. In den günstigsten Treatments liegen die F1-Werte für die Zuverlässigkeit des Verfahrens im Durchschnitt bei 0,732. Je nach untersuchtem Wort und gewünschter Bedeutung variieren die Werte allerdings zum Teil relativ stark in einem Bereich zwischen 0,381 und 0,998 (wiederum im günstigsten Treatment). Generelle Aussagen über die Leistungsfähigkeit des Verfahrens sind also nur schwer möglich. Abhängig von den oben formulierten systematischen Unterschieden der Treatments lassen sich aber folgende Trends feststellen:<br />
<br />
=== 6.1 Wortart ===<br />
Den untersuchten Beispielen zufolge scheint die automatische Disambiguierung bei Substantiven, Verben und Adjektiven grundsätzlich mit ähnlichem Erfolg möglich zu sein. Bei „Heuschrecke“ (Tabelle 6) erzielte das Verfahren ebenso gute Werte wie bei „zeitnah“ (Tabelle 7) oder „anrufen“ (Tabelle 5). Die Spitzenwerte wurden jedoch allesamt bei Substantiven (s. auch Tabellen 3, 6, 10 ) erreicht. Die feineren Bedeutungsunterschiede bei der Konjunktion „da“ ließen sich nicht zufriedenstellend erkennen (Tabelle 9). Erfolgversprechend ist das Verfahren also vor allem bei Inhaltswörtern. Dies ist aufgrund ihrer semantisch referenzierenden Funktion auch erwartbar. Die Eignung bei grammatischen Funktionswörtern muss in zusätzlichen Studien weiter untersucht werden.<br />
<br />
=== 6.2 Anzahl der Bedeutungen ===<br />
Hingegen scheint die Anzahl der Bedeutungen bei den untersuchten Beispielen die Ergebnisse systematisch zu beeinflussen. Bei den Beispielen „toll“ (Tabelle 4) und „cloud“ (Tabelle 10) erzielte das Verfahren schlechtere Ergebnisse als bei den Beispielen mit nur zwei Bedeutungen. Dies trifft auch für einzelne Lesarten des Beispiels „Platte“ (s. Tabelle 3) zu, während für andere jedoch Spitzenwerte erreicht wurden. Grundsätzlich scheinen unterschiedliche Bedeutungen unterschiedlich gut erkennbar zu sein.<br />
<br />
=== 6.3 Korpus und Sprache ===<br />
Die ausgewählten Korpora (gegenwärtiges Deutsch vs. diachron, Deutsch vs. Englisch) scheinen grundsätzlich für die Aufgabe der automatischen Disambiguierung ähnlich gut geeignet zu sein. Die Ergebnisse für die Snippets zu „toll“ aus dem DWDS-KK (Tabelle 4) sind mit denen aus der TüBa-D/DC (Tabelle 8) etwa vergleichbar; dies gilt auch für die Ergebnisse zum englischen Beispiel “cloud” (Tabelle 10). Dieses Evaluationsergebnis ist insofern erwartbar, als die Texte der diachronen TüBa-D/DC in orthographisch normalisierter Form vorliegen. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig.<br />
<br />
=== 6.4 Anzahl an Snippets und Größe des Kontexts ===<br />
Während die Anzahl der vom Verfahren genutzten KwiC-Snippets (500-1000 vs. 1000-5000) für die untersuchten Beispiele keine systematischen Auswirkungen auf das Ergebnis zu haben scheint – „zeitnah“ (Tabelle 7) und „Heuschrecke“ (Tabelle 6) werden ähnlich gut disambiguiert wie „Platte“ (Tabelle 3), „toll“ (Tabelle 8) oder „anrufen“ (Tabelle 5) – erweist sich für die Größe des Kontexts ein Umfang von 30 Wörtern vor und nach dem untersuchten Wort in den meisten Fällen als ideal. Beim Verb „anrufen“ (Tabelle 5) scheint jedoch der größte Kontext am erfolgversprechendsten zu sein. Dies könnte damit zusammenhängen, dass das Verb in seiner Funktion eher auf den Satz als größere Einheit bezogen ist, während Substantive und Adjektive bereits im näheren Kontext spezifiziert werden. Dafür sprechen auch die leicht besseren Ergebnisse beim hauptsächlich adverbiell gebrauchten „zeitnah“ (Tabelle 7) im Treatment mit einem Kontext von 40 Wörtern.<br />
<br />
== 7 Anwendbarkeit im Rahmen der Forschung zum Bedeutungswandel ==<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Die Abbildungen 5-9 veranschaulichen den Nutzen der Integration zeitlicher Informationen beim Generieren der Topic-Modelle: Forscher können auf dieser Basis leicht die Entwicklung disambiguierter lexikalischer Einheiten über die Zeit verfolgen:<br />
<br />
=== 7.1 „Platte“ ===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 5 Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 5: Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 5 veranschaulicht nachvollziehbar die Bedeutungsentwicklung von „Platte“. Die Bedeutung ''Festplatte'' wird in den 90er Jahren sprunghaft frequent, während sich die anderen Bedeutungen bei einzelnen Phasen häufigerer Verwendung auf einem einigermaßen gleichbleibenden Niveau bewegen. Die Phasen häufigerer Verwendung (z.B. in der Bedeutung ''Teller'' in den 40er bis 60er Jahren oder in der Bedeutung ''fotografische Platte'' in den 80er/90er Jahren) bieten Anlass für genauere Untersuchungen unter Berücksichtigung der zugrundeliegenden KwiC-Snippets.<br />
<br />
=== 7.2 „toll“ ===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 6 Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 6: Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 6 macht die Bedeutungsentwicklung des Wortes „toll“ im 20. Jahrhundert deutlich. In dem Maße, wie die älteren Bedeutungen ''insane (irre)'' und ''jolly/wild (ausgelassen/wild)'' in der Frequenz zurückgehen, wird die neuere Bedeutung ''very good (sehr gut)'' mehr und mehr prominent.<br />
<br />
=== 7.3 „anrufen“ ===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 7 Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 7: Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 7 zeigt den starken Anstieg der Verwendung des Wortes „anrufen” in der Bedeutung ''telefonieren'' parallel zur kommerziellen Verbreitung des Telefons. Der in beiden Bedeutungen auftretende sägezahnartige Frequenzverlauf zwischen 1930 und 1970 könnte auf Unregelmäßigkeiten in der Ausgewogenheit der Korpusbasis hinweisen.<br />
<br />
=== 7.4 „Heuschrecke“ ===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 8 Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 8: Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 8 verdeutlicht den sprunghaften Anstieg der Verwendung von „Heuschrecke“ in der Bedeutung ''Person'' in den 2000er Jahren, der Dekade, an deren Ende die internationale Finanz- und Bankenkriese steht. Auffällig ist auch der schnelle Rückgang der Frequenz zur 2010er-Dekade hin. Dabei ist jedoch zu berücksichtigen, dass zu dieser Dekade bislang noch deutlich weniger Dokumente vorliegen als zu den übrigen Dekaden.<br />
<br />
=== 7.5 „zeitnah“ ===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 9 Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 9: Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 9 zeigt schließlich die sprungartige Entwicklung der Bedeutung ''unverzüglich'' zu einer neuen, als prototypisch zu betrachtenden Bedeutung von „zeitnah“ ab den 2000er Jahren. Interessant ist allerdings auch der gleichzeitige Anstieg der Verwendung des Wortes in seiner älteren Bedeutung ''zeitgenössisch/zeitkritisch''. Ob dieser tatsächlich existent ist, oder ob es sich dabei um eine Kumulierung von falsch positiven Bedeutungszuordnungen handelt, wäre auf Basis der KwiC-Snippets noch zu prüfen.<br />
<br />
== 8 Fazit ==<br />
<br />
Auf dieser Seite wurden Fallstudien des KobRA-Anwendungsbereichs Lexikographie vorgestellt. Im Fokus stand die automatische Disambiguierung von Homonymen und Polysemen unterschiedlicher Wortarten, zu denen verschiedene Korpora abgefragt wurden. Ein zuverlässiges automatisches Verfahren in diesem Bereich würde die Möglichkeiten der Korpus-basierten linguistischen Forschung zum Bedeutungswandel und der Korpus-basierten lexikographischen Sprachbeschreibung erheblich erweitern. Die Leistungsfähigkeit des automatischen Verfahrens wurde mithilfe eines durch zwei unabhängige Annotatoren manuell disambiguierten Datensets evaluiert.<br />
<br />
Die Evaluation ergab insgesamt zufriedenstellende Ergebnisse. Die automatische Disambiguierung lässt sich bei Inhaltswörtern wie Substantiven, Verben oder Adjektiven mit ähnlicher Aussicht auf Erfolg durchführen. Lediglich die Anwendbarkeit bei grammatischen Funktionswörtern ist in Frage zu stellen, bzw. in zusätzlichen Studien weiter zu untersuchen. Auswirkungen auf die Güte der Ergebnisse hat vor allem die Anzahl der Bedeutungen des zu untersuchenden Wortes (je weniger desto besser). Außerdem scheint in den meisten Fällen ein mittelgroßer Wortkontext zu den besten Ergebnissen zu führen. Die Anzahl der berücksichtigten KWIC-Snippets hatte in einem Bereich zwischen 500-5000 keine erkennbare Auswirkung auf das Ergebnis der automatischen Disambiguierung, ebensowenig das verwendete (orthographisch normalisierte) Korpus. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig. <br />
<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Mithilfe der in den Metadaten vorhandenen Publikationsdaten von Belegen können nun Prozesse des Bedeutungswandels im zeitlichen Verlauf sichtbar gemacht werden. Die Entwicklung und Erprobung interaktiver Visualisierungen, die einen direkten Zugriff auf die zugrundeliegende Korpusbasis ermöglichen, wäre ein wünschenswerter nächster Innovationsschritt.<br />
<br />
== 9 Literatur ==<br />
<br />
*Blei, David M., Ng, Andrew Y. and Jordan, Michael I. (2003). ''Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3'' (3), 993-1022.<br />
*Blei, David M. and Lafferty, John D. (2006). Dynamic topic models. In ''Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning'', 113-120.<br />
*Brody, Samuel and Lapata, Mirella (2009). Bayesian word sense induction. In: ''Proceedings of the 12th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics'', 103-111.<br />
*Brown, Peter F., Della Pietra, Stephen A., Della Pietra, Vincent J. and Mercer, Robert L. (1991). Word-sense disambiguation using statistical methods. In ''Proceedings of the 29th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics'', 264–270.<br />
*Cohen, Jacob (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. In ''Educational and Psychological Measurement'' 20, 37-46.<br />
*Engelberg, Stefan and Lemnitzer, Lothar (2009). ''Lexikographie und Wörterbuchbenutzung''. Tübingen: Stauffenburg.<br />
*McEnery, Tony, Xiao, Richard and Tono, Yukio (2006). ''Corpus-Based Language Studies – an advanced resource book''. London: Routledge.<br />
*Fritz, Gerd (2012). Theories of meaning change – an overview. In C. Maienborn et al. (Eds.), ''Semantics. An International Handbook of Natural Language Meaning''. Volume 3. Berlin: de Gruyter, 2625-2651.<br />
*Fritz, Gerd (2005). ''Einführung in die historische Semantik''. Tübingen: Niemeyer.<br />
*Geyken, Alexander (2007). The DWDS corpus. A reference corpus for the German language of the twentieth century. In C. Fellbaum (Ed.), ''Idioms and collocations. Corpus-based linguistic and lexicographic studies''. London: Continuum Press, 23-40.<br />
*Griffiths, Thomas L. and Steyvers, Mark (2004). Finding scientific topics. In ''Proceedings of the National Academy of Sciences, 101'' (Suppl. 1), 5228-5235.<br />
*Hinrichs, Erhard and Zastrow, Thomas (2012). Automatic Annotation and Manual Evaluation of the Diachronic German Corpus TüBa-D/DC. In ''Proceedings of the 8th International Conference on Language Resources and Evaluation'', 1622-1627.<br />
*Keller, Rudi and Kirschbaum, Ilja (2003). ''Bedeutungswandel. Eine Einführung''. Berlin: de Gruyter.<br />
*Klein, Dan and Manning, Christopher D. (2003). Accurate unlexicalized parsing. In ''Proceedings of the 41st Annual Meeting on Association for Computational Linguistics – Volume 1, ACL ’03'', pages 423–430, Stroudsburg, PA, USA. Association for Computational Linguistics.<br />
*Klein, Wolfgang and Geyken, Alexander (2010). Das Digitale Wörterbuch der Deutschen Sprache (DWDS). In U. Heid et al. (Eds.), ''Lexikographica''. Berlin: de Gruyter, 79-93.<br />
*Lüdeling, Anke and Kytö, Merja (Eds.). (2008). ''Corpus Linguistics. An International Handbook''. Volume 1. Berlin: de Gruyter.<br />
*Lüdeling, Anke and Kytö, Merja (Eds.). (2009). ''Corpus Linguistics. An International Handbook''. Volume 2. Berlin: de Gruyter.<br />
*Mierswa, Ingo et al. (2006). YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks. In ''Proceedings of the 12th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining''.<br />
*Navigli, Roberto (2009). Word sense disambiguation: A survey. ''ACM Computing Surveys, 41'' (2), 10:1-10:69.<br />
*Navigli, Roberto and Crisafulli, Giuseppe (2010). Inducing word senses to improve web search result clustering. In ''Proceedings of the 2010 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing'', 116-126.<br />
*Navigli, Roberto and Vannella, Daniele (2013). Semeval-2013 task 11: Word sense induction and disambiguation within an end-user application. In ''Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics, Volume 2: Proceedings of the Seventh International Workshop on Semantic Evaluation'', 193-201.<br />
*Quasthoff, Uwe, Richter, Matthias and Biemann, Chris (2006). Corpus Portal for Search in Monolingual Corpora. In ''Proceedings of the fifth international conference on Language Resources and Evaluation'', 1799-1802.<br />
*Rohrdantz, Christian et al. (2011). Towards Tracking Semantic Change by Visual Analytics. In ''Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics'', 305-310.<br />
*Rayson, Paul and Stevenson, Mark (2008). Sense and semantic tagging. In A. Lüdeling and M. Kytö (Eds.), ''Corpus Linguistics''. Volume 1. Berlin: de Gruyter, 564-578.<br />
*Steyvers, Mark, Smyth, Padhraic, Rosen-Zvi, Michal and Griffiths, Thomas (2004). Probabilistic author-topic models for information discovery. In ''Proceedings of the Tenth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining'', 306–315.<br />
*Storrer, Angelika (2011). Korpusgestützte Sprachanalyse in Lexikographie und Phraseologie. In K. Knapp et al.(Eds.), ''Angewandte Linguistik. Ein Lehrbuch''. 3. vollst. überarb. und erw. Aufl. Tübingen: Francke, 216-239.</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:Tabelle_4_MS1a.jpg&diff=1307Datei:Tabelle 4 MS1a.jpg2016-02-29T15:52:45Z<p>Bartz: Bartz lud eine neue Version von „Datei:Tabelle 4 MS1a.jpg“ hoch</p>
<hr />
<div></div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:Tabelle_4_MS1a.jpg&diff=1306Datei:Tabelle 4 MS1a.jpg2016-02-29T15:50:00Z<p>Bartz: Bartz lud eine neue Version von „Datei:Tabelle 4 MS1a.jpg“ hoch</p>
<hr />
<div></div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:Tabelle_3_MS1a.jpg&diff=1305Datei:Tabelle 3 MS1a.jpg2016-02-29T15:40:19Z<p>Bartz: Bartz lud eine neue Version von „Datei:Tabelle 3 MS1a.jpg“ hoch</p>
<hr />
<div></div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Fallstudien_zum_Bedeutungswandel:_Automatische_Disambiguierung_und_Visualisierung_disambiguierter_lexikalischer_Einheiten&diff=1304Fallstudien zum Bedeutungswandel: Automatische Disambiguierung und Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten2016-02-29T15:21:38Z<p>Bartz: /* 6.2 Anzahl der Bedeutungen */</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
<br />
== 1 Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen: KobRA-Anwendungsbereich Lexikographie==<br />
<br />
Die Entwicklung und Ausdifferenzierung von Bedeutungen ist für Linguisten in zweierlei Hinsicht interessant: Lexikographen verfolgen Wortentwicklungen, um adäquate lexikographische Beschreibungen erstellen bzw. vorhandene Wörterbucheinträge aktualisieren zu können (Storrer, 2011). Forscher im Bereich der Historischen Semantik fragen nach den Möglichkeiten, Bedingungen und Folgen semantischer Innovationen (Fritz, 2012; Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Für den Erkenntnisgewinn entscheidend ist in beiden Fällen die Verfügbarkeit strukturierter Textkorpora, die es erlauben, die Verwendung eines Wortes über größere Zeiträume hinweg nachzuvollziehen. Während insbesondere im Rahmen von CLARIN umfangreiche synchrone und diachrone Textkorpora mit Metadaten zu Erscheinungsdatum und Textsorte sowie komfortable Abfrage- und Analysewerkzeuge zur Verfügung stehen, ist die großflächige automatische semantische Annotation der Korpora nach gegenwärtigem Stand der Technik noch nicht zufriedenstellend möglich (Rayson & Stevenson, 2008). Bei der Korpus-basierten Untersuchung von Bedeutungswandel müssen deshalb bislang die zu einem Wort gefundenen Einzelbelege manuell disambiguiert werden. Verbreitung und Prozesse des Bedeutungswandels können daher aktuell lediglich anhand weniger Beispiele und auf einer vergleichsweise geringen Datenbasis beschrieben werden (Fritz 2005; Keller & Kirschbaum 2003). Ziel der im Folgenden beschriebenen Fallstudie ist es, Data-Mining-Verfahren zu erproben, die den Korpus-Nutzer dadurch unterstützen, dass sie eine Menge von Snippets zu einem lexikographisch interessanten Wort nach den Bedeutungen dieses Wortes partitionieren, sodass die Snippets für einzelne Bedeutungen auch einzeln zählbar sind (Details s. Bartz et al. im Erscheinen).<br />
<br />
== 2 Bezug zu den Aufgabenstellungen des KobRA-Projekts: Disambiguieren/Visualisieren ==<br />
<br />
Das übergreifende Ziel des KobRA-Projekts besteht darin, durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen zu verbessern. Die auf dieser Seite dokumentierte Fallstudie bearbeitet einen Problemtyp, der in vielen korpusbasierten linguistischen Untersuchungen auftritt:<br />
<br />
Ein Wort, dessen Gebrauch untersucht werden soll, tritt im Korpus mit hoher Frequenz auf. Die bei der Korpussuche generierten Trefferlisten sind aber nicht unmittelbar nutzbar, weil das gesuchte Wort in verschiedenen Bedeutungen vorkommt, die im Rahmen der Untersuchung zu unterscheiden und ggf. einzeln zu zählen sind, was aber mit der vorhandenen Korpustechnologie nicht automatisch möglich ist. Benötigt werden deshalb Data-Mining-Verfahren, die den Korpus-Nutzer dabei unterstützen, Trefferlisten zu einem Wort nach verschiedenen Bedeutungen dieses Wortes zu partitionieren.<br />
<br />
Die Partitionierung ermöglicht zugleich anspruchsvolle Visualisierungen, die den Gebrauch von Wörtern über Zeitspannen und Textsortenbereiche hinweg in seiner Entwicklung auch grafisch sichtbar machen sowie neue Fragestellungen und Hypothesen induzieren können. Ein Werkzeug zur Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten wird daher ergänzend erprobt.<br />
<br />
== 3 Data-Mining-Verfahren und -Umgebung, Werkzeuge zur Annotation und Visualisierung ==<br />
<br />
=== 3.1 Einlesen, Repräsentation und Nutzung der Korpusdaten ===<br />
<br />
Die Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts setzen direkt an der von einem Korpusabfragesystem zu einem gesuchten Ausdruck ausgegebenen Keyword-in-Context-Ergebnisliste (KwiC-Liste) an (s. Abbildung 1). Diese besteht aus kurzen Text-Snippets für jeden Treffer der Abfrage, die das Suchwort in einem Kontext von einigen Sätzen erhalten (je nach Fragestellung und genutztem Korpus variabel, meist 1-3 Sätze). Grundlage für das maschinelle Lernen sind also nicht die vollständigen Korpora, sondern eine vom Korpus-Nutzer auf Grundlage seiner Expertise schon auf die hochrelevanten Daten konzentrierte Auswahl. Die gängigen Abfragesysteme bieten dazu heute über ausgefeilte Abfragesprachen bereits umfangreiche Möglichkeiten an, das Suchergebnis abhängig von bestimmten Merkmalen möglichst präzise einzuschränken. Zu diesen Merkmalen zählen Wortformen und Phrasen, Wortabstände und -fenster bis hin zu regulären Ausdrücken für die Mustersuche, Lemmata (Rückführung der flektierten Wortformen auf die Grundform), morphosyntaktischen (Wortarten) und syntaktischen Informationen.<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 1 Abfrage zum Suchwort "toll" im DWDS-Kernkorpus des 20 Jh über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl Geyken 2007, Klein & Geyken 2010).png|mini|1000px|links|Abbildung 1: Abfrage zum Suchwort „toll" im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. über das Abfragesystem des DWDS mit Nutzung des Wortarten-Filters (vgl. Geyken 2007, Klein & Geyken 2010)]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Die durch Korpusabfrage gewonnenen Daten können unabhängig vom verwendeten Korpus in die im Projekt genutzte und angepasste Data-Mining-Umgebung (s. 2.4) eingelesen werden. Einzige Voraussetzung ist die Formatierung in einem Tabellenformat (z.B. als Komma-separated-Values/CSV oder XLS). Alternativ steht mit dem im Projekt entwickelten Plug-in ein Werkzeug („LinguisticQuery-Operator“) zur Verfügung, das die Abfrage der durch die KobRA-Projektpartner bereitgestellten Ressourcen direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus ermöglicht. Das Werkzeug unterstützt auch die oben genannten erweiterten Abfragemöglichkeiten gängiger Korpusabfragesysteme. Für das Auslesen der in vielen Korpora genutzten XML-Datenbasis (nach TEI-Standard, z.B.: Beißwenger et al. 2012) wurde als Bestandteil des RapidMiner-Plug-ins außerdem ein TEI-Reader bereitgestellt.<br />
<br />
Die KwiC-Snippets werden für das maschinelle Lernen als Sequenzen von Wörtern repräsentiert (‚Bags-of-Words‘; grundlegende Repräsentation). Jedes Snippet wird als großer Vektor mit Einträgen für jedes Wort der Gesamtmenge aller Wörter in einer KwiC-Liste dargestellt (ein sogenannter ‚Wortvektor‘). In einer KwiC-Liste mit N Wörtern ist der Vektor N-dimensional. Die Elemente der Wortvektoren können binär sein und das bloße Vorkommen eines Wortes in einem Snippet oder Häufigkeiten des Wortes in einem Snippet und in allen Snippets der KwiC-Liste darstellen. Formal ist ein Wortvektor v für einen endlichen Text definiert als ein N-dimensionaler Vektor, d.h. alle möglichen Texte enthalten N unterschiedliche Wörter. Für v gilt, dass die i-te Komponente die Anzahl der Vorkommen oder (normalisierte) Frequenz von Wort i im Text ist. Ordnet man diese Wörter, so kann man jedes Wort über einen Index i identifizieren. Damit definieren wir eine Abbildung Phi, die die Snippets (hier wie ‚Texte‘ behandelt) als Wortvektoren abbildet. Dies geschieht formal so:<br />
<br />
φ(d) = (f(w1,d), f(w2,d), …, f(wN,d)), wobei f(wi,d) die Anzahl oder (normalisierte) Frequenz von Wort i in Text d (für ‚document‘) angibt.<br />
<br />
Für eine erweiterte Repräsentation, die die Berücksichtigung weiterer Merkmale (z.B. N-Gramme, Phrasen, morphosyntaktische Informationen, Dependenzen, Syntaxbäume) über die reinen Wortvorkommen hinaus beim maschinellen Lernen erlaubt, nutzen wir Kernmethoden (Shawe-Taylor & Cristianini 2004), die die Ähnlichkeit für jedes mögliche Paar von Snippets angeben, indem sie die Snippets in einem Hilbertraum abbilden. Mithilfe der Stützvektormethode (auch ‚Support-Vector-Machine‘, kurz: SVM, Joachims 1998; s. 2.2) lässt sich daraufhin eine klassifizierende Hyperebene lernen (s. 2.2). Beispielsweise werden Parse-Bäume über sogenannte ‚Treekernels‘ in einen Hilbertraum gemappt, der von allen möglichen Teilbäumen aufgespannt wird. Mittels des sogenannten ‚Kerneltricks‘ kann dann eine Support-Vector-Maschine gelernt werden, ohne explizit alle möglichen Teilbäume aufzählen zu müssen (Collins & Duffy 2001).<br />
<br />
=== 3.2 Lernverfahren: Topic-Modelle/Latente Dirichlet-Analyse ===<br />
<br />
Die oben formulierte Aufgabe wurde in der Forschung zu Data-Mining-Verfahren vor allem im Bereich der Induktion von Wortbedeutungen schon in zahlreichen Ansätzen bearbeitet. Ein früher statistischer Ansatz wurde bereits 1991 von Brown et al. vorgelegt, einen umfassenden Überblick über den gegenwärtigen Forschungsstand gibt Navigli (2009). Brody und Lapata (2009) konnten zeigen, dass sich mithilfe der Latenten Dirichlet-Analyse (auch ‚Latent-Dirichlet-Allocation‘, kurz: ‚LDA‘, vgl. Blei et al. 2003) tendenziell die besten Ergebnisse erzielen lassen. LDA wurde ursprünglich zum thematischen Partitionieren von Dokumentsammlungen genutzt. Navigli und Crisafulli (2010) konnten aber bereits zeigen, dass sich das Verfahren auch für die Disambiguierung kleiner Text-Snippets erfolgreich nutzen lässt, z.B. für das Partitionieren der Trefferlisten von Web-Suchmaschinen. Besonderheiten der Anwendung von LDA auf KwiC-Listen aus Korpora und weitere Details zum Verfahren sind in Batz et al. (2013, Technischer Bericht 2013/2) beschrieben.<br />
<br />
Im Rahmen des KobRA-Projekts wurde LDA für die Nutzung in RapidMiner (s. 2.4) implementiert, wie es von Blei et al. (2003) vorgestellt wurde. LDA schätzt die Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Wörtern und Dokumenten (hier: KwiC-Snippets) über eine bestimmte Anzahl überzufällig häufig auftretender Kontextwörter, sogenannter ‚Topics‘, die als Repräsentationen für verschiedene Verwendungsweisen (z.B. Bedeutungen) eines gegebenen sprachlichen Ausdrucks aufgefasst werden. Dabei wird angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit für die Zuordnung zu den Topics einer Dirichletverteilung folgt, die von den gegebenen Metaparametern α und β abhängt. Die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Topics für ein gegebenes Snippet ist modelliert als multinomiale Verteilung, die von der Dirichletverteilung der Snippets über die Topics abhängt. Formal sei ϕ ~ Dirichlet(β) die Wahrscheinlichkeitsverteilung eines Snippets und p(z1| ϕ(j)) ~ Multi(ϕ(j)) die Wahrscheinlichkeit des Topics z1 für ein gegebenes Snippet j.<br />
<br />
Wir verwenden einen Gibbs-Sampler (Griffiths & Steyvers 2004), um die Verteilungen zu schätzen. Der Gibbs-Sampler modelliert die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für ein gegebenes Topic z1 in Abhängigkeit zu allen anderen Topics und den Wörtern eines Snippets als Markov-Reihe. Diese nähert sich der A-posteriori-Verteilung der Topics für die in einem Snippet gegebenen Wörter an. Die A-posteriori-Verteilung kann schließlich genutzt werden, um das wahrscheinlichste Topic für ein gegebenes Snippet zu ermitteln. Auf dieser Basis wird im Rahmen des stochastischen Prozesses die Generierung von Topics simuliert. Abhängig davon, wie häufig ein bestimmtes Topic für ein gegebenes Snippet gezogen wird, ermitteln wir die Wörter, die das Topic am wahrscheinlichsten indizieren. Diese repräsentieren das Topic und damit die Verwendungsweise/Bedeutung des gesuchten Ausdrucks.<br />
<br />
=== 3.3 Berücksichtigung zeitlicher Entwicklungen ===<br />
<br />
Die Analyse von Aspekten des Sprachwandels über die Zeit ist aus der linguistischen Anwenderperspektive ein besonderer Fokus des KobRA-Projekts. Deshalb wurde das oben beschriebene Verfahren für die Analyse zeitlicher Entwicklungen erweitert. Dafür haben wir zum einen eine Möglichkeit geschaffen, die in den verwendeten Korpora als Metadaten vorhandenen zeitlichen Informationen zu den Snippets (z.B. Veröffentlichungsdatum) unabhängig von den Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Topic-Wörter und der Topics über die Snippets auszuwerten. Dies ermöglicht uns, zu erfassen, wie häufig ein bestimmtes Topic des Topic-Modells in einem bestimmten Zeitabschnitt vorkommt. Abbildung 3 zeigt eine solche Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit (Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 3.2):<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 2 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 2: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Unabhängigkeitsannahme]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Eine weitere Möglichkeit zur Integration von zeitlichen Informationen in Topic-Modelle ist die Modellierung von Zeit explizit als Zufallsvariable (Wang & McCallum 2006). Dafür nehmen wir an, dass die Zeit eine Beta-verteilte Zufallsvariable ist und die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Wort in einem Snippet zu einem Topic gehört, auch von dieser Variable abhängig ist. Dies hat vor allem den Vorteil, dass wir die Zeit nicht in Intervalle einteilen müssen, sondern dynamische Perioden der Topics modellieren können. Abbildung 4 zeigt die Verteilung der Topics für das Wort „Platte“ über die Zeit, wenn Zeit als abhängige Beta-verteilte Zufallsvariable modelliert wird (gleiche Korpusbasis: DWDS-Kernkorpus des 20. Jh., s. 3.2). Im Vergleich zu Abbildung 3 sieht man sehr schön, dass wir nun die Topics über die Zeit viel eindeutiger trennen können.<br />
<br />
Visualisierungen wie die Abbildungen 3 und 4 wurden mithilfe des Werkzeugs „dfr-browser“ (Goldstone o.J.) generiert, das die Entwicklung von Topics über die Zeit und auch die Verteilung von Kontextwörtern und Snippets über die Topics veranschaulichen kann. Eine Schnittstelle zum Visualisierungswerkzeug wurde für die Nutzung in RapidMininer implementiert (s. 2.4).<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 3 Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme.png|mini|1000px|links|Abbildung 3: Verteilung der LDA-Topics für Snippets mit dem Wort „Platte“ über die Zeit unter der Abhängigkeitsanahme]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
=== 3.4 Erweiterung der Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“ ===<br />
<br />
Alle im KobRA-Projekt implementierten und evaluierten Verfahren und Werkzeuge sind als Plug-in für die Data-Mining-Umgebung „RapidMiner“ (früher „YALE“, Mierswa et al. 2006) verfügbar. RapidMiner ermöglicht auf einfache Weise die Ausführung vielfältiger, leistungsfähiger Methoden zur Analyse großer Datenmengen und enthält standardmäßig bereits eine Vielzahl von Werkzeugen für Datenimport, -transformation, -analyse und -visualisierung.<br />
<br />
Im KobRA-Projekt wurden neben den oben bereits beschriebenen Data-Mining-Verfahren für das Partitionieren (s. 3.2) von Daten zusätzlich Methoden implementiert, die einen effizienten Zugriff auf die im Projekt verfügbaren Sprachressourcen und die Extraktion sowie Analyse von Dokument- und sprachlichen Merkmalen ermöglichen. Eine integrierte Annotationsumgebung erlaubt Korpus-Nutzern, ihre Expertise durch Annotation von Daten direkt aus der Data-Mining-Umgebung heraus in maschinelle Lernprozesse einzubringen, z.B. in Szenarien des Aktiven Lernens. Eine Schnittstelle zur CLARIN-Annotationsumgebung „WebLicht“ (Hinrichs et al. 2010) eröffnet Nutzern die Möglichkeit, alle automatischen Sprachverarbeitungswerkzeuge zur Anreicherung der Daten zu verwenden, die über die CLARIN-Infrastruktur verfügbar sind. Eine weitere Schnittstelle zu einem leistungsfähigen Visualisierungswerkzeug (Goldstone o.J.) erschließt aktuelle Verfahren zur visuellen Aufbereitung der Analyseergebnisse. Abbildung 5 zeigt eine Auswahl der zur Verfügung gestellten Werkzeuge in der Anwendung in einem Prozess zur automatischen Disambiguierung von Korpusbelegen zum Adjektiv „toll“, wobei das Ergebnis der Disambiguierung an einer manuell annotierten Stichprobe direkt evaluiert wird.<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 4 Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“.png|mini|1000px|links|Abbildung 4: Operatoren des KobRA-Plug-ins im Einsatz- „LinguisticQuery-Operator“, „LDA- Operator“, „Annotation-Operator“]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
== 4 Auswahl der Wörter und Korpora ==<br />
<br />
Wir haben Korpusabfragen zu einer Auswahl an Wörtern gestellt, die aus linguistischer Sicht interessant sind, weil sie in letzter Zeit oder über eine längere Zeitspanne hinweg neue Bedeutungen entwickelt oder ihre prototypische Bedeutung gewechselt haben. Je nach angenommenem Zeitraum der Bedeutungsveränderungen wurden unterschiedliche Korpora abgefragt. Bei der Auswahl der Beispielwörter haben wir zudem unterschiedliche Wortarten berücksichtigt, um auch Einsichten in mögliche wortartenspezifische Unterschiede in der Leistungsfähigkeit der evaluierten Data-Mining-Verfahren zu erhalten. Folgende Beispielwörter bilden die Basis für die unten dargestellten Experimente. Details zu den verwendeten Korpora finden sich direkt im Anschluss.<br />
<br />
Das Substantiv „Platte“ hat im Zuge technischer Innovationen im Laufe des 20. Jahrhunderts sein Bedeutungsspektrum stark ausdifferenziert. Neben den Bedeutungen flaches Werkstück oder Teller finden sich nach und nach zunehmend auch Verwendungen in den Bedeutungen fotografische Platte, Schallplatte/CD oder Festplatte. Eine Suche nach dem Lemma „Platte“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2886 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Verb „anrufen“ hat mit Beginn der kommerziellen Verbreitung des Telefons in den 20er/30er Jahren des 20. Jahrhunderts neben seiner ursprünglichen Bedeutung rufen/bitten auch die Bedeutung telefonieren erhalten. Eine Suche nach dem Verb „anrufen“ im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. ergibt 2085 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Substantiv „Heuschrecke“ scheint spätestens seit der Finanz- und Bankenkrise (ab 2007) neben seiner prototypischen Bedeutung Grashüpfer auch als Bezeichnung für eine am sogenannten “Heuschreckenkapitalismus” beteiligte Person verwendet zu werden. Eine Suche nach „Heuschrecke“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 715 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „zeitnah“ scheint im Laufe der letzten 20 bis 30 Jahre neben seiner ursprünglichen Bedeutung zeitgenössisch/zeitkritisch eine neue prototypische Bedeutung erhalten zu haben: unverzüglich. Eine Suche nach „zeitnah“ im DWDS-Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ ergibt 597 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das Adjektiv „toll“ hat im Laufe der letzten Jahrhunderte einen bemerkenswerten Bedeutungswandel durchlaufen, wobei sich die ursprüngliche Bedeutung irre über ausgelassen/wild bis hin zum positiv attribuierenden sehr gut wandelte. Eine Suche nach dem Adjektiv „toll“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 5793 KwiC-Snippets, eine entsprechende Suche im DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. 1745 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Die Konjunktion „da“ wurde nach frühen Belegen zunächst ausschließlich in temporaler Bedeutung genutzt, heute finden sich häufiger Belege in kausaler Verwendung. Eine Suche nach der Konjunktion „da“ in der Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ergibt 123496 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Mit der Auswahl des englischen Substantivs „cloud“ soll schließlich ein erster Eindruck zur Anwendbarkeit des Verfahrens auch auf nicht deutsche Sprachdaten gewonnen werden. Das Wort scheint mit der Entstehung großer Computernetzwerke in den letzten Jahrzehnten neben seiner ursprünglichen Bedeutung Wolke eine neue Bedeutung entwickelt zu haben. Eine Suche nach „cloud“ in den Korpora der Leipzig Corpora Collection ergibt 1486 KwiC-Snippets.<br />
<br />
Das DWDS-Kernkorpus des 20. Jh. (DWDS-KK), das an der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften gepflegt wird, enthält ca. 100 Millionen laufende Wörter, die ausgewogen über die Dekaden des 20. Jh. und die Textsortenbereiche Belletristik, Zeitung, Wissenschaft und Sachtexte verteilt sind. Das Zeitungskorpus ‚Die ZEIT‘ (ZEIT) umfasst alle Ausgaben der gleichnamigen Wochenzeitung von 1946 bis 2009, ca. 460 Millionen laufende Wörter (Klein & Geyken, 2010; Geyken, 2007).<br />
<br />
Die Tübingen Baumbank des Deutschen Diachron (TüBa-D/DC) ist ein syntaktisch annotiertes Korpus (Konstituentenbäume) mit ausgewählten diachronen Sprachdaten aus dem deutschen Gutenberg-Projekt (http://gutenberg.spiegel.de/); dabei handelt es sich um eine Initiative einer Gemeinschaft von Interessierten, die Copyright-freie Literatur von 1210 bis 1930 über eine Web-Schnittstelle öffentlich zugänglich macht. Die TüBa-D/DC wird vom CLARIN-D-Center an der Universität Tübingen gepflegt und enthält etwa 250 Millionen laufende Wörter (Hinrichs and Zastrow, 2012).<br />
<br />
Die Leipzig-Corpora-Collection (LCC) besteht aus Korpora für verschiedene Sprachen, die zufällig ausgewählte Sätze aus Zeitungstexten und einer Web-Stichprobe enthalten (Quasthoff, Richter & Biemann, 2006). Für diese Fallstudie haben wir das englischsprachige Korpus mit Sprachdaten aus Zeitungstexten und der englischen Wikipedia verwendet, das eine Zeitspanne von 2005 bis 2010 abdeckt.<br />
Die Korpusabfragen ergeben KwiC-Snippets mit Vorkommen der untersuchten Wörter (einschließlich ihrer flektierten Formen) in einem Kontext von bis zu drei Sätzen (von bis zu einem Satz bei den Daten aus der LCC). Zusätzlich werden für jedes Snippet das Veröffentlichungsdatum sowie weitere Metadaten (bei der TüBa-D/DC: Publikationstitel und Autorname; beim DWDS-KK: Textsortenbereiche) ausgegeben.<br />
<br />
== 5 Experimente und Evaluation ==<br />
<br />
Für die automatische Disambiguierung der KwiC-Snippets zu den untersuchten Beispielwörtern wird jeweils ein unüberwachtes Verfahren eingesetzt, wie es unter 2.3. beschrieben ist. Zur Anwendung kommt jeweils das LDA-Verfahren, das in acht verschiedenen Treatments evaluiert wird, die sich durch die Auswahl der Beispielwörter und Korpora (s.o.) sowie unser Erkenntnisinteresse in Bezug auf die optimale Repräsentation der KwiC-Snippets ergeben. Die Treatments unterscheiden sich hinsichtlich folgender Aspekte:<br />
:'''1) Abgefragtes Wort und Wortart:''' Substantiv, Verb, Adjektiv oder Konjunktion?<br />
:'''2) Menge der Bedeutungen:''' Zwei oder mehr Bedeutungen?<br />
:'''3) Abgefragtes Korpus:''' Gegenwartssprachlich (DWDS-KK, ZEIT) oder diachron (TüBa-D/DC)?<br />
:'''4) Sprache des Korpus:''' Deutsch oder Englisch?<br />
:'''5) Menge der KwiC-Snippets:''' Weniger oder mehr als 1000 Snippets?<br />
Für jedes Treatment wurde zudem überprüft, ob ein Kontext von 20, 30 oder 40 Wörtern um das zu disambiguierende Wort zu den besten Ergebnissen führt. Die folgende Tabelle 1 zeigt eine Übersicht über die Evaluations-Treatments:<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! rowspan="2" style="width: 3em"| Treat-ment !! rowspan="2" style="width: 4em"| Wort !! rowspan="2"| Wortart !! rowspan="2" style="width: 5em"| Bedeu-tungen !! rowspan="2" style="width: 5em"| Korpus !! rowspan="2"| Sprache !! rowspan="2"| Snippets !! colspan="3"| Kontext <br />
|-<br />
! 20 !! 30 !! 40<br />
|-<br />
| 1 || Platte || Substantiv || 5 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 2 || toll || Adjektiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || Verb || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 4 || Heu-schrecke || Substantiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || Adjektiv || 2 || gegenwarts-sprachlich || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 6 || toll || Adjektiv || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| style="height: 3em"| 7 || da || Konjunktion || 2 || diachron || deutsch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
| 8 || cloud || Substantiv || 3 || gegenwarts-sprachlich || englisch || > 1000 || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X || style="text-align:center" | X<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 1: Treatments für die Evaluation der unüberwachten Verfahren zur Disambiguierung</small><br />
<br />
Für die Evaluation wurden jeweils 30% der für die untersuchten Wörter erhobenen KwiC-Snippets von zwei unabhängigen Annotatoren manuell disambiguiert. Tabelle 2 zeigt das erreichte Inter-Annotator-Agreement (kappa: Cohen, 1960):<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! style="height: 3em"| Treatment !! Wort !! IAA<br />
|-<br />
| 1 || Platte || 0,82<br />
|-<br />
| 2 || toll || 0,76<br />
|-<br />
| 3 || anrufen || 0,97<br />
|-<br />
| 4 || Heuschrecke || 0,98<br />
|-<br />
| 5 || zeitnah || 0,91<br />
|-<br />
| 6 || toll || 0,71<br />
|-<br />
| 7 || da || 0,75<br />
|-<br />
| 8 || cloud || 0,92<br />
|-<br />
|}<br />
<small>Tabelle 2: Inter-Annotator-Agreement für die manuelle Disambiguierung durch zwei unabhängige Annotatoren</small><br />
<br />
Das Disambiguierungsverfahren wurde auf Basis der manuell annotierten Datensätze evaluiert. Dazu wurden Topic-Modelle (s. 3.2) generiert, um die verschiedenen Bedeutungen der Vorkommen der untersuchten Wörter automatisch zu bestimmen. Diese wurden mit den Bedeutungszuweisungen verglichen, die die Annotatoren manuell vorgenommen haben. Als Maß für die Zuverlässigkeit der automatischen Disambiguierung haben wir jeweils den F1-Wert bestimmt. Der F1-Wert gibt das gewichtete harmonische Mittel aus Präzision (Precision) und Ausbeute (Recall) an, wobei Präzision und Ausbeute gleich gewichtet werden (Navigli & Vanella 2013; s. auch 3.1).<br />
<br />
== 6 Ergebnisse ==<br />
<br />
Die folgenden Tabellen 3-10 zeigen die mit dem oben beschriebenen Verfahren erzielten Ergebnisse:<br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Platte“ !! flaches Werkstück !! Teller !! fotografische Platte !! Schallplatte/CD !! Festplatte<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,800 || 0,800 || 0,667 || 0,287 || 0,857<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,998 || 0,875 || 0,500 || 0,381 || 0,988<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,733 || 0,600 || 0,750 || 0,353 || 0,800<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 3: Ergebnisse für Treatment 1</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild !! sehr gut<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,519 || 0,571 || 0,167<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,714 || 0,615 || 0,632<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,625 || 0,667 || 0,500<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 4: Ergebnisse für Treatment 2</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „anrufen“ !! rufen/bitten !! telefonieren<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,909 || 0,889<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 5: Ergebnisse für Treatment 3</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „Heuschrecke“ !! Grashüpfer !! Person<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,857 || 0,842<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,800 || 0,933<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,667 || 0,727<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 6: Ergebnisse für Treatment 4</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „zeitnah“ !! unverzüglich !! zeitgenössisch/zeitkritisch<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,727 || 0,667<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,888 || 0,800<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,895 || 0,818<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 7: Ergebnisse für Treatment 5</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „toll“ !! irre !! ausgelassen/wild<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,571<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,625 || 0,750<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,556 || 0,636<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 8: Ergebnisse für Treatment 6</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „da“ !! temporal !! kausal<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,471 || 0,556<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,353 || 0,529<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,400 || 0,611<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 9: Ergebnisse für Treatment 7</small><br />
<br />
{| class="wikitable" style="text-align:center"<br />
|-<br />
! colspan="2" | „cloud“ !! Wolke !! Netzwerk !! Name<br />
|-<br />
! rowspan="3" style="width: 5em" | F1 für Kontext (Wörter) !! 20 <br />
| 0,526 || 0,500 || 0,471<br />
|-<br />
! 30<br />
| 0,783 || 0,631 || 0,615<br />
|-<br />
! 40<br />
| 0,467 || 0,545 || 0,684<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
<small>Tabelle 10: Ergebnisse für Treatment 8</small><br />
<br />
Die Evaluation zeigt, dass die avisierte Aufgabenstellung der automatischen Disambiguierung von KwiC-Snippets aus Korpusabfragen mit dem oben beschriebenen Ansatz zu überwiegend zufriedenstellenden Ergebnissen führt. In den günstigsten Treatments liegen die F1-Werte für die Zuverlässigkeit des Verfahrens im Durchschnitt bei 0,732. Je nach untersuchtem Wort und gewünschter Bedeutung variieren die Werte allerdings zum Teil relativ stark in einem Bereich zwischen 0,381 und 0,998 (wiederum im günstigsten Treatment). Generelle Aussagen über die Leistungsfähigkeit des Verfahrens sind also nur schwer möglich. Abhängig von den oben formulierten systematischen Unterschieden der Treatments lassen sich aber folgende Trends feststellen:<br />
<br />
=== 6.1 Wortart ===<br />
Den untersuchten Beispielen zufolge scheint die automatische Disambiguierung bei Substantiven, Verben und Adjektiven grundsätzlich mit ähnlichem Erfolg möglich zu sein. Bei „Heuschrecke“ (Tabelle 6) erzielte das Verfahren ebenso gute Werte wie bei „zeitnah“ (Tabelle 7) oder „anrufen“ (Tabelle 5). Die Spitzenwerte wurden jedoch allesamt bei Substantiven (s. auch Tabellen 3, 6, 10 ) erreicht. Die feineren Bedeutungsunterschiede bei der Konjunktion „da“ ließen sich nicht zufriedenstellend erkennen (Tabelle 9). Erfolgversprechend ist das Verfahren also vor allem bei Inhaltswörtern. Dies ist aufgrund ihrer semantisch referenzierenden Funktion auch erwartbar. Die Eignung bei grammatischen Funktionswörtern muss in zusätzlichen Studien weiter untersucht werden.<br />
<br />
=== 6.2 Anzahl der Bedeutungen ===<br />
Hingegen scheint die Anzahl der Bedeutungen bei den untersuchten Beispielen die Ergebnisse systematisch zu beeinflussen. Bei den Beispielen „toll“ (Tabelle 4) und „cloud“ (Tabelle 10) erzielte das Verfahren schlechtere Ergebnisse als bei den Beispielen mit nur zwei Bedeutungen. Dies trifft auch für einzelne Lesarten des Beispiels „Platte“ (s. Tabelle 3) zu, während für andere jedoch Spitzenwerte erreicht wurden. Grundsätzlich scheinen unterschiedliche Bedeutungen unterschiedlich gut erkennbar zu sein.<br />
<br />
=== 6.3 Korpus und Sprache ===<br />
Die ausgewählten Korpora (gegenwärtiges Deutsch vs. diachron, Deutsch vs. Englisch) scheinen grundsätzlich für die Aufgabe der automatischen Disambiguierung ähnlich gut geeignet zu sein. Die Ergebnisse für die Snippets zu „toll“ aus dem DWDS-KK (Tabelle 4) sind mit denen aus der TüBa-D/DC (Tabelle 8) etwa vergleichbar; dies gilt auch für die Ergebnisse zum englischen Beispiel “cloud” (Tabelle 10). Dieses Evaluationsergebnis ist insofern erwartbar, als die Texte der diachronen TüBa-D/DC in orthographisch normalisierter Form vorliegen. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig.<br />
<br />
=== 6.4 Anzahl an Snippets und Größe des Kontexts ===<br />
Während die Anzahl der vom Verfahren genutzten KwiC-Snippets (500-1000 vs. 1000-5000) für die untersuchten Beispiele keine systematischen Auswirkungen auf das Ergebnis zu haben scheint – „zeitnah“ (Tabelle 7) und „Heuschrecke“ (Tabelle 6) werden ähnlich gut disambiguiert wie „Platte“ (Tabelle 3), „toll“ (Tabelle 8) oder „anrufen“ (Tabelle 5) – erweist sich für die Größe des Kontexts ein Umfang von 30 Wörtern vor und nach dem untersuchten Wort in den meisten Fällen als ideal. Beim Verb „anrufen“ (Tabelle 5) scheint jedoch der größte Kontext am erfolgversprechendsten zu sein. Dies könnte damit zusammenhängen, dass das Verb in seiner Funktion eher auf den Satz als größere Einheit bezogen ist, während Substantive und Adjektive bereits im näheren Kontext spezifiziert werden. Dafür sprechen auch die leicht besseren Ergebnisse beim hauptsächlich adverbiell gebrauchten „zeitnah“ (Tabelle 7) im Treatment mit einem Kontext von 40 Wörtern.<br />
<br />
== 7 Anwendbarkeit im Rahmen der Forschung zum Bedeutungswandel ==<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Die Abbildungen 5-9 veranschaulichen den Nutzen der Integration zeitlicher Informationen beim Generieren der Topic-Modelle: Forscher können auf dieser Basis leicht die Entwicklung disambiguierter lexikalischer Einheiten über die Zeit verfolgen:<br />
<br />
=== 7.1 „Platte“ ===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 5 Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 5: Vorkommen des Wortes „Platte“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 5 veranschaulicht nachvollziehbar die Bedeutungsentwicklung von „Platte“. Die Bedeutung ''Festplatte'' wird in den 90er Jahren sprunghaft frequent, während sich die anderen Bedeutungen bei einzelnen Phasen häufigerer Verwendung auf einem einigermaßen gleichbleibenden Niveau bewegen. Die Phasen häufigerer Verwendung (z.B. in der Bedeutung ''Teller'' in den 40er bis 60er Jahren oder in der Bedeutung ''fotografische Platte'' in den 80er/90er Jahren) bieten Anlass für genauere Untersuchungen unter Berücksichtigung der zugrundeliegenden KwiC-Snippets.<br />
<br />
=== 7.2 „toll“ ===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 6 Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 6: Vorkommen des Wortes „toll“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 6 macht die Bedeutungsentwicklung des Wortes „toll“ im 20. Jahrhundert deutlich. In dem Maße, wie die älteren Bedeutungen ''insane (irre)'' und ''jolly/wild (ausgelassen/wild)'' in der Frequenz zurückgehen, wird die neuere Bedeutung ''very good (sehr gut)'' mehr und mehr prominent.<br />
<br />
=== 7.3 „anrufen“ ===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 7 Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20 Jh.png|mini|1000px|links|Abbildung 7: Vorkommen des Wortes „anrufen“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen in den Dekaden des 20. Jh.]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 7 zeigt den starken Anstieg der Verwendung des Wortes „anrufen” in der Bedeutung ''telefonieren'' parallel zur kommerziellen Verbreitung des Telefons. Der in beiden Bedeutungen auftretende sägezahnartige Frequenzverlauf zwischen 1930 und 1970 könnte auf Unregelmäßigkeiten in der Ausgewogenheit der Korpusbasis hinweisen.<br />
<br />
=== 7.4 „Heuschrecke“ ===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 8 Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 8: Vorkommen des Wortes „Heuschrecke“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 8 verdeutlicht den sprunghaften Anstieg der Verwendung von „Heuschrecke“ in der Bedeutung ''Person'' in den 2000er Jahren, der Dekade, an deren Ende die internationale Finanz- und Bankenkriese steht. Auffällig ist auch der schnelle Rückgang der Frequenz zur 2010er-Dekade hin. Dabei ist jedoch zu berücksichtigen, dass zu dieser Dekade bislang noch deutlich weniger Dokumente vorliegen als zu den übrigen Dekaden.<br />
<br />
=== 7.5 „zeitnah“ ===<br />
<br />
[[Datei:Abbildung 9 Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010.png|mini|1000px|links|Abbildung 9: Vorkommen des Wortes „zeitnah“ mit seinen unterschiedlichen Bedeutungen im Zeitraum 1940-2010]]<br />
<br />
<br style="clear:both;"/><br />
<br />
Abbildung 9 zeigt schließlich die sprungartige Entwicklung der Bedeutung ''unverzüglich'' zu einer neuen, als prototypisch zu betrachtenden Bedeutung von „zeitnah“ ab den 2000er Jahren. Interessant ist allerdings auch der gleichzeitige Anstieg der Verwendung des Wortes in seiner älteren Bedeutung ''zeitgenössisch/zeitkritisch''. Ob dieser tatsächlich existent ist, oder ob es sich dabei um eine Kumulierung von falsch positiven Bedeutungszuordnungen handelt, wäre auf Basis der KwiC-Snippets noch zu prüfen.<br />
<br />
== 8 Fazit ==<br />
<br />
Auf dieser Seite wurden Fallstudien des KobRA-Anwendungsbereichs Lexikographie vorgestellt. Im Fokus stand die automatische Disambiguierung von Homonymen und Polysemen unterschiedlicher Wortarten, zu denen verschiedene Korpora abgefragt wurden. Ein zuverlässiges automatisches Verfahren in diesem Bereich würde die Möglichkeiten der Korpus-basierten linguistischen Forschung zum Bedeutungswandel und der Korpus-basierten lexikographischen Sprachbeschreibung erheblich erweitern. Die Leistungsfähigkeit des automatischen Verfahrens wurde mithilfe eines durch zwei unabhängige Annotatoren manuell disambiguierten Datensets evaluiert.<br />
<br />
Die Evaluation ergab insgesamt zufriedenstellende Ergebnisse. Die automatische Disambiguierung lässt sich bei Inhaltswörtern wie Substantiven, Verben oder Adjektiven mit ähnlicher Aussicht auf Erfolg durchführen. Lediglich die Anwendbarkeit bei grammatischen Funktionswörtern ist in Frage zu stellen, bzw. in zusätzlichen Studien weiter zu untersuchen. Auswirkungen auf die Güte der Ergebnisse hat vor allem die Anzahl der Bedeutungen des zu untersuchenden Wortes (je weniger desto besser). Außerdem scheint in den meisten Fällen ein mittelgroßer Wortkontext zu den besten Ergebnissen zu führen. Die Anzahl der berücksichtigten KWIC-Snippets hatte in einem Bereich zwischen 500-5000 keine erkennbare Auswirkung auf das Ergebnis der automatischen Disambiguierung, ebensowenig das verwendete (orthographisch normalisierte) Korpus. Um die Leistungsfähigkeit des Verfahrens auch für diachrone Korpora mit orthographisch nicht normalisierten Sprachdaten überprüfen zu können, sind weitere Studien notwendig. <br />
<br />
Nach der automatischen Disambiguierung lassen sich auf einfachem Wege die Häufigkeiten der einzelnen Bedeutungen der untersuchten Wörter ermitteln und visualisieren. Mithilfe der in den Metadaten vorhandenen Publikationsdaten von Belegen können nun Prozesse des Bedeutungswandels im zeitlichen Verlauf sichtbar gemacht werden. Die Entwicklung und Erprobung interaktiver Visualisierungen, die einen direkten Zugriff auf die zugrundeliegende Korpusbasis ermöglichen, wäre ein wünschenswerter nächster Innovationsschritt.<br />
<br />
== 9 Literatur ==<br />
<br />
*David M. Blei, Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan. (2003). ''Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3'' (3), 993-1022.<br />
*David M. Blei and John D. Lafferty. (2006). Dynamic topic models. In ''Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning'', 113-120.<br />
*Samuel Brody and Mirella Lapata. (2009). Bayesian word sense induction. In: ''Proceedings of the 12th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics'', 103-111.<br />
*Peter F. Brown, Stephen A. Della Pietra, Vincent J. Della Pietra, and Robert L. Mercer. (1991). Word-sense disambiguation using statistical methods. In ''Proceedings of the 29th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics'', 264–270.<br />
*Jacob Cohen. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. In ''Educational and Psychological Measurement'' 20, 37-46.<br />
*Stefan Engelberg and Lothar Lemnitzer. (2009). ''Lexikographie und Wörterbuchbenutzung''. Tübingen: Stauffen-burg.<br />
*Tony McEnery, Richard Xiao, and Yukio Tono. (2006). ''Corpus-Based Language Studies – an advanced resource book''. London: Routledge.<br />
*Gerd Fritz. (2012). Theories of meaning change – an overview. In C. Maienborn et al. (Eds.), ''Semantics. An International Handbook of Natural Language Meaning''. Volume 3. Berlin: de Gruyter, 2625-2651.<br />
*Gerd Fritz. (2005). ''Einführung in die historische Semantik''. Tübingen: Niemeyer.<br />
*Alexander Geyken. (2007). The DWDS corpus. A reference corpus for the German language of the twentieth century. In C. Fellbaum (Ed.), ''Idioms and collocations. Corpus-based linguistic and lexicographic studies''. London: Continuum, 23-40.<br />
*Thomas L. Griffiths and Mark Steyvers. (2004). Finding scientific topics. In ''Proceedings of the National Academy of Sciences, 101'' (Suppl. 1), 5228-5235.<br />
*Erhard Hinrichs and Thomas Zastrow. (2012). Automatic Annotation and Manual Evaluation of the Diachronic German Corpus TüBa-D/DC. In ''Proceedings of the 8th International Conference on Language Resources and Evaluation'', 1622-1627.<br />
*Rudi Keller and Ilja Kirschbaum. (2003). ''Bedeutungswandel. Eine Einführung''. Berlin: de Gruyter.<br />
*Dan Klein & Christopher D. Manning (2003): Accurate unlexicalized parsing. In Proceedings of the 41st Annual Meeting on Association for Computational Linguistics – Volume 1, ACL ’03, pag-es 423–430, Stroudsburg, PA, USA. Association for Computational Linguistics.<br />
*Wolfgang Klein and Alexander Geyken. (2010). Das Digitale Wörterbuch der Deutschen Sprache (DWDS). In U. Heid et al. (Eds.), ''Lexikographica''. Berlin: de Gruyter, 79-93.<br />
*Anke Lüdeling and Merja Kytö. (Eds.). (2008). ''Corpus Linguistics. An International Handbook''. Volume 1. Berlin: de Gruyter.<br />
*Anke Lüdeling and Merja Kytö. (Eds.). (2009). ''Corpus Linguistics. An International Handbook''. Volume 2. Berlin: de Gruyter.<br />
*Ingo Mierswa et al. (2006). YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks. In ''Proceedings of the 12th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining''.<br />
*Roberto Navigli. (2009). Word sense disambiguation: A survey. ''ACM Computing Surveys, 41'' (2), 10:1-10:69.<br />
*Roberto Navigli and Giuseppe Crisafulli. (2010). Inducing word senses to improve web search result clustering. In ''Proceedings of the 2010 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing'', 116-126.<br />
*Roberto Navigli and Daniele Vannella. (2013). Semeval-2013 task 11: Word sense induction and disambiguation within an end-user application. In ''Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics, Volume 2: Proceedings of the Seventh International Workshop on Semantic Evaluation'', 193-201.<br />
*Uwe Quasthoff, Matthias Richter, and Chris Biemann. (2006). Corpus Portal for Search in Monolingual Corpora. In ''Proceedings of the fifth international conference on Language Resources and Evaluation'', 1799-1802.<br />
*Christian Rohrdantz et al. (2011). Towards Tracking Semantic Change by Visual Analytics. In ''Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics'', 305-310.<br />
*Paul Rayson and Mark Stevenson. (2008). Sense and semantic tagging. In A. Lüdeling and M. Kytö (Eds.), ''Corpus Linguistics''. Volume 1. Berlin: de Gruyter, 564-578.<br />
*Mark Steyvers, Padhraic Smyth, Michal Rosen-Zvi, and Thomas Griffiths. (2004). Probabilistic author-topic models for information discovery. In ''Proceedings of the Tenth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining'', 306–315.<br />
*Angelika Storrer. (2011). Korpusgestützte Sprachanalyse in Lexikographie und Phraseologie. In K. Knapp et al.(Eds.), ''Angewandte Linguistik. Ein Lehrbuch''. 3. vollst. überarb. und erw. Aufl. Tübingen: Francke, 216-239.</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Software&diff=1216Software2016-02-09T09:29:53Z<p>Bartz: </p>
<hr />
<div>Die im KobRA-Projekt evaluierten Data-Mining-Verfahren sind in [http://java.com Java™] als Plug-ins für die Data-Mining-Umgebung [https://rapidminer.com/ RapidMiner] implementiert. Die Plug-ins können Sie für Zwecke der Forschung und Lehre verwenden, weiter entwickeln und eigenständig weiter verbreiten. Bitte verweisen Sie dabei auf die einschlägigen [[Publikationen|Veröffentlichungen]] des KobRA-Projekts. Bitte beachten Sie, dass die Autoren der Programme nicht für Schäden an Soft- oder Hardware oder Vermögensschäden, die durch das Benutzen der Programme entstehen, haften.<br />
<br />
Die Installation und Bedienung der Softwarekomponenten ist im KobRA-Software-Handbuch beschrieben. Theoretische Grundlagen zu den Verfahren und Evaluationskennwerte aus verschiedenen Anwendungsstudien finden Sie im Bereich [[Publikationen]].<br />
<br />
== KobRA-Software-Komponenten ==<br />
<br />
* KobRA-Software-Handbuch: [[media:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf|KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Plug-in für die überwachte und unüberwachte Disambiguierung mit Werkzeugen für die korpusbasierte linguistische Recherche und Analyse: [[media:Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip|Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Plug-in aktives Lernen für die Anwendung von Verfahren des aktiven Lernens: [[media:Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip|Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess zum aktiven Lernen: [[media:ActiveLearningProzess.zip|ActiveLearningProzess.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess für das Verfahren der Latent-Dirichlet-Allocation: [[media:LDAProzess.zip|LDAProzess.zip]]</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Software&diff=1215Software2016-02-09T09:12:29Z<p>Bartz: </p>
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<div>Die im KobRA-Projekt evaluierten Data-Mining-Verfahren sind in [http://java.com Java™] als Plug-ins für die Data-Mining-Umgebung [https://rapidminer.com/ RapidMiner] implementiert. Die Plug-ins können Sie für Zwecke der Forschung und Lehre frei verwenden, weiter entwickeln und eigenständig weiter verbreiten. Bitte verweisen Sie dabei auf die einschlägigen [[Publikationen|Veröffentlichungen]] des KobRA-Projekts. Bitte beachten Sie, dass die Autoren der Programme nicht für Schäden an Soft- oder Hardware oder Vermögensschäden, die durch das Benutzen der Programme entstehen, haften.<br />
<br />
Die Installation und Bedienung der Softwarekomponenten ist im KobRA-Software-Handbuch beschrieben. Theoretische Grundlagen zu den Verfahren und Evaluationskennwerte aus verschiedenen Anwendungsstudien finden Sie im Bereich [[Publikationen]].<br />
<br />
== KobRA-Software-Komponenten ==<br />
<br />
* KobRA-Software-Handbuch: [[media:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf|KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Plug-in für die überwachte und unüberwachte Disambiguierung mit Werkzeugen für die korpusbasierte linguistische Recherche und Analyse: [[media:Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip|Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Plug-in aktives Lernen für die Anwendung von Verfahren des aktiven Lernens: [[media:Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip|Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess zum aktiven Lernen: [[media:ActiveLearningProzess.zip|ActiveLearningProzess.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess für das Verfahren der Latent-Dirichlet-Allocation: [[media:LDAProzess.zip|LDAProzess.zip]]</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Hauptseite&diff=1196Hauptseite2016-01-18T13:42:39Z<p>Bartz: </p>
<hr />
<div>{| class="wikitable" width="99%"<br />
|-<br />
! <big> Herzlich willkommen </big><br />
|- <br />
| style="background:#ffffff; padding:1em" | <br />
[[Datei:Kwic-kobra-2geo.png|links]] [[Datei:KobRA-RM.png|rechts]] '''KobRA&nbsp;(Korpus-basierte Recherche und Analyse mit Hilfe von Data-Mining)''' ist ein Verbundprojekt, das von September 2012 bis Dezember 2015 vom [http://www.bmbf.de Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)] im Rahmen des '''[http://www.bmbf.de/foerderungen/16466.php Programms zur Förderung von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben aus dem Bereich der eHumanities]''' gefördert wurde (Förderkennzeichen: 01UG1245A).<br />
<br />
Im Projekt arbeiteten Partner aus Informatik, Linguistik und Sprachtechnologie gemeinsam daran, die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) zu verbessern. Koordinatorin des Projekts war [http://germanistik.uni-mannheim.de/abteilungen/germanistische_linguistik/prof_dr_angelika_storrer/index.html Prof. Dr. Angelika Storrer (Universität Mannheim)]. <br />
<br />
<div style="clear: left"></div> Auf diesen Seiten bieten wir einen Überblick und detailliertere Informationen über:<br />
* '''[[Projektbeschreibung|die Ziele, Fragestellungen und Methoden des Projekts]]'''<br />
* '''[[Team|die beteiligten Personen und Forschungseinrichtungen]]'''<br />
* '''[[Fallstudien|die Fallstudien des Projekts]]'''<br />
*'''[[Fachtagung 30.10.2015|die Projekt-Abschlusstagung]]'''<br />
* '''sowie über Aktivitäten und aktuelle Veröffentlichungen (s.u.).'''<br />
|}<br />
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{| class="wikitable" width="99%"<br />
|-<br />
! <big> KobRA-Software </big><br />
|- <br />
| style="background:#ffffff; padding:1em" | <br />
[[Datei:Gnome-System-Software-Installer-48.png|links]] Die im Projekt entwickelten und erprobten Softwarekomponenten finden Sie unter: [[Software]].<br /> Die Installation und Anwendung der Komponenten ist im [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf KobRA-Software-Handbuch (PDF)] beschrieben.<br />
|}<br />
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{| class="wikitable" width="49%" style="float:left; margin-right:1em"<br />
|-<br />
! <big>Aktivitäten</big><br />
|-<br />
| style="background:#ffffff; padding:1em" |<br />
<br />
*Auf der [[Fachtagung_30.10.2015:_Eindrücke_und_Einblicke|Fachtagung ''Neue Wege in der Nutzung von Textkorpora: Data Mining für die textorientierten Geisteswissenschaften]] am 30.10.2015 an der BBAW präsentierten die Projektbeteiligten ihre Ergebnisse und diskutierten weiterführende Perspektiven. Das Tagungsprogramm und E-Folien zu den Präsentationen und Postern finden Sie [[Fachtagung 30.10.2015|hier]].<br />
<br />
*Vortrag ''A Data Mining Environment for Linguistic Research Based on CLARIN-D Language Resources'' (Katharina Morik, Thomas Bartz, Christian Pölitz, Angelika Storrer) auf der [http://dch2015.net/abstracts_submission.shtml ''DCH2015 - Interdisciplinary Conference on Digital Cultural Heritage''] am 28.-30. Oktober 2015 in Berlin.<br />
<br />
* Panel: Am 29.10.15 wird ein von von Michael Beißwenger & Thierry Chanier organisiertes Panel [http://tei2015.huma-num.fr/en/panelsround-tables/#acc-3 TEI across corpora, languages and genres: Towards a standard for the representation of social media and computer-mediated communication]" im Rahmen der [http://tei2015.huma-num.fr/en/ Jahreskonferenz der Text encoding Initiative] stattfinden. Am Panel sind verschiedene KobRA-Akteure beteiligt.<br />
<br />
* Vortrag: "Wikipedia as a corpus resource for linguistic research" (Angelika Storrer) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
* Panel: "Towards an encoding standard for social media and CMC: Experiences from German and French corpus projects using TEI" (organisiert von Michael Beißwenger & Thierry Chanier mit Beiträgen u.a. aus verschiedenen Korpusprojekten im KobRA-Kontext) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
*Posterpräsentation ''Verb Valency and Prepositional Complements in Learner Corpora - A Case Study in the German MERLIN Corpus'' (Tassja Weber) 3. Learner Corpus Research Conference (LCR) 2015, Nijmegen (Niederlande), 11-13.09.2015. <br />
<br />
* Paper auf der Internationalen Fachtagung [http://www.kiv.zcu.cz/tsd2015/ ''Text, Speech and Dialogue'']: Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): ''Investigation of Word Senses over Time using Linguistic Corpora'' In: Matousek, Vaclav et al. (Hrsg.): Text, Speech and Dialogue - 18th International Conference, TSD 2015, Plzen, Czech Republic, September 8-12, 2014. Proceedings, Springer.<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
Überblick über weitere Konferenzbeiträge und Projekt-Workshops: '''[[Aktivitäten]]'''<br />
|}<br />
<br />
{| class="wikitable" width="49%" style="float:left"<br />
|-<br />
! <big>Veröffentlichungen und Dokumentationen</big><br />
|-<br />
| style="background:#ffffff; padding:1em" |<br />
*Bartz,Thomas; Pölitz, Christian; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): '''Using Data Mining and the CLARIN Infrastructure to Extend Corpus-based Linguistic Research'''. In: Jan Odijk (Ed): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=116;article=001 Selected Papers from the CLARIN 2014 Conference], October 24-25, 2014, Soesterberg, The Netherlands, 1-13.<br />
<br />
*Bingel, Joachim; Diewald, Nils (2015): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=111;article=001 '''KoralQuery – a General Corpus Query Protocol''']. In: Proceedings of the Workshop on Innovative Corpus Query and Visualization Tools at NODALIDA 2015, Vilnius, Lithuania, May 11-13, 2015. <br />
<br />
*Diewald,Nils; Bingel, Joachim (2015): [http://KorAP.github.io/Koral '''KoralQuery 0.3. Technical Report, Working draft''']. IDS, Mannheim, Germany. <br />
<br />
*Beißwenger, Michael; Lüngen, Harald; Margaretha, Eliza; Pölitz, Christian (2014): '''Mining corpora of computer-mediated communication: Analysis of linguistic features in Wikipedia talk pages using machine learning methods.''' In: Faaß, Gertrud; Ruppenhofer, Josef (Hrsg.): Workshop Proceedings of the 12th Edition of the Konvens Conference. Hildesheim, Germany, October 8-10, 2014. Hildesheim: Universitätsverlag, 42-47. [http://www.uni-hildesheim.de/konvens2014/data/konvens2014-workshop-proceedings.pdf Proceedings-Band als PDF]<br />
<br />
*Thomas Bartz, Michael Beißwenger, Christian Pölitz, Nadja Radtke & Angelika Storrer (2014): '''Neue Möglichkeiten der Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen in den Digital Humanities mithilfe von Data-Mining.''' [http://dharchive.org/paper/DH2014/Poster-894.xml Online Proceedings of the Digital Humanities 2014 annual international conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations], Universität Lausanne, 10. Juli 2014<br />
<br />
*Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Beißwenger, Michael (2014): '''Überwachte und unüberwachte Disambiguierung von KwiC-Snippets bei der Suche in großen Textkorpora. Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts, Stand 08/2014.''' Technischer Bericht, Technische Universität Dortmund. [[Media: KobRA-MS2_Verfahren.pdf|Online-Veröffentlichung (PDF)]]<br />
<br />
*Didakowski, Jörg; Radtke, Nadja (2014): '''Nutzung des DWDS-Wortprofils beim Aufbau eines lexikalischen Informationssystems zu deutschen Stützverbgefügen. ''' In: Abel, Andrea; Vettori, Chiara; Ralli, Natascia (Hrsg.): Proceedings of the XVI EURALEX International Congress: The User in Focus. 15-19 July 2014, Bolzano/Bozen: EURAC research, 345-353. [http://euralex2014.eurac.edu/en/callforpapers/Documents/EURALEX%202014_gesamt.pdf Online-Veröffentlichung (PDF)]<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
Überblick über weitere Veröffentlichungen mit Projektbezug: '''[[Publikationen]]'''<br />
|}</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Hauptseite&diff=1195Hauptseite2016-01-18T13:41:55Z<p>Bartz: </p>
<hr />
<div>{| class="wikitable" width="99%"<br />
|-<br />
! <big> Herzlich willkommen </big><br />
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| style="background:#ffffff; padding:1em" | <br />
[[Datei:Kwic-kobra-2geo.png|links]] [[Datei:KobRA-RM.png|rechts]] '''KobRA&nbsp;(Korpus-basierte Recherche und Analyse mit Hilfe von Data-Mining)''' ist ein Verbundprojekt, das von September 2012 bis Dezember 2015 vom [http://www.bmbf.de Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)] im Rahmen des '''[http://www.bmbf.de/foerderungen/16466.php Programms zur Förderung von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben aus dem Bereich der eHumanities]''' gefördert wurde (Förderkennzeichen: 01UG1245A).<br />
<br />
Im Projekt arbeiteten Partner aus Informatik, Linguistik und Sprachtechnologie gemeinsam daran, die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) zu verbessern. Koordinatorin des Projekts war [http://germanistik.uni-mannheim.de/abteilungen/germanistische_linguistik/prof_dr_angelika_storrer/index.html Prof. Dr. Angelika Storrer (Universität Mannheim)]. <br />
<br />
<div style="clear: left"></div> Auf diesen Seiten bieten wir einen Überblick und detailliertere Informationen über:<br />
* '''[[Projektbeschreibung|die Ziele, Fragestellungen und Methoden des Projekts]]'''<br />
* '''[[Team|die beteiligten Personen und Forschungseinrichtungen]]'''<br />
* '''[[Fallstudien|die Fallstudien des Projekts]]'''<br />
*'''[[Fachtagung 30.10.2015|die Projekt-Abschlusstagung]]'''<br />
* '''sowie über Aktivitäten und aktuelle Veröffentlichungen (s.u.).'''<br />
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! <big> KobRA-Software </big><br />
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[[Datei:Gnome-System-Software-Installer-48.png|links]] Die im Projekt entwickelten und erprobten Softwarekomponenten finden Sie unter: [[Software]].<br /><br />
Die Installation und Anwendung der Komponenten ist im [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf KobRA-Software-Handbuch (PDF)] beschrieben.<br />
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! <big>Aktivitäten</big><br />
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<br />
*Auf der [[Fachtagung_30.10.2015:_Eindrücke_und_Einblicke|Fachtagung ''Neue Wege in der Nutzung von Textkorpora: Data Mining für die textorientierten Geisteswissenschaften]] am 30.10.2015 an der BBAW präsentierten die Projektbeteiligten ihre Ergebnisse und diskutierten weiterführende Perspektiven. Das Tagungsprogramm und E-Folien zu den Präsentationen und Postern finden Sie [[Fachtagung 30.10.2015|hier]].<br />
<br />
*Vortrag ''A Data Mining Environment for Linguistic Research Based on CLARIN-D Language Resources'' (Katharina Morik, Thomas Bartz, Christian Pölitz, Angelika Storrer) auf der [http://dch2015.net/abstracts_submission.shtml ''DCH2015 - Interdisciplinary Conference on Digital Cultural Heritage''] am 28.-30. Oktober 2015 in Berlin.<br />
<br />
* Panel: Am 29.10.15 wird ein von von Michael Beißwenger & Thierry Chanier organisiertes Panel [http://tei2015.huma-num.fr/en/panelsround-tables/#acc-3 TEI across corpora, languages and genres: Towards a standard for the representation of social media and computer-mediated communication]" im Rahmen der [http://tei2015.huma-num.fr/en/ Jahreskonferenz der Text encoding Initiative] stattfinden. Am Panel sind verschiedene KobRA-Akteure beteiligt.<br />
<br />
* Vortrag: "Wikipedia as a corpus resource for linguistic research" (Angelika Storrer) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
* Panel: "Towards an encoding standard for social media and CMC: Experiences from German and French corpus projects using TEI" (organisiert von Michael Beißwenger & Thierry Chanier mit Beiträgen u.a. aus verschiedenen Korpusprojekten im KobRA-Kontext) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
*Posterpräsentation ''Verb Valency and Prepositional Complements in Learner Corpora - A Case Study in the German MERLIN Corpus'' (Tassja Weber) 3. Learner Corpus Research Conference (LCR) 2015, Nijmegen (Niederlande), 11-13.09.2015. <br />
<br />
* Paper auf der Internationalen Fachtagung [http://www.kiv.zcu.cz/tsd2015/ ''Text, Speech and Dialogue'']: Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): ''Investigation of Word Senses over Time using Linguistic Corpora'' In: Matousek, Vaclav et al. (Hrsg.): Text, Speech and Dialogue - 18th International Conference, TSD 2015, Plzen, Czech Republic, September 8-12, 2014. Proceedings, Springer.<br />
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Überblick über weitere Konferenzbeiträge und Projekt-Workshops: '''[[Aktivitäten]]'''<br />
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! <big>Veröffentlichungen und Dokumentationen</big><br />
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*Bartz,Thomas; Pölitz, Christian; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): '''Using Data Mining and the CLARIN Infrastructure to Extend Corpus-based Linguistic Research'''. In: Jan Odijk (Ed): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=116;article=001 Selected Papers from the CLARIN 2014 Conference], October 24-25, 2014, Soesterberg, The Netherlands, 1-13.<br />
<br />
*Bingel, Joachim; Diewald, Nils (2015): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=111;article=001 '''KoralQuery – a General Corpus Query Protocol''']. In: Proceedings of the Workshop on Innovative Corpus Query and Visualization Tools at NODALIDA 2015, Vilnius, Lithuania, May 11-13, 2015. <br />
<br />
*Diewald,Nils; Bingel, Joachim (2015): [http://KorAP.github.io/Koral '''KoralQuery 0.3. Technical Report, Working draft''']. IDS, Mannheim, Germany. <br />
<br />
*Beißwenger, Michael; Lüngen, Harald; Margaretha, Eliza; Pölitz, Christian (2014): '''Mining corpora of computer-mediated communication: Analysis of linguistic features in Wikipedia talk pages using machine learning methods.''' In: Faaß, Gertrud; Ruppenhofer, Josef (Hrsg.): Workshop Proceedings of the 12th Edition of the Konvens Conference. Hildesheim, Germany, October 8-10, 2014. Hildesheim: Universitätsverlag, 42-47. [http://www.uni-hildesheim.de/konvens2014/data/konvens2014-workshop-proceedings.pdf Proceedings-Band als PDF]<br />
<br />
*Thomas Bartz, Michael Beißwenger, Christian Pölitz, Nadja Radtke & Angelika Storrer (2014): '''Neue Möglichkeiten der Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen in den Digital Humanities mithilfe von Data-Mining.''' [http://dharchive.org/paper/DH2014/Poster-894.xml Online Proceedings of the Digital Humanities 2014 annual international conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations], Universität Lausanne, 10. Juli 2014<br />
<br />
*Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Beißwenger, Michael (2014): '''Überwachte und unüberwachte Disambiguierung von KwiC-Snippets bei der Suche in großen Textkorpora. Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts, Stand 08/2014.''' Technischer Bericht, Technische Universität Dortmund. [[Media: KobRA-MS2_Verfahren.pdf|Online-Veröffentlichung (PDF)]]<br />
<br />
*Didakowski, Jörg; Radtke, Nadja (2014): '''Nutzung des DWDS-Wortprofils beim Aufbau eines lexikalischen Informationssystems zu deutschen Stützverbgefügen. ''' In: Abel, Andrea; Vettori, Chiara; Ralli, Natascia (Hrsg.): Proceedings of the XVI EURALEX International Congress: The User in Focus. 15-19 July 2014, Bolzano/Bozen: EURAC research, 345-353. [http://euralex2014.eurac.edu/en/callforpapers/Documents/EURALEX%202014_gesamt.pdf Online-Veröffentlichung (PDF)]<br />
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Überblick über weitere Veröffentlichungen mit Projektbezug: '''[[Publikationen]]'''<br />
|}</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:Gnome-System-Software-Installer-48.png&diff=1194Datei:Gnome-System-Software-Installer-48.png2016-01-18T13:39:59Z<p>Bartz: Gnome-System-Software-Installer-48.png, Gnome-Project, License: GPL</p>
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<div>Gnome-System-Software-Installer-48.png, Gnome-Project, License: GPL</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Hauptseite&diff=1191Hauptseite2016-01-18T13:11:40Z<p>Bartz: </p>
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[[Datei:Kwic-kobra-2geo.png|links]] [[Datei:KobRA-RM.png|rechts]] '''KobRA&nbsp;(Korpus-basierte Recherche und Analyse mit Hilfe von Data-Mining)''' ist ein Verbundprojekt, das von September 2012 bis Dezember 2015 vom [http://www.bmbf.de Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)] im Rahmen des '''[http://www.bmbf.de/foerderungen/16466.php Programms zur Förderung von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben aus dem Bereich der eHumanities]''' gefördert wurde (Förderkennzeichen: 01UG1245A).<br />
<br />
Im Projekt arbeiteten Partner aus Informatik, Linguistik und Sprachtechnologie gemeinsam daran, die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) zu verbessern. Koordinatorin des Projekts war [http://germanistik.uni-mannheim.de/abteilungen/germanistische_linguistik/prof_dr_angelika_storrer/index.html Prof. Dr. Angelika Storrer (Universität Mannheim)]. <br />
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<div style="clear: left"></div> Auf diesen Seiten bieten wir einen Überblick und detailliertere Informationen über:<br />
* '''[[Projektbeschreibung|die Ziele, Fragestellungen und Methoden des Projekts]]'''<br />
* '''[[Team|die beteiligten Personen und Forschungseinrichtungen]]'''<br />
* '''[[Fallstudien|die Fallstudien des Projekts]]'''<br />
*'''[[Fachtagung 30.10.2015|die Projekt-Abschlusstagung]]'''<br />
* '''sowie über Aktivitäten und aktuelle Veröffentlichungen (s.u.).'''<br />
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Die im Projekt entwickelten und erprobten Softwarekomponenten finden Sie unter: [[Software]].<br /><br />
Die Installation und Anwendung der Komponenten ist im [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf KobRA-Software-Handbuch (PDF)] beschrieben.<br />
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*Auf der [[Fachtagung_30.10.2015:_Eindrücke_und_Einblicke|Fachtagung ''Neue Wege in der Nutzung von Textkorpora: Data Mining für die textorientierten Geisteswissenschaften]] am 30.10.2015 an der BBAW präsentierten die Projektbeteiligten ihre Ergebnisse und diskutierten weiterführende Perspektiven. Das Tagungsprogramm und E-Folien zu den Präsentationen und Postern finden Sie [[Fachtagung 30.10.2015|hier]].<br />
<br />
*Vortrag ''A Data Mining Environment for Linguistic Research Based on CLARIN-D Language Resources'' (Katharina Morik, Thomas Bartz, Christian Pölitz, Angelika Storrer) auf der [http://dch2015.net/abstracts_submission.shtml ''DCH2015 - Interdisciplinary Conference on Digital Cultural Heritage''] am 28.-30. Oktober 2015 in Berlin.<br />
<br />
* Panel: Am 29.10.15 wird ein von von Michael Beißwenger & Thierry Chanier organisiertes Panel [http://tei2015.huma-num.fr/en/panelsround-tables/#acc-3 TEI across corpora, languages and genres: Towards a standard for the representation of social media and computer-mediated communication]" im Rahmen der [http://tei2015.huma-num.fr/en/ Jahreskonferenz der Text encoding Initiative] stattfinden. Am Panel sind verschiedene KobRA-Akteure beteiligt.<br />
<br />
* Vortrag: "Wikipedia as a corpus resource for linguistic research" (Angelika Storrer) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
* Panel: "Towards an encoding standard for social media and CMC: Experiences from German and French corpus projects using TEI" (organisiert von Michael Beißwenger & Thierry Chanier mit Beiträgen u.a. aus verschiedenen Korpusprojekten im KobRA-Kontext) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
*Posterpräsentation ''Verb Valency and Prepositional Complements in Learner Corpora - A Case Study in the German MERLIN Corpus'' (Tassja Weber) 3. Learner Corpus Research Conference (LCR) 2015, Nijmegen (Niederlande), 11-13.09.2015. <br />
<br />
* Paper auf der Internationalen Fachtagung [http://www.kiv.zcu.cz/tsd2015/ ''Text, Speech and Dialogue'']: Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): ''Investigation of Word Senses over Time using Linguistic Corpora'' In: Matousek, Vaclav et al. (Hrsg.): Text, Speech and Dialogue - 18th International Conference, TSD 2015, Plzen, Czech Republic, September 8-12, 2014. Proceedings, Springer.<br />
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Überblick über weitere Konferenzbeiträge und Projekt-Workshops: '''[[Aktivitäten]]'''<br />
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! <big>Veröffentlichungen und Dokumentationen</big><br />
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*Bartz,Thomas; Pölitz, Christian; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): '''Using Data Mining and the CLARIN Infrastructure to Extend Corpus-based Linguistic Research'''. In: Jan Odijk (Ed): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=116;article=001 Selected Papers from the CLARIN 2014 Conference], October 24-25, 2014, Soesterberg, The Netherlands, 1-13.<br />
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*Bingel, Joachim; Diewald, Nils (2015): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=111;article=001 '''KoralQuery – a General Corpus Query Protocol''']. In: Proceedings of the Workshop on Innovative Corpus Query and Visualization Tools at NODALIDA 2015, Vilnius, Lithuania, May 11-13, 2015. <br />
<br />
*Diewald,Nils; Bingel, Joachim (2015): [http://KorAP.github.io/Koral '''KoralQuery 0.3. Technical Report, Working draft''']. IDS, Mannheim, Germany. <br />
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*Beißwenger, Michael; Lüngen, Harald; Margaretha, Eliza; Pölitz, Christian (2014): '''Mining corpora of computer-mediated communication: Analysis of linguistic features in Wikipedia talk pages using machine learning methods.''' In: Faaß, Gertrud; Ruppenhofer, Josef (Hrsg.): Workshop Proceedings of the 12th Edition of the Konvens Conference. Hildesheim, Germany, October 8-10, 2014. Hildesheim: Universitätsverlag, 42-47. [http://www.uni-hildesheim.de/konvens2014/data/konvens2014-workshop-proceedings.pdf Proceedings-Band als PDF]<br />
<br />
*Thomas Bartz, Michael Beißwenger, Christian Pölitz, Nadja Radtke & Angelika Storrer (2014): '''Neue Möglichkeiten der Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen in den Digital Humanities mithilfe von Data-Mining.''' [http://dharchive.org/paper/DH2014/Poster-894.xml Online Proceedings of the Digital Humanities 2014 annual international conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations], Universität Lausanne, 10. Juli 2014<br />
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*Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Beißwenger, Michael (2014): '''Überwachte und unüberwachte Disambiguierung von KwiC-Snippets bei der Suche in großen Textkorpora. Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts, Stand 08/2014.''' Technischer Bericht, Technische Universität Dortmund. [[Media: KobRA-MS2_Verfahren.pdf|Online-Veröffentlichung (PDF)]]<br />
<br />
*Didakowski, Jörg; Radtke, Nadja (2014): '''Nutzung des DWDS-Wortprofils beim Aufbau eines lexikalischen Informationssystems zu deutschen Stützverbgefügen. ''' In: Abel, Andrea; Vettori, Chiara; Ralli, Natascia (Hrsg.): Proceedings of the XVI EURALEX International Congress: The User in Focus. 15-19 July 2014, Bolzano/Bozen: EURAC research, 345-353. [http://euralex2014.eurac.edu/en/callforpapers/Documents/EURALEX%202014_gesamt.pdf Online-Veröffentlichung (PDF)]<br />
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Überblick über weitere Veröffentlichungen mit Projektbezug: '''[[Publikationen]]'''<br />
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[[Datei:Kwic-kobra-2geo.png|links]] [[Datei:KobRA-RM.png|rechts]] '''KobRA&nbsp;(Korpus-basierte Recherche und Analyse mit Hilfe von Data-Mining)''' ist ein Verbundprojekt, das von September 2012 bis Dezember 2015 vom [http://www.bmbf.de Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)] im Rahmen des '''[http://www.bmbf.de/foerderungen/16466.php Programms zur Förderung von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben aus dem Bereich der eHumanities]''' gefördert wurde (Förderkennzeichen: 01UG1245A).<br />
<br />
Im Projekt arbeiteten Partner aus Informatik, Linguistik und Sprachtechnologie gemeinsam daran, die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) zu verbessern. Koordinatorin des Projekts war [http://germanistik.uni-mannheim.de/abteilungen/germanistische_linguistik/prof_dr_angelika_storrer/index.html Prof. Dr. Angelika Storrer (Universität Mannheim)]. <br />
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<div style="clear: left"></div> Auf diesen Seiten bieten wir einen Überblick und detailliertere Informationen über:<br />
* '''[[Projektbeschreibung|die Ziele, Fragestellungen und Methoden des Projekts]]'''<br />
* '''[[Team|die beteiligten Personen und Forschungseinrichtungen]]'''<br />
* '''[[Fallstudien|die Fallstudien des Projekts]]'''<br />
*'''[[Fachtagung 30.10.2015|die Projekt-Abschlusstagung]]'''<br />
* '''sowie über Aktivitäten und aktuelle Veröffentlichungen (s.u.).'''<br />
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Die Installation und Anwendung der Komponenten ist im [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf KobRA-Software-Handbuch (PDF)] beschrieben.<br />
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*Auf der [[Fachtagung_30.10.2015:_Eindrücke_und_Einblicke|Fachtagung ''Neue Wege in der Nutzung von Textkorpora: Data Mining für die textorientierten Geisteswissenschaften]] am 30.10.2015 an der BBAW präsentierten die Projektbeteiligten ihre Ergebnisse und diskutierten weiterführende Perspektiven. Das Tagungsprogramm und E-Folien zu den Präsentationen und Postern finden Sie [[Fachtagung 30.10.2015|hier]].<br />
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*Vortrag ''A Data Mining Environment for Linguistic Research Based on CLARIN-D Language Resources'' (Katharina Morik, Thomas Bartz, Christian Pölitz, Angelika Storrer) auf der [http://dch2015.net/abstracts_submission.shtml ''DCH2015 - Interdisciplinary Conference on Digital Cultural Heritage''] am 28.-30. Oktober 2015 in Berlin.<br />
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* Panel: Am 29.10.15 wird ein von von Michael Beißwenger & Thierry Chanier organisiertes Panel [http://tei2015.huma-num.fr/en/panelsround-tables/#acc-3 TEI across corpora, languages and genres: Towards a standard for the representation of social media and computer-mediated communication]" im Rahmen der [http://tei2015.huma-num.fr/en/ Jahreskonferenz der Text encoding Initiative] stattfinden. Am Panel sind verschiedene KobRA-Akteure beteiligt.<br />
<br />
* Vortrag: "Wikipedia as a corpus resource for linguistic research" (Angelika Storrer) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
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* Panel: "Towards an encoding standard for social media and CMC: Experiences from German and French corpus projects using TEI" (organisiert von Michael Beißwenger & Thierry Chanier mit Beiträgen u.a. aus verschiedenen Korpusprojekten im KobRA-Kontext) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
*Posterpräsentation ''Verb Valency and Prepositional Complements in Learner Corpora - A Case Study in the German MERLIN Corpus'' (Tassja Weber) 3. Learner Corpus Research Conference (LCR) 2015, Nijmegen (Niederlande), 11-13.09.2015. <br />
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* Paper auf der Internationalen Fachtagung [http://www.kiv.zcu.cz/tsd2015/ ''Text, Speech and Dialogue'']: Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): ''Investigation of Word Senses over Time using Linguistic Corpora'' In: Matousek, Vaclav et al. (Hrsg.): Text, Speech and Dialogue - 18th International Conference, TSD 2015, Plzen, Czech Republic, September 8-12, 2014. Proceedings, Springer.<br />
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! <big>Veröffentlichungen und Dokumentationen</big><br />
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*Bartz,Thomas; Pölitz, Christian; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): '''Using Data Mining and the CLARIN Infrastructure to Extend Corpus-based Linguistic Research'''. In: Jan Odijk (Ed): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=116;article=001 Selected Papers from the CLARIN 2014 Conference], October 24-25, 2014, Soesterberg, The Netherlands, 1-13.<br />
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*Bingel, Joachim; Diewald, Nils (2015): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=111;article=001 '''KoralQuery – a General Corpus Query Protocol''']. In: Proceedings of the Workshop on Innovative Corpus Query and Visualization Tools at NODALIDA 2015, Vilnius, Lithuania, May 11-13, 2015. <br />
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*Diewald,Nils; Bingel, Joachim (2015): [http://KorAP.github.io/Koral '''KoralQuery 0.3. Technical Report, Working draft''']. IDS, Mannheim, Germany. <br />
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*Beißwenger, Michael; Lüngen, Harald; Margaretha, Eliza; Pölitz, Christian (2014): '''Mining corpora of computer-mediated communication: Analysis of linguistic features in Wikipedia talk pages using machine learning methods.''' In: Faaß, Gertrud; Ruppenhofer, Josef (Hrsg.): Workshop Proceedings of the 12th Edition of the Konvens Conference. Hildesheim, Germany, October 8-10, 2014. Hildesheim: Universitätsverlag, 42-47. [http://www.uni-hildesheim.de/konvens2014/data/konvens2014-workshop-proceedings.pdf Proceedings-Band als PDF]<br />
<br />
*Thomas Bartz, Michael Beißwenger, Christian Pölitz, Nadja Radtke & Angelika Storrer (2014): '''Neue Möglichkeiten der Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen in den Digital Humanities mithilfe von Data-Mining.''' [http://dharchive.org/paper/DH2014/Poster-894.xml Online Proceedings of the Digital Humanities 2014 annual international conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations], Universität Lausanne, 10. Juli 2014<br />
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*Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Beißwenger, Michael (2014): '''Überwachte und unüberwachte Disambiguierung von KwiC-Snippets bei der Suche in großen Textkorpora. Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts, Stand 08/2014.''' Technischer Bericht, Technische Universität Dortmund. [[Media: KobRA-MS2_Verfahren.pdf|Online-Veröffentlichung (PDF)]]<br />
<br />
*Didakowski, Jörg; Radtke, Nadja (2014): '''Nutzung des DWDS-Wortprofils beim Aufbau eines lexikalischen Informationssystems zu deutschen Stützverbgefügen. ''' In: Abel, Andrea; Vettori, Chiara; Ralli, Natascia (Hrsg.): Proceedings of the XVI EURALEX International Congress: The User in Focus. 15-19 July 2014, Bolzano/Bozen: EURAC research, 345-353. [http://euralex2014.eurac.edu/en/callforpapers/Documents/EURALEX%202014_gesamt.pdf Online-Veröffentlichung (PDF)]<br />
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Überblick über weitere Veröffentlichungen mit Projektbezug: '''[[Publikationen]]'''<br />
|}</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Software&diff=1189Software2016-01-18T12:57:06Z<p>Bartz: </p>
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<div>Die im KobRA-Projekt evaluierten Data-Mining-Verfahren sind in [http://java.com Java™] als Plug-ins für die Data-Mining-Umgebung [https://rapidminer.com/ RapidMiner] implementiert. Die Plug-ins können Sie für Zwecke der Forschung und Lehre frei verwenden, weiter entwickeln und eigenständig weiter verbreiten ([http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/de/ CC BY-NC-SA 3.0 DE]). Bitte verweisen Sie dabei auf die einschlägigen [[Publikationen|Veröffentlichungen]] des KobRA-Projekts. Bitte beachten Sie, dass die Autoren der Programme nicht für Schäden an Soft- oder Hardware oder Vermögensschäden, die durch das Benutzen der Programme entstehen, haften.<br />
<br />
Die Installation und Bedienung der Softwarekomponenten ist im KobRA-Software-Handbuch beschrieben. Theoretische Grundlagen zu den Verfahren und Evaluationskennwerte aus verschiedenen Anwendungsstudien finden Sie im Bereich [[Publikationen]].<br />
<br />
== KobRA-Software-Komponenten ==<br />
<br />
* KobRA-Software-Handbuch: [[media:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf|KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Plug-in für die überwachte und unüberwachte Disambiguierung mit Werkzeugen für die korpusbasierte linguistische Recherche und Analyse: [[media:Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip|Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Plug-in aktives Lernen für die Anwendung von Verfahren des aktiven Lernens: [[media:Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip|Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess zum aktiven Lernen: [[media:ActiveLearningProzess.zip|ActiveLearningProzess.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess für das Verfahren der Latent-Dirichlet-Allocation: [[media:LDAProzess.zip|LDAProzess.zip]]</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=MediaWiki:Sidebar&diff=1188MediaWiki:Sidebar2016-01-18T12:47:21Z<p>Bartz: </p>
<hr />
<div><br />
* Projekt KobRA:<br />
** Aktivitäten|Aktivitäten<br />
** Projektbeschreibung|Projektbeschreibung<br />
** Team|Team<br />
** Kategorie:Projektworkshops|Projektworkshops<br />
** Software|Software<br />
** Fallstudien|Fallstudien<br />
** Präsentationen|Präsentationen<br />
** Publikationen|Publikationen<br />
* Wiki:<br />
** recentchanges-url|recentchanges<br />
* SEARCH<br />
* TOOLBOX<br />
* LANGUAGES<br />
{{filepath:Bmbf-trans.gif}}</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=MediaWiki:Sidebar&diff=1187MediaWiki:Sidebar2016-01-18T12:46:35Z<p>Bartz: </p>
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<div><br />
* Projekt KobRA:<br />
** Aktivitäten|Aktivitäten<br />
** Projektbeschreibung|Projektbeschreibung<br />
** Team|Team<br />
** Kategorie:Projektworkshops|Projektworkshops<br />
** Software<br />
** Fallstudien|Fallstudien<br />
** Präsentationen|Präsentationen<br />
** Publikationen|Publikationen<br />
* Wiki:<br />
** recentchanges-url|recentchanges<br />
* SEARCH<br />
* TOOLBOX<br />
* LANGUAGES<br />
{{filepath:Bmbf-trans.gif}}</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Visualisierung_von_diachronen_Kollokationen&diff=1186Visualisierung von diachronen Kollokationen2016-01-18T12:38:45Z<p>Bartz: </p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
KobRA-Werkzeuge in RapidMiner ermöglichen eine einfache Generierung Word-Cloud-artiger Visualisierungen diachroner Kollokationen. Damit lässt sich beispielsweise auf einfache Weise anschaulich machen, in welchen inhaltlichen Zusammenhängen ein Wort im Laufe der Zeit genutzt wurde. Die folgenden Word-Clouds zeigen die Entwicklung der Verwendungskontexte für die Wörter „Frau” und „Mann” vom 15. bis ins 20. Jh. hinein. Die Belege stammen aus dem diachronen Korpus „Deutsches Textarchiv” (abrufbar unter: [http://www.deutschestextarchiv.de/ http://www.deutschestextarchiv.de/]).<br />
<br />
<div><br />
<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1460.png|mini|200px|„Frau” 1460]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1600.png|mini|200px|„Frau” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1890.png|mini|200px|„Frau” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1920.png|mini|200px|„Frau” 1920]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1600.png|mini|200px|„Mann” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1890.png|mini|200px|„Mann” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1920.png|mini|200px|„Mann” 1920]] </li><br />
</ul><br />
</div><br />
<br />
Für das im Folgenden beschriebene Verfahren benötigen Sie RapidMiner. Informationen zum Download finden Sie unter [https://rapidminer.com/ https://rapidminer.com/] oder im [[Medium:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf|KobRA-Software-Handbuch (PDF)]]. Sie benötigen außerdem das [[Medium:Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip|KobRA-RapidMiner-Plug-in]].<br />
Das Verfahren können Sie über folgenden Link herunterladen: [[Medium:RMProzessMannFrau.zip|RMProzessMannFrau.zip]]. Bitte entpacken Sie die Dateien vor dem Import nach RapidMiner.<br />
<br />
== Kurzanleitung: Visualisierung diachroner Kollokationen mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner ==<br />
<br />
In wenigen Schritten gelangen Sie zu den gewünschten Visualisierungen:<br />
<br />
# RapidMiner starten<br />
# Heruntergeladenes Verfahren (RapidMiner-Prozess) importieren über Menü „File” → „Import Process...”<br />
# Dateipfade auf den eigenen Rechner anpassen:<br />
## Für die Operatoren „Write CSV (2)” und „Write CSV (3)” (s. Abbildung 1) einen Ordner auswählen, in den die Belege für die Suchwörter „Frau” und „Mann” geschrieben werden (es muss für beide Operatoren derselbe Dateipfad und Dateiname angegeben werden)<br />
## Diesen Dateipfad und Dateinamen auch für den Operator „Read CSV” angeben<br />
## Nacheinander durch Doppelcklick auf die Operatoren „Loop Values” (s. Abbildung 2) und „Loop Values (2)” in die Schleife hinabsteigen und für den dort befindlichen Operator „Write CSV” wiederum einen Dateipfad und Dateinamen zum Speichern angeben. Empfehlung für den Dateinamen: <code>Jahr%{loop_value}%{loop_value_inner}.txt.csv</code><br />
# Aufruf eines Word-Cloud-Tools (z.B. [http://sourceforge.net/projects/tagcloudmaker „Tag Cloud Maker”], s. Abbildung 3) unter Verwendung der in Schritt 3.3 ausgegebenen Daten<br />
# Durch Ändern der Daten, die man einliest, oder der Gruppierung kann man beliebig viele einfache Visualisierungen diachroner Kollokationen erzeugen<br />
<br />
<div><br />
<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:writecsv.jpg|mini|300px|Abbildung 1: Illustration zur Dateipfad-Angabe für den RapidMiner-Operator „Write CSV”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:loopvalues.jpg|mini|Abbildung 2: RapidMiner-Operator „Loop Values”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:TagCloudAufruf.png|mini|400px|Abbildung 3: Word-Cloud-Tool „Tag Cloud Maker”]] </li><br />
</ul><br />
</div></div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Visualisierung_von_diachronen_Kollokationen&diff=1185Visualisierung von diachronen Kollokationen2016-01-18T12:37:31Z<p>Bartz: </p>
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<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
KobRA-Werkzeuge in RapidMiner ermöglichen eine einfache Generierung Word-Cloud-artiger Visualisierungen diachroner Kollokationen. Damit lässt sich beispielsweise auf einfache Weise anschaulich machen, in welchen inhaltlichen Zusammenhängen ein Wort im Laufe der Zeit genutzt wurde. Die folgenden Word-Clouds zeigen die Entwicklung der Verwendungskontexte für die Wörter „Frau” und „Mann” vom 15. bis ins 20. Jh. hinein. Die Belege stammen aus dem diachronen Korpus „Deutsches Textarchiv” (abrufbar unter: [http://www.deutschestextarchiv.de/ http://www.deutschestextarchiv.de/]).<br />
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<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1460.png|mini|200px|„Frau” 1460]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1600.png|mini|200px|„Frau” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1890.png|mini|200px|„Frau” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1920.png|mini|200px|„Frau” 1920]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1600.png|mini|200px|„Mann” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1890.png|mini|200px|„Mann” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1920.png|mini|200px|„Mann” 1920]] </li><br />
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Für das im Folgenden beschriebene Verfahren benötigen Sie RapidMiner. Informationen zum Download finden Sie unter [https://rapidminer.com/ https://rapidminer.com/] oder im [[Medium:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf|KobRA-Software-Handbuch (PDF)]]. Sie benötigen außerdem das [[Medium:Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip|KobRA-RapidMiner-Plug-in]].<br />
Das Verfahren können Sie über folgenden Link herunterladen: [[Medium:RMProzessMannFrau.zip|RMProzessMannFrau.zip]]. Bitte entpacken Sie die Datei vor dem Import nach RapidMiner.<br />
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== Kurzanleitung: Visualisierung diachroner Kollokationen mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner ==<br />
<br />
In wenigen Schritten gelangen Sie zu den gewünschten Visualisierungen:<br />
<br />
# RapidMiner starten<br />
# Heruntergeladenes Verfahren (RapidMiner-Prozess) importieren über Menü „File” → „Import Process...”<br />
# Dateipfade auf den eigenen Rechner anpassen:<br />
## Für die Operatoren „Write CSV (2)” und „Write CSV (3)” (s. Abbildung 1) einen Ordner auswählen, in den die Belege für die Suchwörter „Frau” und „Mann” geschrieben werden (es muss für beide Operatoren derselbe Dateipfad und Dateiname angegeben werden)<br />
## Diesen Dateipfad und Dateinamen auch für den Operator „Read CSV” angeben<br />
## Nacheinander durch Doppelcklick auf die Operatoren „Loop Values” (s. Abbildung 2) und „Loop Values (2)” in die Schleife hinabsteigen und für den dort befindlichen Operator „Write CSV” wiederum einen Dateipfad und Dateinamen zum Speichern angeben. Empfehlung für den Dateinamen: <code>Jahr%{loop_value}%{loop_value_inner}.txt.csv</code><br />
# Aufruf eines Word-Cloud-Tools (z.B. [http://sourceforge.net/projects/tagcloudmaker „Tag Cloud Maker”], s. Abbildung 3) unter Verwendung der in Schritt 3.3 ausgegebenen Daten<br />
# Durch Ändern der Daten, die man einliest, oder der Gruppierung kann man beliebig viele einfache Visualisierungen diachroner Kollokationen erzeugen<br />
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<li style="display: inline-block;"> [[Datei:writecsv.jpg|mini|300px|Abbildung 1: Illustration zur Dateipfad-Angabe für den RapidMiner-Operator „Write CSV”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:loopvalues.jpg|mini|Abbildung 2: RapidMiner-Operator „Loop Values”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:TagCloudAufruf.png|mini|400px|Abbildung 3: Word-Cloud-Tool „Tag Cloud Maker”]] </li><br />
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<hr />
<div>Die im KobRA-Projekt evaluierten Data-Mining-Verfahren sind in [http://java.com Java™] als Plug-ins für die Data-Mining-Umgebung [https://rapidminer.com/ RapidMiner] implementiert. Die Plug-ins können Sie für Zwecke der Forschung und Lehre frei verwenden. Bitte beachten Sie, dass die Autoren der Programme nicht für Schäden an Soft- oder Hardware oder Vermögensschäden, die durch das Benutzen der Programme entstehen, haften.<br />
<br />
Die Installation und Bedienung der Softwarekomponenten ist im KobRA-Software-Handbuch beschrieben. Theoretische Grundlagen zu den Verfahren und Evaluationskennwerte aus verschiedenen Anwendungsstudien finden Sie im Bereich [[Publikationen]].<br />
<br />
== KobRA-Software-Komponenten ==<br />
<br />
* KobRA-Software-Handbuch: [[media:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf|KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Plug-in für die überwachte und unüberwachte Disambiguierung mit Werkzeugen für die korpusbasierte linguistische Recherche und Analyse: [[media:Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip|Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Plug-in aktives Lernen für die Anwendung von Verfahren des aktiven Lernens: [[media:Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip|Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess zum aktiven Lernen: [[media:ActiveLearningProzess.zip|ActiveLearningProzess.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess für das Verfahren der Latent-Dirichlet-Allocation: [[media:LDAProzess.zip|LDAProzess.zip]]</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Visualisierung_von_diachronen_Kollokationen&diff=1183Visualisierung von diachronen Kollokationen2016-01-18T12:33:06Z<p>Bartz: </p>
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<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
KobRA-Werkzeuge in RapidMiner ermöglichen eine einfache Generierung Word-Cloud-artiger Visualisierungen diachroner Kollokationen. Damit lässt sich beispielsweise auf einfache Weise anschaulich machen, in welchen inhaltlichen Zusammenhängen ein Wort im Laufe der Zeit genutzt wurde. Die folgenden Word-Clouds zeigen die Entwicklung der Verwendungskontexte für die Wörter „Frau” und „Mann” vom 15. bis ins 20. Jh. hinein. Die Belege stammen aus dem diachronen Korpus „Deutsches Textarchiv” (abrufbar unter: [http://www.deutschestextarchiv.de/ http://www.deutschestextarchiv.de/]).<br />
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<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1460.png|mini|200px|„Frau” 1460]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1600.png|mini|200px|„Frau” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1890.png|mini|200px|„Frau” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1920.png|mini|200px|„Frau” 1920]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1600.png|mini|200px|„Mann” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1890.png|mini|200px|„Mann” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1920.png|mini|200px|„Mann” 1920]] </li><br />
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Für das im Folgenden beschriebene Verfahren benötigen Sie RapidMiner. Informationen zum Download finden Sie unter [https://rapidminer.com/ https://rapidminer.com/] oder im [[Medium:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf|KobRA-Software-Handbuch (PDF)]]<br />
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Das Verfahren können Sie über folgenden Link herunterladen: [[Medium:RMProzessMannFrau.zip|RMProzessMannFrau.zip]]. Bitte entpacken Sie die Datei vor dem Import nach RapidMiner.<br />
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== Kurzanleitung: Visualisierung diachroner Kollokationen mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner ==<br />
<br />
In wenigen Schritten gelangen Sie zu den gewünschten Visualisierungen:<br />
<br />
# RapidMiner starten<br />
# Heruntergeladenes Verfahren (RapidMiner-Prozess) importieren über Menü „File” → „Import Process...”<br />
# Dateipfade auf den eigenen Rechner anpassen:<br />
## Für die Operatoren „Write CSV (2)” und „Write CSV (3)” (s. Abbildung 1) einen Ordner auswählen, in den die Belege für die Suchwörter „Frau” und „Mann” geschrieben werden (es muss für beide Operatoren derselbe Dateipfad und Dateiname angegeben werden)<br />
## Diesen Dateipfad und Dateinamen auch für den Operator „Read CSV” angeben<br />
## Nacheinander durch Doppelcklick auf die Operatoren „Loop Values” (s. Abbildung 2) und „Loop Values (2)” in die Schleife hinabsteigen und für den dort befindlichen Operator „Write CSV” wiederum einen Dateipfad und Dateinamen zum Speichern angeben. Empfehlung für den Dateinamen: <code>Jahr%{loop_value}%{loop_value_inner}.txt.csv</code><br />
# Aufruf eines Word-Cloud-Tools (z.B. [http://sourceforge.net/projects/tagcloudmaker „Tag Cloud Maker”], s. Abbildung 3) unter Verwendung der in Schritt 3.3 ausgegebenen Daten<br />
# Durch Ändern der Daten, die man einliest, oder der Gruppierung kann man beliebig viele einfache Visualisierungen diachroner Kollokationen erzeugen<br />
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<li style="display: inline-block;"> [[Datei:writecsv.jpg|mini|300px|Abbildung 1: Illustration zur Dateipfad-Angabe für den RapidMiner-Operator „Write CSV”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:loopvalues.jpg|mini|Abbildung 2: RapidMiner-Operator „Loop Values”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:TagCloudAufruf.png|mini|400px|Abbildung 3: Word-Cloud-Tool „Tag Cloud Maker”]] </li><br />
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</div></div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Software&diff=1182Software2016-01-18T12:26:27Z<p>Bartz: /* KobRA-Software-Komponenten */</p>
<hr />
<div>Die im KobRA-Projekt evaluierten Data-Mining-Verfahren sind in [http://java.com Java™] als Plug-ins für die Data-Mining-Umgebung [https://rapidminer.com/ RapidMiner] implementiert. Die Plug-ins können Sie für Zwecke der Forschung und Lehre frei verwenden. Bitte beachten Sie, dass die Autoren der Programme nicht für Schäden an Soft- oder Hardware oder Vermögensschäden, die durch das Benutzen der Programme entstehen, haften.<br />
<br />
Die Installation und Bedienung der Softwarekomponenten ist im KobRA-Software-Handbuch beschrieben. Theoretische Grundlagen zu den Verfahren und Evaluationskennwerte aus verschiedenen Anwendungsstudien finden Sie im Bereich [[Publikationen]].<br />
<br />
== KobRA-Software-Komponenten ==<br />
<br />
* KobRA-Software-Handbuch: [[media:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf|KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Plugin für die überwachte und unüberwachte Disambiguierung mit Werkzeugen für die korpusbasierte linguistische Recherche und Analyse: [[media:Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip|Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Plugin aktives Lernen für die Anwendung von Verfahren des aktiven Lernens: [[media:Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip|Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess zum aktiven Lernen: [[media:ActiveLearningProzess.zip|ActiveLearningProzess.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess für das Verfahren der Latent-Dirichlet-Allocation: [[media:LDAProzess.zip|LDAProzess.zip]]</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf&diff=1181Datei:KobRA-Software-Handbuch 5.3.002.pdf2016-01-18T12:25:35Z<p>Bartz: KobRA-Software-Handbuch</p>
<hr />
<div>KobRA-Software-Handbuch</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip&diff=1180Datei:Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip2016-01-18T11:51:42Z<p>Bartz: KobRA-RapidMiner-Plugin für die überwachte und unüberwachte Disambiguierung mit Werkzeugen für die korpusbasierte linguistische Recherche und Analyse</p>
<hr />
<div>KobRA-RapidMiner-Plugin für die überwachte und unüberwachte Disambiguierung mit Werkzeugen für die korpusbasierte linguistische Recherche und Analyse</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:LDAProzess.zip&diff=1179Datei:LDAProzess.zip2016-01-18T11:08:05Z<p>Bartz: KobRA-RapidMiner-Prozess für das Verfahren der Latent-Dirichlet-Allocation</p>
<hr />
<div>KobRA-RapidMiner-Prozess für das Verfahren der Latent-Dirichlet-Allocation</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Software&diff=1178Software2016-01-18T11:05:48Z<p>Bartz: /* KobRA-Software-Komponenten */</p>
<hr />
<div>Die im KobRA-Projekt evaluierten Data-Mining-Verfahren sind in [http://java.com Java™] als Plug-ins für die Data-Mining-Umgebung [https://rapidminer.com/ RapidMiner] implementiert. Die Plug-ins können Sie für Zwecke der Forschung und Lehre frei verwenden. Bitte beachten Sie, dass die Autoren der Programme nicht für Schäden an Soft- oder Hardware oder Vermögensschäden, die durch das Benutzen der Programme entstehen, haften.<br />
<br />
Die Installation und Bedienung der Softwarekomponenten ist im KobRA-Software-Handbuch beschrieben. Theoretische Grundlagen zu den Verfahren und Evaluationskennwerte aus verschiedenen Anwendungsstudien finden Sie im Bereich [[Publikationen]].<br />
<br />
== KobRA-Software-Komponenten ==<br />
<br />
* KobRA-Software-Handbuch: KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf<br />
* KobRA-RapidMiner-Plugin für die überwachte und unüberwachte Disambiguierung mit Werkzeugen für die korpusbasierte linguistische Recherche und Analyse: [[media:Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip|Rapidminer-Kobra-5.3.002.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Plugin aktives Lernen für die Anwendung von Verfahren des aktiven Lernens: [[media:Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip|Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess zum aktiven Lernen: [[media:ActiveLearningProzess.zip|ActiveLearningProzess.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess für das Verfahren der Latent-Dirichlet-Allocation: [[media:LDAProzess.zip|LDAProzess.zip]]</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Software&diff=1176Software2016-01-15T16:21:39Z<p>Bartz: /* KobRA-Software-Komponenten */</p>
<hr />
<div>Die im KobRA-Projekt evaluierten Data-Mining-Verfahren sind in [http://java.com Java™] als Plug-ins für die Data-Mining-Umgebung [https://rapidminer.com/ RapidMiner] implementiert. Die Plug-ins können Sie für Zwecke der Forschung und Lehre frei verwenden. Bitte beachten Sie, dass die Autoren der Programme nicht für Schäden an Soft- oder Hardware oder Vermögensschäden, die durch das Benutzen der Programme entstehen, haften.<br />
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Die Installation und Bedienung der Softwarekomponenten ist im KobRA-Software-Handbuch beschrieben. Theoretische Grundlagen zu den Verfahren und Evaluationskennwerte aus verschiedenen Anwendungsstudien finden Sie im Bereich [[Publikationen]].<br />
<br />
== KobRA-Software-Komponenten ==<br />
<br />
* KobRA-Software-Handbuch: KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf<br />
* KobRA-RapidMiner-Plugin für die überwachte und unüberwachte Disambiguierung mit Werkzeugen für die korpusbasierte linguistische Recherche und Analyse: [[media:rapidminer-Kobra-5.3.002.zip]]<br />[[media:<br />
rapidminer-Kobra-5.3.002.z01]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Plugin aktives Lernen für die Anwendung von Verfahren des aktiven Lernens: [[media:rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess zum aktiven Lernen: [[media:ActiveLearningProzess.zip]]<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess für das Verfahren der Latent-Dirichlet-Allocation: [[media:LDAProzess.zip]]</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:ActiveLearningProzess.zip&diff=1175Datei:ActiveLearningProzess.zip2016-01-15T15:54:19Z<p>Bartz: KobRA-RapidMiner-Prozess zum aktiven Lernen</p>
<hr />
<div>KobRA-RapidMiner-Prozess zum aktiven Lernen</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip&diff=1174Datei:Rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip2016-01-15T15:51:29Z<p>Bartz: KobRA-RapidMiner-Plugin aktives Lernen: für die Anwendung von Verfahren des aktiven Lernens</p>
<hr />
<div>KobRA-RapidMiner-Plugin aktives Lernen: für die Anwendung von Verfahren des aktiven Lernens</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Software&diff=1173Software2016-01-15T14:52:16Z<p>Bartz: </p>
<hr />
<div>Die im KobRA-Projekt evaluierten Data-Mining-Verfahren sind in [http://java.com Java™] als Plug-ins für die Data-Mining-Umgebung [https://rapidminer.com/ RapidMiner] implementiert. Die Plug-ins können Sie für Zwecke der Forschung und Lehre frei verwenden. Bitte beachten Sie, dass die Autoren der Programme nicht für Schäden an Soft- oder Hardware oder Vermögensschäden, die durch das Benutzen der Programme entstehen, haften.<br />
<br />
Die Installation und Bedienung der Softwarekomponenten ist im KobRA-Software-Handbuch beschrieben. Theoretische Grundlagen zu den Verfahren und Evaluationskennwerte aus verschiedenen Anwendungsstudien finden Sie im Bereich [[Publikationen]].<br />
<br />
== KobRA-Software-Komponenten ==<br />
<br />
* KobRA-Software-Handbuch: KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf<br />
* KobRA-RapidMiner-Plugin: für die überwachte und unüberwachte Disambiguierung mit Werkzeugen für die korpusbasierte linguistische Recherche und Analyse: rapidminer-Kobra-5.3.002.zip<br />
* KobRA-RapidMiner-Plugin aktives Lernen: für die Anwendung von Verfahren des aktiven Lernens: rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess zum aktiven Lernen: ActiveLearningProzess.zip<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess für das Verfahren der Latent-Dirichlet-Allocation: LDAProzess.zip</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Software&diff=1172Software2016-01-15T14:47:00Z<p>Bartz: </p>
<hr />
<div>Die im KobRA-Projekt evaluierten Data-Mining-Verfahren sind in [http://java.com Java™] als Plug-ins für die Data-Mining-Umgebung [https://rapidminer.com/ RapidMiner] implementiert. Die Plug-ins können Sie für Zwecke der Forschung und Lehre frei verwenden. Bitte beachten Sie, dass die Autoren der Programme nicht für Schäden an Soft- oder Hardware oder Vermögensschäden, die durch das Benutzen der Programme entstehen, haften.<br />
<br />
Die Installation und Bedienung der Softwarekomponenten ist im KobRA-Software-Handbuch beschrieben.<br />
<br />
== KobRA-Software-Komponenten ==<br />
<br />
* KobRA-Software-Handbuch<br />
KobRA-Software-Handbuch_5.3.002.pdf<br />
<br />
* KobRA-RapidMiner-Plugin<br />
für die überwachte und unüberwachte Disambiguierung mit Werkzeugen für die korpusbasierte linguistische Recherche und Analyse: rapidminer-Kobra-5.3.002.zip<br />
<br />
* KobRA-RapidMiner-Plugin aktives Lernen<br />
für die Anwendung von Verfahren des aktiven Lernens: rapidminer-ActiveLearningBA-5.3.000.zip<br />
<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess zum aktiven Lernen<br />
ActiveLearningProzess.zip<br />
<br />
* KobRA-RapidMiner-Prozess für das Verfahren der Latent-Dirichlet-Allocation<br />
LDAProzess.zip</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Software&diff=1171Software2016-01-15T14:19:26Z<p>Bartz: Die Seite wurde neu angelegt: „Die im KobRA-Projekt evaluierten Data-Mining-Verfahren sind in [http://java.com Java™] als Plug-ins für die Data-Mining-Umgebung [https://rapidminer.com/ R…“</p>
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<div>Die im KobRA-Projekt evaluierten Data-Mining-Verfahren sind in [http://java.com Java™] als Plug-ins für die Data-Mining-Umgebung [https://rapidminer.com/ RapidMiner] implementiert. Die Plug-ins können Sie für Zwecke der Forschung und Lehre frei verwenden. Bitte beachten Sie, dass die Autoren der Programme nicht für Schäden an Soft- oder Hardware oder Vermögensschäden, die durch das Benutzen des Programms entstehen, haften.<br />
<br />
Die Installation und Bedienung der Softwarekomponenten ist im KobRA-Software-Handbuch beschrieben.</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Visualisierung_von_diachronen_Kollokationen&diff=1131Visualisierung von diachronen Kollokationen2015-11-18T10:53:04Z<p>Bartz: </p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
KobRA-Werkzeuge in RapidMiner ermöglichen eine einfache Generierung Word-Cloud-artiger Visualisierungen diachroner Kollokationen. Damit lässt sich beispielsweise auf einfache Weise anschaulich machen, in welchen inhaltlichen Zusammenhängen ein Wort im Laufe der Zeit genutzt wurde. Die folgenden Word-Clouds zeigen die Entwicklung der Verwendungskontexte für die Wörter „Frau” und „Mann” vom 15. bis ins 20. Jh. hinein. Die Belege stammen aus dem diachronen Korpus „Deutsches Textarchiv” (abrufbar unter: [http://www.deutschestextarchiv.de/ http://www.deutschestextarchiv.de/]).<br />
<br />
<div><br />
<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1460.png|mini|200px|„Frau” 1460]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1600.png|mini|200px|„Frau” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1890.png|mini|200px|„Frau” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1920.png|mini|200px|„Frau” 1920]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1600.png|mini|200px|„Mann” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1890.png|mini|200px|„Mann” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1920.png|mini|200px|„Mann” 1920]] </li><br />
</ul><br />
</div><br />
<br />
Für das im Folgenden beschriebene Verfahren benötigen Sie RapidMiner. Informationen zum Download finden Sie unter [https://rapidminer.com/ https://rapidminer.com/] oder im [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf KobRA-Handbuch (PDF)]<br />
<br />
Das Verfahren können Sie über folgenden Link herunterladen: [[Medium:RMProzessMannFrau.zip|RMProzessMannFrau.zip]]. Bitte entpacken Sie die Datei vor dem Import nach RapidMiner.<br />
<br />
== Kurzanleitung: Visualisierung diachroner Kollokationen mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner ==<br />
<br />
In wenigen Schritten gelangen Sie zu den gewünschten Visualisierungen:<br />
<br />
# RapidMiner starten<br />
# Heruntergeladenes Verfahren (RapidMiner-Prozess) importieren über Menü „File” → „Import Process...”<br />
# Dateipfade auf den eigenen Rechner anpassen:<br />
## Für die Operatoren „Write CSV (2)” und „Write CSV (3)” (s. Abbildung 1) einen Ordner auswählen, in den die Belege für die Suchwörter „Frau” und „Mann” geschrieben werden (es muss für beide Operatoren derselbe Dateipfad und Dateiname angegeben werden)<br />
## Diesen Dateipfad und Dateinamen auch für den Operator „Read CSV” angeben<br />
## Nacheinander durch Doppelcklick auf die Operatoren „Loop Values” (s. Abbildung 2) und „Loop Values (2)” in die Schleife hinabsteigen und für den dort befindlichen Operator „Write CSV” wiederum einen Dateipfad und Dateinamen zum Speichern angeben. Empfehlung für den Dateinamen: <code>Jahr%{loop_value}%{loop_value_inner}.txt.csv</code><br />
# Aufruf eines Word-Cloud-Tools (z.B. [http://sourceforge.net/projects/tagcloudmaker „Tag Cloud Maker”], s. Abbildung 3) unter Verwendung der in Schritt 3.3 ausgegebenen Daten<br />
# Durch Ändern der Daten, die man einliest, oder der Gruppierung kann man beliebig viele einfache Visualisierungen diachroner Kollokationen erzeugen<br />
<br />
<div><br />
<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:writecsv.jpg|mini|300px|Abbildung 1: Illustration zur Dateipfad-Angabe für den RapidMiner-Operator „Write CSV”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:loopvalues.jpg|mini|Abbildung 2: RapidMiner-Operator „Loop Values”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:TagCloudAufruf.png|mini|400px|Abbildung 3: Word-Cloud-Tool „Tag Cloud Maker”]] </li><br />
</ul><br />
</div></div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Visualisierung_von_diachronen_Kollokationen&diff=1130Visualisierung von diachronen Kollokationen2015-11-18T10:52:44Z<p>Bartz: </p>
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<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
KobRA-Werkzeuge in RapidMiner ermöglichen eine einfache Generierung Word-Cloud-artiger Visualisierungen diachroner Kollokationen. Damit lässt sich beispielsweise auf einfache Weise anschaulich machen, in welchen inhaltlichen Zusammenhängen ein Wort im Laufe der Zeit genutzt wurde. Die folgenden Word-Clouds zeigen die Entwicklung der Verwendungskontexte für die Wörter „Frau” und „Mann” vom 15. bis ins 20. Jh. hinein. Die Belege stammen aus dem diachronen Korpus „Deutsches Textarchiv” (abrufbar unter: [http://www.deutschestextarchiv.de/ http://www.deutschestextarchiv.de/]).<br />
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<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1460.png|mini|200px|„Frau” 1460]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1600.png|mini|200px|„Frau” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1890.png|mini|200px|„Frau” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1920.png|mini|200px|„Frau” 1920]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1600.png|mini|200px|„Mann” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1890.png|mini|200px|„Mann” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1920.png|mini|200px|„Mann” 1920]] </li><br />
</ul><br />
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Für das im Folgenden beschriebene Verfahren benötigen Sie RapidMiner. Informationen zum Download finden Sie unter [https://rapidminer.com/ https://rapidminer.com/] oder im [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf KobRA-Handbuch (PDF)]<br />
<br />
Das Verfahren können Sie über folgenden Link herunterladen: [[Medium:RMProzessMannFrau.zip]]. Bitte entpacken Sie die Datei vor dem Import nach RapidMiner.<br />
<br />
== Kurzanleitung: Visualisierung diachroner Kollokationen mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner ==<br />
<br />
In wenigen Schritten gelangen Sie zu den gewünschten Visualisierungen:<br />
<br />
# RapidMiner starten<br />
# Heruntergeladenes Verfahren (RapidMiner-Prozess) importieren über Menü „File” → „Import Process...”<br />
# Dateipfade auf den eigenen Rechner anpassen:<br />
## Für die Operatoren „Write CSV (2)” und „Write CSV (3)” (s. Abbildung 1) einen Ordner auswählen, in den die Belege für die Suchwörter „Frau” und „Mann” geschrieben werden (es muss für beide Operatoren derselbe Dateipfad und Dateiname angegeben werden)<br />
## Diesen Dateipfad und Dateinamen auch für den Operator „Read CSV” angeben<br />
## Nacheinander durch Doppelcklick auf die Operatoren „Loop Values” (s. Abbildung 2) und „Loop Values (2)” in die Schleife hinabsteigen und für den dort befindlichen Operator „Write CSV” wiederum einen Dateipfad und Dateinamen zum Speichern angeben. Empfehlung für den Dateinamen: <code>Jahr%{loop_value}%{loop_value_inner}.txt.csv</code><br />
# Aufruf eines Word-Cloud-Tools (z.B. [http://sourceforge.net/projects/tagcloudmaker „Tag Cloud Maker”], s. Abbildung 3) unter Verwendung der in Schritt 3.3 ausgegebenen Daten<br />
# Durch Ändern der Daten, die man einliest, oder der Gruppierung kann man beliebig viele einfache Visualisierungen diachroner Kollokationen erzeugen<br />
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<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:writecsv.jpg|mini|300px|Abbildung 1: Illustration zur Dateipfad-Angabe für den RapidMiner-Operator „Write CSV”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:loopvalues.jpg|mini|Abbildung 2: RapidMiner-Operator „Loop Values”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:TagCloudAufruf.png|mini|400px|Abbildung 3: Word-Cloud-Tool „Tag Cloud Maker”]] </li><br />
</ul><br />
</div></div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Visualisierung_von_diachronen_Kollokationen&diff=1129Visualisierung von diachronen Kollokationen2015-11-18T10:52:35Z<p>Bartz: </p>
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<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
KobRA-Werkzeuge in RapidMiner ermöglichen eine einfache Generierung Word-Cloud-artiger Visualisierungen diachroner Kollokationen. Damit lässt sich beispielsweise auf einfache Weise anschaulich machen, in welchen inhaltlichen Zusammenhängen ein Wort im Laufe der Zeit genutzt wurde. Die folgenden Word-Clouds zeigen die Entwicklung der Verwendungskontexte für die Wörter „Frau” und „Mann” vom 15. bis ins 20. Jh. hinein. Die Belege stammen aus dem diachronen Korpus „Deutsches Textarchiv” (abrufbar unter: [http://www.deutschestextarchiv.de/ http://www.deutschestextarchiv.de/]).<br />
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<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1460.png|mini|200px|„Frau” 1460]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1600.png|mini|200px|„Frau” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1890.png|mini|200px|„Frau” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1920.png|mini|200px|„Frau” 1920]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1600.png|mini|200px|„Mann” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1890.png|mini|200px|„Mann” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1920.png|mini|200px|„Mann” 1920]] </li><br />
</ul><br />
</div><br />
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Für das im Folgenden beschriebene Verfahren benötigen Sie RapidMiner. Informationen zum Download finden Sie unter [https://rapidminer.com/ https://rapidminer.com/] oder im [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf KobRA-Handbuch (PDF)]<br />
<br />
Das Verfahren können Sie über folgenden Link herunterladen: [[[Medium:RMProzessMannFrau.zip]]. Bitte entpacken Sie die Datei vor dem Import nach RapidMiner.<br />
<br />
== Kurzanleitung: Visualisierung diachroner Kollokationen mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner ==<br />
<br />
In wenigen Schritten gelangen Sie zu den gewünschten Visualisierungen:<br />
<br />
# RapidMiner starten<br />
# Heruntergeladenes Verfahren (RapidMiner-Prozess) importieren über Menü „File” → „Import Process...”<br />
# Dateipfade auf den eigenen Rechner anpassen:<br />
## Für die Operatoren „Write CSV (2)” und „Write CSV (3)” (s. Abbildung 1) einen Ordner auswählen, in den die Belege für die Suchwörter „Frau” und „Mann” geschrieben werden (es muss für beide Operatoren derselbe Dateipfad und Dateiname angegeben werden)<br />
## Diesen Dateipfad und Dateinamen auch für den Operator „Read CSV” angeben<br />
## Nacheinander durch Doppelcklick auf die Operatoren „Loop Values” (s. Abbildung 2) und „Loop Values (2)” in die Schleife hinabsteigen und für den dort befindlichen Operator „Write CSV” wiederum einen Dateipfad und Dateinamen zum Speichern angeben. Empfehlung für den Dateinamen: <code>Jahr%{loop_value}%{loop_value_inner}.txt.csv</code><br />
# Aufruf eines Word-Cloud-Tools (z.B. [http://sourceforge.net/projects/tagcloudmaker „Tag Cloud Maker”], s. Abbildung 3) unter Verwendung der in Schritt 3.3 ausgegebenen Daten<br />
# Durch Ändern der Daten, die man einliest, oder der Gruppierung kann man beliebig viele einfache Visualisierungen diachroner Kollokationen erzeugen<br />
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<div><br />
<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:writecsv.jpg|mini|300px|Abbildung 1: Illustration zur Dateipfad-Angabe für den RapidMiner-Operator „Write CSV”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:loopvalues.jpg|mini|Abbildung 2: RapidMiner-Operator „Loop Values”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:TagCloudAufruf.png|mini|400px|Abbildung 3: Word-Cloud-Tool „Tag Cloud Maker”]] </li><br />
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</div></div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RMProzessMannFrau.zip&diff=1128Datei:RMProzessMannFrau.zip2015-11-18T10:49:51Z<p>Bartz: RapidMiner-Prozess zur Visualisierung von diachronen Kollokationen</p>
<hr />
<div>RapidMiner-Prozess zur Visualisierung von diachronen Kollokationen</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Visualisierung_von_diachronen_Kollokationen&diff=1127Visualisierung von diachronen Kollokationen2015-11-18T10:49:00Z<p>Bartz: </p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
KobRA-Werkzeuge in RapidMiner ermöglichen eine einfache Generierung Word-Cloud-artiger Visualisierungen diachroner Kollokationen. Damit lässt sich beispielsweise auf einfache Weise anschaulich machen, in welchen inhaltlichen Zusammenhängen ein Wort im Laufe der Zeit genutzt wurde. Die folgenden Word-Clouds zeigen die Entwicklung der Verwendungskontexte für die Wörter „Frau” und „Mann” vom 15. bis ins 20. Jh. hinein. Die Belege stammen aus dem diachronen Korpus „Deutsches Textarchiv” (abrufbar unter: [http://www.deutschestextarchiv.de/ http://www.deutschestextarchiv.de/]).<br />
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<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1460.png|mini|200px|„Frau” 1460]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1600.png|mini|200px|„Frau” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1890.png|mini|200px|„Frau” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1920.png|mini|200px|„Frau” 1920]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1600.png|mini|200px|„Mann” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1890.png|mini|200px|„Mann” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1920.png|mini|200px|„Mann” 1920]] </li><br />
</ul><br />
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Für das im Folgenden beschriebene Verfahren benötigen Sie RapidMiner. Informationen zum Download finden Sie unter [https://rapidminer.com/ https://rapidminer.com/] oder im [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf KobRA-Handbuch (PDF)]<br />
<br />
Das Verfahren können Sie über folgenden Link herunterladen: [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RMProzessMannFrau.zip RMProzessMannFrau.zip]. Bitte entpacken Sie die Datei vor dem Import nach RapidMiner.<br />
<br />
== Kurzanleitung: Visualisierung diachroner Kollokationen mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner ==<br />
<br />
In wenigen Schritten gelangen Sie zu den gewünschten Visualisierungen:<br />
<br />
# RapidMiner starten<br />
# Heruntergeladenes Verfahren (RapidMiner-Prozess) importieren über Menü „File” → „Import Process...”<br />
# Dateipfade auf den eigenen Rechner anpassen:<br />
## Für die Operatoren „Write CSV (2)” und „Write CSV (3)” (s. Abbildung 1) einen Ordner auswählen, in den die Belege für die Suchwörter „Frau” und „Mann” geschrieben werden (es muss für beide Operatoren derselbe Dateipfad und Dateiname angegeben werden)<br />
## Diesen Dateipfad und Dateinamen auch für den Operator „Read CSV” angeben<br />
## Nacheinander durch Doppelcklick auf die Operatoren „Loop Values” (s. Abbildung 2) und „Loop Values (2)” in die Schleife hinabsteigen und für den dort befindlichen Operator „Write CSV” wiederum einen Dateipfad und Dateinamen zum Speichern angeben. Empfehlung für den Dateinamen: <code>Jahr%{loop_value}%{loop_value_inner}.txt.csv</code><br />
# Aufruf eines Word-Cloud-Tools (z.B. [http://sourceforge.net/projects/tagcloudmaker „Tag Cloud Maker”], s. Abbildung 3) unter Verwendung der in Schritt 3.3 ausgegebenen Daten<br />
# Durch Ändern der Daten, die man einliest, oder der Gruppierung kann man beliebig viele einfache Visualisierungen diachroner Kollokationen erzeugen<br />
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<div><br />
<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:writecsv.jpg|mini|300px|Abbildung 1: Illustration zur Dateipfad-Angabe für den RapidMiner-Operator „Write CSV”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:loopvalues.jpg|mini|Abbildung 2: RapidMiner-Operator „Loop Values”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:TagCloudAufruf.png|mini|400px|Abbildung 3: Word-Cloud-Tool „Tag Cloud Maker”]] </li><br />
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</div></div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Visualisierung_von_diachronen_Kollokationen&diff=1126Visualisierung von diachronen Kollokationen2015-11-18T10:48:23Z<p>Bartz: </p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
KobRA-Werkzeuge in RapidMiner ermöglichen eine einfache Generierung Word-Cloud-artiger Visualisierungen diachroner Kollokationen. Damit lässt sich beispielsweise auf einfache Weise anschaulich machen, in welchen inhaltlichen Zusammenhängen ein Wort im Laufe der Zeit genutzt wurde. Die folgenden Word-Clouds zeigen die Entwicklung der Verwendungskontexte für die Wörter „Frau” und „Mann” vom 15. bis ins 20. Jh. hinein. Die Belege stammen aus dem diachronen Korpus „Deutsches Textarchiv” (abrufbar unter: [http://www.deutschestextarchiv.de/ http://www.deutschestextarchiv.de/]).<br />
<br />
<div><br />
<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1460.png|mini|200px|„Frau” 1460]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1600.png|mini|200px|„Frau” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1890.png|mini|200px|„Frau” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1920.png|mini|200px|„Frau” 1920]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1600.png|mini|200px|„Mann” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1890.png|mini|200px|„Mann” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1920.png|mini|200px|„Mann” 1920]] </li><br />
</ul><br />
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Für das im Folgenden beschriebene Verfahren benötigen Sie RapidMiner. Informationen zum Download finden Sie unter [https://rapidminer.com/ https://rapidminer.com/] oder im [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf KobRA-Handbuch (PDF)]<br />
<br />
Das Verfahren können Sie über folgenden Link herunterladen: [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RMProzessMannFrau.zip RMProzessMannFrau.zip]. Bitte entpacken Sie die Datei vor dem Import in RapidMiner.<br />
<br />
== Kurzanleitung: Visualisierung diachroner Kollokationen mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner ==<br />
<br />
In wenigen Schritten gelangen Sie zu den gewünschten Visualisierungen:<br />
<br />
# RapidMiner starten<br />
# Heruntergeladenes Verfahren (RapidMiner-Prozess) importieren über Menü „File” → „Import Process...”<br />
# Dateipfade auf den eigenen Rechner anpassen:<br />
## Für die Operatoren „Write CSV (2)” und „Write CSV (3)” (s. Abbildung 1) einen Ordner auswählen, in den die Belege für die Suchwörter „Frau” und „Mann” geschrieben werden (es muss für beide Operatoren derselbe Dateipfad und Dateiname angegeben werden)<br />
## Diesen Dateipfad und Dateinamen auch für den Operator „Read CSV” angeben<br />
## Nacheinander durch Doppelcklick auf die Operatoren „Loop Values” (s. Abbildung 2) und „Loop Values (2)” in die Schleife hinabsteigen und für den dort befindlichen Operator „Write CSV” wiederum einen Dateipfad und Dateinamen zum Speichern angeben. Empfehlung für den Dateinamen: <code>Jahr%{loop_value}%{loop_value_inner}.txt.csv</code><br />
# Aufruf eines Word-Cloud-Tools (z.B. [http://sourceforge.net/projects/tagcloudmaker „Tag Cloud Maker”], s. Abbildung 3) unter Verwendung der in Schritt 3.3 ausgegebenen Daten<br />
# Durch Ändern der Daten, die man einliest, oder der Gruppierung kann man beliebig viele einfache Visualisierungen diachroner Kollokationen erzeugen<br />
<br />
<div><br />
<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:writecsv.jpg|mini|300px|Abbildung 1: Illustration zur Dateipfad-Angabe für den RapidMiner-Operator „Write CSV”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:loopvalues.jpg|mini|Abbildung 2: RapidMiner-Operator „Loop Values”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:TagCloudAufruf.png|mini|400px|Abbildung 3: Word-Cloud-Tool „Tag Cloud Maker”]] </li><br />
</ul><br />
</div></div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Fallstudien&diff=1101Fallstudien2015-11-11T13:26:52Z<p>Bartz: </p>
<hr />
<div>Drei linguistische Forschungsbereiche dienen als Testbett für die im Rahmen des KobRA-Projekts zu erprobenden und zu entwickelnden Data-Mining-Verfahren. Zu allen drei Bereichen werden Fallstudien definiert, aus denen sich konkrete Anforderungen an die Verfahren ergeben, die als exemplarisch für die Anforderungen im zugehörigen Forschungsfeld gelten können:<br />
<br />
# '''Die Entwicklung von Wortschatz, Syntax, Morphologie in einem bestimmten Untersuchungszeitraum (diachronische Sprachforschung)'''. Zu diesem Bereich gehören linguistische Fallstudien, die sich mit der Entwicklung und Ausdifferenzierung von Konstruktionen wie ''zum''/''ins X bringen''/''kommen'' (sogenannte "Stützverbgefüge") im Deutschen beschäftigen.<br />
# '''Die Beschreibung und Visualisierung des Bedeutungsspektrums zu einem Stichwort in einem (digitalen) Wörterbuch (Lexikographie)'''; Entwicklungspfade bei der Ausdifferenzierung von Bedeutungen über Zeiträume und Textsortenbereiche hinweg. Zu diesem Bereich gehören Fallstudien zur korpus-basierten lexikographischen Sprachbeschreibung.<br />
# '''Der Vergleich von Sprachmerkmalen in verschiedenen Textsorten, Fachsprachen, gesprochener vs. geschriebener Sprache (Varietätenlinguistik)'''. Zu diesem Bereich gehört eine linguistische Fallstudie "Netspeak", die sprachliche Unterschiede zwischen den Artikel- und den Diskussionsseiten der deutschen Wikipedia untersucht.<br />
<br />
Die folgende Übersicht listet die im KobRA-Projekt bislang durchgeführten und dokumentierten Fallstudien. Die Liste wird fortlaufend aktualisiert.<br />
<br />
*[[Visualisierung von diachronen Kollokationen]]<br />
*[[Fallstudien zum Bedeutungswandel: Automatische Disambiguierung und Visualisierung disambiguierter lexikalischer Einheiten]]<br />
*[[Disambiguierung von Suchtreffern: Leiter und zeitnah]]<br />
*[[Klassifikation von Stützverben: bringen, kommen, finden]]</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Visualisierung_von_diachronen_Kollokationen&diff=1100Visualisierung von diachronen Kollokationen2015-11-11T13:24:38Z<p>Bartz: /* Kurzanleitung: Visualisierung diachroner Kollokationen mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner */</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
KobRA-Werkzeuge in RapidMiner ermöglichen eine einfache Generierung Word-Cloud-artiger Visualisierungen diachroner Kollokationen. Damit lässt sich beispielsweise auf einfache Weise anschaulich machen, in welchen inhaltlichen Zusammenhängen ein Wort im Laufe der Zeit genutzt wurde. Die folgenden Word-Clouds zeigen die Entwicklung der Verwendungskontexte für die Wörter „Frau” und „Mann” vom 15. bis ins 20. Jh. hinein. Die Belege stammen aus dem diachronen Korpus „Deutsches Textarchiv” (abrufbar unter: [http://www.deutschestextarchiv.de/ http://www.deutschestextarchiv.de/]).<br />
<br />
<div><br />
<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1460.png|mini|200px|„Frau” 1460]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1600.png|mini|200px|„Frau” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1890.png|mini|200px|„Frau” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1920.png|mini|200px|„Frau” 1920]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1600.png|mini|200px|„Mann” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1890.png|mini|200px|„Mann” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1920.png|mini|200px|„Mann” 1920]] </li><br />
</ul><br />
</div><br />
<br />
Für das im Folgenden beschriebene Verfahren benötigen Sie RapidMiner. Informationen zum Download finden Sie unter [https://rapidminer.com/ https://rapidminer.com/] oder im [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf KobRA-Handbuch (PDF)]<br />
<br />
Das Verfahren können Sie unter der folgenden Adresse herunterladen: [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RMProzessMannFrau.rmp RMProzessMannFrau.rmp]<br />
<br />
== Kurzanleitung: Visualisierung diachroner Kollokationen mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner ==<br />
<br />
In wenigen Schritten gelangen Sie zu den gewünschten Visualisierungen:<br />
<br />
# RapidMiner starten<br />
# Heruntergeladenes Verfahren (RapidMiner-Prozess) importieren über Menü „File” → „Import Process...”<br />
# Dateipfade auf den eigenen Rechner anpassen:<br />
## Für die Operatoren „Write CSV (2)” und „Write CSV (3)” (s. Abbildung 1) einen Ordner auswählen, in den die Belege für die Suchwörter „Frau” und „Mann” geschrieben werden (es muss für beide Operatoren derselbe Dateipfad und Dateiname angegeben werden)<br />
## Diesen Dateipfad und Dateinamen auch für den Operator „Read CSV” angeben<br />
## Nacheinander durch Doppelcklick auf die Operatoren „Loop Values” (s. Abbildung 2) und „Loop Values (2)” in die Schleife hinabsteigen und für den dort befindlichen Operator „Write CSV” wiederum einen Dateipfad und Dateinamen zum Speichern angeben. Empfehlung für den Dateinamen: <code>Jahr%{loop_value}%{loop_value_inner}.txt.csv</code><br />
# Aufruf eines Word-Cloud-Tools (z.B. [http://sourceforge.net/projects/tagcloudmaker „Tag Cloud Maker”], s. Abbildung 3) unter Verwendung der in Schritt 3.3 ausgegebenen Daten<br />
# Durch Ändern der Daten, die man einliest, oder der Gruppierung kann man beliebig viele einfache Visualisierungen diachroner Kollokationen erzeugen<br />
<br />
<div><br />
<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:writecsv.jpg|mini|300px|Abbildung 1: Illustration zur Dateipfad-Angabe für den RapidMiner-Operator „Write CSV”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:loopvalues.jpg|mini|Abbildung 2: RapidMiner-Operator „Loop Values”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:TagCloudAufruf.png|mini|400px|Abbildung 3: Word-Cloud-Tool „Tag Cloud Maker”]] </li><br />
</ul><br />
</div></div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Visualisierung_von_diachronen_Kollokationen&diff=1099Visualisierung von diachronen Kollokationen2015-11-11T13:23:51Z<p>Bartz: /* Kurzanleitung: Visualisierung diachroner Kollokationen mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner */</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Fallstudien]]<br />
KobRA-Werkzeuge in RapidMiner ermöglichen eine einfache Generierung Word-Cloud-artiger Visualisierungen diachroner Kollokationen. Damit lässt sich beispielsweise auf einfache Weise anschaulich machen, in welchen inhaltlichen Zusammenhängen ein Wort im Laufe der Zeit genutzt wurde. Die folgenden Word-Clouds zeigen die Entwicklung der Verwendungskontexte für die Wörter „Frau” und „Mann” vom 15. bis ins 20. Jh. hinein. Die Belege stammen aus dem diachronen Korpus „Deutsches Textarchiv” (abrufbar unter: [http://www.deutschestextarchiv.de/ http://www.deutschestextarchiv.de/]).<br />
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<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1460.png|mini|200px|„Frau” 1460]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1600.png|mini|200px|„Frau” 1600]] </li><br />
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<li style="display: inline-block;"> [[Datei:f1920.png|mini|200px|„Frau” 1920]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1600.png|mini|200px|„Mann” 1600]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1890.png|mini|200px|„Mann” 1890]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:m1920.png|mini|200px|„Mann” 1920]] </li><br />
</ul><br />
</div><br />
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Für das im Folgenden beschriebene Verfahren benötigen Sie RapidMiner. Informationen zum Download finden Sie unter [https://rapidminer.com/ https://rapidminer.com/] oder im [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf KobRA-Handbuch (PDF)]<br />
<br />
Das Verfahren können Sie unter der folgenden Adresse herunterladen: [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RMProzessMannFrau.rmp RMProzessMannFrau.rmp]<br />
<br />
== Kurzanleitung: Visualisierung diachroner Kollokationen mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner ==<br />
<br />
In wenigen Schritten gelangen Sie zu den gewünschten Visualisierungen:<br />
<br />
# RapidMiner starten<br />
# Heruntergeladenes Verfahren (RapidMiner-Prozess) importieren über Menü „File” → „Import Process...”<br />
# Dateipfade auf den eigenen Rechner anpassen:<br />
## Für die Operatoren „Write CSV (2)” und „Write CSV (3)” (s. Abbildung 1) einen Ordner auswählen, in den die Belege für die Suchwörter „Frau” und „Mann” geschrieben werden (es muss für beide Operatoren derselbe Dateipfad und Dateiname angegeben werden<br />
## Diesen Dateipfad und Dateinamen auch für den Operator „Read CSV” angeben<br />
## Nacheinander durch Doppelcklick auf die Operatoren „Loop Values” (s. Abbildung 2) und „Loop Values (2)” in die Schleife hinabsteigen und für den dort befindlichen Operator „Write CSV” wiederum einen Dateipfad und Dateinamen zum Speichern angeben. Empfehlung für den Dateinamen: <code>Jahr%{loop_value}%{loop_value_inner}.txt.csv</code><br />
# Aufruf eines Word-Cloud-Tools (z.B. [http://sourceforge.net/projects/tagcloudmaker „Tag Cloud Maker”], s. Abbildung 3) unter Verwendung der in Schritt 3.3 ausgegebenen Daten<br />
# Durch Ändern der Daten, die man einliest, oder der Gruppierung kann man beliebig viele einfache Visualisierungen diachroner Kollokationen erzeugen<br />
<br />
<div><br />
<ul><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:writecsv.jpg|mini|300px|Abbildung 1: Illustration zur Dateipfad-Angabe für den RapidMiner-Operator „Write CSV”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:loopvalues.jpg|mini|Abbildung 2: RapidMiner-Operator „Loop Values”]] </li><br />
<li style="display: inline-block;"> [[Datei:TagCloudAufruf.png|mini|400px|Abbildung 3: Word-Cloud-Tool „Tag Cloud Maker”]] </li><br />
</ul><br />
</div></div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Hauptseite&diff=1098Hauptseite2015-11-11T13:20:38Z<p>Bartz: </p>
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<div>{| class="wikitable" width="99%"<br />
|-<br />
! <big> Herzlich willkommen </big><br />
|- <br />
| style="background:#ffffff; padding:1em" | <br />
[[Datei:Kwic-kobra-2geo.png|links]] [[Datei:KobRA-RM.png|rechts]] '''KobRA&nbsp;(Korpus-basierte Recherche und Analyse mit Hilfe von Data-Mining)''' ist ein Verbundprojekt, das seit September 2012 vom [http://www.bmbf.de Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)] im Rahmen des '''[http://www.bmbf.de/foerderungen/16466.php Programms zur Förderung von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben aus dem Bereich der eHumanities]''' gefördert wird (Förderkennzeichen: 01UG1245A).<br />
<br />
Im Projekt arbeiten Partner aus Informatik, Linguistik und Sprachtechnologie gemeinsam daran, die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) zu verbessern. Koordinatorin des Projekts ist [http://germanistik.uni-mannheim.de/abteilungen/germanistische_linguistik/prof_dr_angelika_storrer/index.html Prof. Dr. Angelika Storrer (Universität Mannheim)]. <br />
<br />
<div style="clear: left"></div> Auf diesen Seiten bieten wir einen Überblick und detailliertere Informationen über:<br />
* '''[[Projektbeschreibung|die Ziele, Fragestellungen und Methoden des Projekts]]'''<br />
* '''[[Team|die beteiligten Personen und Forschungseinrichtungen]]'''<br />
* '''[[Fallstudien|die Fallstudien des Projekts]]'''<br />
*'''[[Fachtagung 30.10.2015|die Projekt-Abschlusstagung]]'''<br />
* '''sowie über Aktivitäten und aktuelle Veröffentlichungen (s.u.).'''<br />
|}<br />
<br />
{| class="wikitable" width="49%" style="float:left; margin-right:1em"<br />
|-<br />
! <big>Aktivitäten</big><br />
|-<br />
| style="background:#ffffff; padding:1em" |<br />
<br />
*<span style= "color:#FF0000;">'''NEU: '''</span>Anleitung zur [[Visualisierung von diachronen Kollokationen]] mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner. [[Visualisierung von diachronen Kollokationen|Direkt zur Anleitung]].<br />
<br />
*Auf der Fachtagung [[Fachtagung 30.10.2015|''Neue Wege in der Nutzung von Korpora: Data-Mining für die textorientierten Geisteswissenschaften'']] am 30.10.2015 an der BBAW wurden die Ergebnisse des Projekts WissenschaftlerInnen und der interessierten Öffentlichkeit präsentiert und Perspektiven für die Zukunft korpusgestützter Arbeiten diskutiert. Das Tagungsprogramm finden Sie [[Media: Fachtagung_Data Mining_Programm_Stand 28.10_2.pdf|hier]]. Die einzelnen Präsentationen werden in Kürze auf dieser Website zur Verfügung gestellt.<br />
<br />
*Vortrag ''A Data Mining Environment for Linguistic Research Based on CLARIN-D Language Resources'' (Katharina Morik, Thomas Bartz, Christian Pölitz, Angelika Storrer) auf der [http://dch2015.net/abstracts_submission.shtml ''DCH2015 - Interdisciplinary Conference on Digital Cultural Heritage''] am 28.-30. Oktober 2015 in Berlin.<br />
<br />
* Panel: Am 29.10.15 wird ein von von Michael Beißwenger & Thierry Chanier organisiertes Panel [http://tei2015.huma-num.fr/en/panelsround-tables/#acc-3 TEI across corpora, languages and genres: Towards a standard for the representation of social media and computer-mediated communication]" im Rahmen der [http://tei2015.huma-num.fr/en/ Jahreskonferenz der Text encoding Initiative] stattfinden. Am Panel sind verschiedene KobRA-Akteure beteiligt.<br />
<br />
* Vortrag: "Wikipedia as a corpus resource for linguistic research" (Angelika Storrer) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
* Panel: "Towards an encoding standard for social media and CMC: Experiences from German and French corpus projects using TEI" (organisiert von Michael Beißwenger & Thierry Chanier mit Beiträgen u.a. aus verschiedenen Korpusprojekten im KobRA-Kontext) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
*Posterpräsentation ''Verb Valency and Prepositional Complements in Learner Corpora - A Case Study in the German MERLIN Corpus'' (Tassja Weber) 3. Learner Corpus Research Conference (LCR) 2015, Nijmegen (Niederlande), 11-13.09.2015. <br />
<br />
* Paper auf der Internationalen Fachtagung [http://www.kiv.zcu.cz/tsd2015/ ''Text, Speech and Dialogue'']: Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): ''Investigation of Word Senses over Time using Linguistic Corpora'' In: Matousek, Vaclav et al. (Hrsg.): Text, Speech and Dialogue - 18th International Conference, TSD 2015, Plzen, Czech Republic, September 8-12, 2014. Proceedings, Springer.<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
Überblick über weitere Konferenzbeiträge und Projekt-Workshops: '''[[Aktivitäten]]'''<br />
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{| class="wikitable" width="49%" style="float:left"<br />
|-<br />
! <big>Veröffentlichungen</big><br />
|-<br />
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*<span style= "color:#FF0000;">'''NEU: '''</span><b>Handbuch: Korpus-basierte linguistische Recherche und Analyse mithilfe des RapidMiner. Nutzung des KobRA-Plug-ins.</b> [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf PDF] Stand: 20.10.2015. <br />
<br />
*Bartz,Thomas; Pölitz, Christian; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): '''Using Data Mining and the CLARIN Infrastructure to Extend Corpus-based Linguistic Research'''. In: Jan Odijk (Ed): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=116;article=001 Selected Papers from the CLARIN 2014 Conference], October 24-25, 2014, Soesterberg, The Netherlands, 1-13.<br />
<br />
*Bingel, Joachim; Diewald, Nils (2015): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=111;article=001 '''KoralQuery – a General Corpus Query Protocol''']. In: Proceedings of the Workshop on Innovative Corpus Query and Visualization Tools at NODALIDA 2015, Vilnius, Lithuania, May 11-13, 2015. <br />
<br />
*Diewald,Nils; Bingel, Joachim (2015): [http://KorAP.github.io/Koral '''KoralQuery 0.3. Technical Report, Working draft''']. IDS, Mannheim, Germany. <br />
<br />
*Beißwenger, Michael; Lüngen, Harald; Margaretha, Eliza; Pölitz, Christian (2014): '''Mining corpora of computer-mediated communication: Analysis of linguistic features in Wikipedia talk pages using machine learning methods.''' In: Faaß, Gertrud; Ruppenhofer, Josef (Hrsg.): Workshop Proceedings of the 12th Edition of the Konvens Conference. Hildesheim, Germany, October 8-10, 2014. Hildesheim: Universitätsverlag, 42-47. [http://www.uni-hildesheim.de/konvens2014/data/konvens2014-workshop-proceedings.pdf Proceedings-Band als PDF]<br />
<br />
*Thomas Bartz, Michael Beißwenger, Christian Pölitz, Nadja Radtke & Angelika Storrer (2014): '''Neue Möglichkeiten der Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen in den Digital Humanities mithilfe von Data-Mining.''' [http://dharchive.org/paper/DH2014/Poster-894.xml Online Proceedings of the Digital Humanities 2014 annual international conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations], Universität Lausanne, 10. Juli 2014<br />
<br />
*Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Beißwenger, Michael (2014): '''Überwachte und unüberwachte Disambiguierung von KwiC-Snippets bei der Suche in großen Textkorpora. Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts, Stand 08/2014.''' Technischer Bericht, Technische Universität Dortmund. [[Media: KobRA-MS2_Verfahren.pdf|Online-Veröffentlichung (PDF)]]<br />
<br />
*Didakowski, Jörg; Radtke, Nadja (2014): '''Nutzung des DWDS-Wortprofils beim Aufbau eines lexikalischen Informationssystems zu deutschen Stützverbgefügen. ''' In: Abel, Andrea; Vettori, Chiara; Ralli, Natascia (Hrsg.): Proceedings of the XVI EURALEX International Congress: The User in Focus. 15-19 July 2014, Bolzano/Bozen: EURAC research, 345-353. [http://euralex2014.eurac.edu/en/callforpapers/Documents/EURALEX%202014_gesamt.pdf Online-Veröffentlichung (PDF)]<br />
<br />
<br />
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<br />
Überblick über weitere Veröffentlichungen mit Projektbezug: '''[[Publikationen]]'''<br />
|}</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Hauptseite&diff=1097Hauptseite2015-11-11T13:20:23Z<p>Bartz: </p>
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! <big> Herzlich willkommen </big><br />
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[[Datei:Kwic-kobra-2geo.png|links]] [[Datei:KobRA-RM.png|rechts]] '''KobRA&nbsp;(Korpus-basierte Recherche und Analyse mit Hilfe von Data-Mining)''' ist ein Verbundprojekt, das seit September 2012 vom [http://www.bmbf.de Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)] im Rahmen des '''[http://www.bmbf.de/foerderungen/16466.php Programms zur Förderung von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben aus dem Bereich der eHumanities]''' gefördert wird (Förderkennzeichen: 01UG1245A).<br />
<br />
Im Projekt arbeiten Partner aus Informatik, Linguistik und Sprachtechnologie gemeinsam daran, die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) zu verbessern. Koordinatorin des Projekts ist [http://germanistik.uni-mannheim.de/abteilungen/germanistische_linguistik/prof_dr_angelika_storrer/index.html Prof. Dr. Angelika Storrer (Universität Mannheim)]. <br />
<br />
<div style="clear: left"></div> Auf diesen Seiten bieten wir einen Überblick und detailliertere Informationen über:<br />
* '''[[Projektbeschreibung|die Ziele, Fragestellungen und Methoden des Projekts]]'''<br />
* '''[[Team|die beteiligten Personen und Forschungseinrichtungen]]'''<br />
* '''[[Fallstudien|die Fallstudien des Projekts]]'''<br />
*'''[[Fachtagung 30.10.2015|die Projekt-Abschlusstagung]]'''<br />
* '''sowie über Aktivitäten und aktuelle Veröffentlichungen (s.u.).'''<br />
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! <big>Aktivitäten</big><br />
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*<span style= "color:#FF0000;">'''NEU: '''</span>Anleitung zur [[Visualisierung von diachronen Kollokationen]] mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner. [[Visualisierung von diachronen Kollokationen|Direkt zur Anleitung]].<br />
<br />
*Auf der Fachtagung [[Fachtagung 30.10.2015|''Neue Wege in der Nutzung von Korpora: Data-Mining für die textorientierten Geisteswissenschaften'']] am 30.10.2015 an der BBAW wurden die Ergebnisse des Projekts WissenschaftlerInnen und der interessierten Öffentlichkeit präsentiert und Perspektiven für die Zukunft korpusgestützter Arbeiten diskutiert. Das Tagungsprogramm finden Sie [[Media: Fachtagung_Data Mining_Programm_Stand 28.10_2.pdf|hier]]. Die einzelnen Präsentationen werden in Kürze auf dieser Website zur Verfügung gestellt.<br />
<br />
*Vortrag ''A Data Mining Environment for Linguistic Research Based on CLARIN-D Language Resources'' (Katharina Morik, Thomas Bartz, Christian Pölitz, Angelika Storrer) auf der [http://dch2015.net/abstracts_submission.shtml ''DCH2015 - Interdisciplinary Conference on Digital Cultural Heritage''] am 28.-30. Oktober 2015 in Berlin.<br />
<br />
* Panel: Am 29.10.15 wird ein von von Michael Beißwenger & Thierry Chanier organisiertes Panel [http://tei2015.huma-num.fr/en/panelsround-tables/#acc-3 TEI across corpora, languages and genres: Towards a standard for the representation of social media and computer-mediated communication]" im Rahmen der [http://tei2015.huma-num.fr/en/ Jahreskonferenz der Text encoding Initiative] stattfinden. Am Panel sind verschiedene KobRA-Akteure beteiligt.<br />
<br />
* Vortrag: "Wikipedia as a corpus resource for linguistic research" (Angelika Storrer) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
* Panel: "Towards an encoding standard for social media and CMC: Experiences from German and French corpus projects using TEI" (organisiert von Michael Beißwenger & Thierry Chanier mit Beiträgen u.a. aus verschiedenen Korpusprojekten im KobRA-Kontext) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
*Posterpräsentation ''Verb Valency and Prepositional Complements in Learner Corpora - A Case Study in the German MERLIN Corpus'' (Tassja Weber) 3. Learner Corpus Research Conference (LCR) 2015, Nijmegen (Niederlande), 11-13.09.2015. <br />
<br />
* Paper auf der Internationalen Fachtagung [http://www.kiv.zcu.cz/tsd2015/ ''Text, Speech and Dialogue'']: Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): ''Investigation of Word Senses over Time using Linguistic Corpora'' In: Matousek, Vaclav et al. (Hrsg.): Text, Speech and Dialogue - 18th International Conference, TSD 2015, Plzen, Czech Republic, September 8-12, 2014. Proceedings, Springer.<br />
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Überblick über weitere Konferenzbeiträge und Projekt-Workshops: '''[[Aktivitäten]]'''<br />
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! <big>Veröffentlichungen</big><br />
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*<span style= "color:#FF0000;">'''NEU: '''</span><b>Handbuch: Korpus-basierte linguistische Recherche und Analyse mithilfe des RapidMiner. Nutzung des KobRA-Plug-ins.</b> [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf PDF] Stand: 20.10.2015. <br />
<br />
*Bartz,Thomas; Pölitz, Christian; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): '''Using Data Mining and the CLARIN Infrastructure to Extend Corpus-based Linguistic Research'''. In: Jan Odijk (Ed): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=116;article=001 Selected Papers from the CLARIN 2014 Conference], October 24-25, 2014, Soesterberg, The Netherlands, 1-13.<br />
<br />
*Bingel, Joachim; Diewald, Nils (2015): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=111;article=001 '''KoralQuery – a General Corpus Query Protocol''']. In: Proceedings of the Workshop on Innovative Corpus Query and Visualization Tools at NODALIDA 2015, Vilnius, Lithuania, May 11-13, 2015. <br />
<br />
*Diewald,Nils; Bingel, Joachim (2015): [http://KorAP.github.io/Koral '''KoralQuery 0.3. Technical Report, Working draft''']. IDS, Mannheim, Germany. <br />
<br />
*Beißwenger, Michael; Lüngen, Harald; Margaretha, Eliza; Pölitz, Christian (2014): '''Mining corpora of computer-mediated communication: Analysis of linguistic features in Wikipedia talk pages using machine learning methods.''' In: Faaß, Gertrud; Ruppenhofer, Josef (Hrsg.): Workshop Proceedings of the 12th Edition of the Konvens Conference. Hildesheim, Germany, October 8-10, 2014. Hildesheim: Universitätsverlag, 42-47. [http://www.uni-hildesheim.de/konvens2014/data/konvens2014-workshop-proceedings.pdf Proceedings-Band als PDF]<br />
<br />
*Thomas Bartz, Michael Beißwenger, Christian Pölitz, Nadja Radtke & Angelika Storrer (2014): '''Neue Möglichkeiten der Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen in den Digital Humanities mithilfe von Data-Mining.''' [http://dharchive.org/paper/DH2014/Poster-894.xml Online Proceedings of the Digital Humanities 2014 annual international conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations], Universität Lausanne, 10. Juli 2014<br />
<br />
*Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Beißwenger, Michael (2014): '''Überwachte und unüberwachte Disambiguierung von KwiC-Snippets bei der Suche in großen Textkorpora. Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts, Stand 08/2014.''' Technischer Bericht, Technische Universität Dortmund. [[Media: KobRA-MS2_Verfahren.pdf|Online-Veröffentlichung (PDF)]]<br />
<br />
*Didakowski, Jörg; Radtke, Nadja (2014): '''Nutzung des DWDS-Wortprofils beim Aufbau eines lexikalischen Informationssystems zu deutschen Stützverbgefügen. ''' In: Abel, Andrea; Vettori, Chiara; Ralli, Natascia (Hrsg.): Proceedings of the XVI EURALEX International Congress: The User in Focus. 15-19 July 2014, Bolzano/Bozen: EURAC research, 345-353. [http://euralex2014.eurac.edu/en/callforpapers/Documents/EURALEX%202014_gesamt.pdf Online-Veröffentlichung (PDF)]<br />
<br />
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<br />
Überblick über weitere Veröffentlichungen mit Projektbezug: '''[[Publikationen]]'''<br />
|}</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Hauptseite&diff=1096Hauptseite2015-11-11T13:20:02Z<p>Bartz: </p>
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[[Datei:Kwic-kobra-2geo.png|links]] [[Datei:KobRA-RM.png|rechts]] '''KobRA&nbsp;(Korpus-basierte Recherche und Analyse mit Hilfe von Data-Mining)''' ist ein Verbundprojekt, das seit September 2012 vom [http://www.bmbf.de Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)] im Rahmen des '''[http://www.bmbf.de/foerderungen/16466.php Programms zur Förderung von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben aus dem Bereich der eHumanities]''' gefördert wird (Förderkennzeichen: 01UG1245A).<br />
<br />
Im Projekt arbeiten Partner aus Informatik, Linguistik und Sprachtechnologie gemeinsam daran, die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) zu verbessern. Koordinatorin des Projekts ist [http://germanistik.uni-mannheim.de/abteilungen/germanistische_linguistik/prof_dr_angelika_storrer/index.html Prof. Dr. Angelika Storrer (Universität Mannheim)]. <br />
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<div style="clear: left"></div> Auf diesen Seiten bieten wir einen Überblick und detailliertere Informationen über:<br />
* '''[[Projektbeschreibung|die Ziele, Fragestellungen und Methoden des Projekts]]'''<br />
* '''[[Team|die beteiligten Personen und Forschungseinrichtungen]]'''<br />
* '''[[Fallstudien|die Fallstudien des Projekts]]'''<br />
*'''[[Fachtagung 30.10.2015|die Projekt-Abschlusstagung]]'''<br />
* '''sowie über Aktivitäten und aktuelle Veröffentlichungen (s.u.).'''<br />
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*<span style= "color:#FF0000;">'''NEU: '''</span>Anleitung zur [[Visualisierung von diachronen Kollokationen]] mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner. [[Visualisierung von diachronen Kollokationen|Direkt zur Anleitung]].<br />
<br />
*Auf der Fachtagung [[Fachtagung 30.10.2015|''Neue Wege in der Nutzung von Korpora: Data-Mining für die textorientierten Geisteswissenschaften'']] am 30.10.2015 an der BBAW wurden die Ergebnisse des Projekts WissenschaftlerInnen und der interessierten Öffentlichkeit präsentiert und Perspektiven für die Zukunft korpusgestützter Arbeiten diskutiert. Das Tagungsprogramm finden Sie [[Media: Fachtagung_Data Mining_Programm_Stand 28.10_2.pdf|hier]]. Die einzelnen Präsentationen werden in Kürze auf dieser Website zur Verfügung gestellt.<br />
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*Vortrag ''A Data Mining Environment for Linguistic Research Based on CLARIN-D Language Resources'' (Katharina Morik, Thomas Bartz, Christian Pölitz, Angelika Storrer) auf der [http://dch2015.net/abstracts_submission.shtml ''DCH2015 - Interdisciplinary Conference on Digital Cultural Heritage''] am 28.-30. Oktober 2015 in Berlin.<br />
<br />
* Panel: Am 29.10.15 wird ein von von Michael Beißwenger & Thierry Chanier organisiertes Panel [http://tei2015.huma-num.fr/en/panelsround-tables/#acc-3 TEI across corpora, languages and genres: Towards a standard for the representation of social media and computer-mediated communication]" im Rahmen der [http://tei2015.huma-num.fr/en/ Jahreskonferenz der Text encoding Initiative] stattfinden. Am Panel sind verschiedene KobRA-Akteure beteiligt.<br />
<br />
* Vortrag: "Wikipedia as a corpus resource for linguistic research" (Angelika Storrer) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
* Panel: "Towards an encoding standard for social media and CMC: Experiences from German and French corpus projects using TEI" (organisiert von Michael Beißwenger & Thierry Chanier mit Beiträgen u.a. aus verschiedenen Korpusprojekten im KobRA-Kontext) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
*Posterpräsentation ''Verb Valency and Prepositional Complements in Learner Corpora - A Case Study in the German MERLIN Corpus'' (Tassja Weber) 3. Learner Corpus Research Conference (LCR) 2015, Nijmegen (Niederlande), 11-13.09.2015. <br />
<br />
* Paper auf der Internationalen Fachtagung [http://www.kiv.zcu.cz/tsd2015/ ''Text, Speech and Dialogue'']: Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): ''Investigation of Word Senses over Time using Linguistic Corpora'' In: Matousek, Vaclav et al. (Hrsg.): Text, Speech and Dialogue - 18th International Conference, TSD 2015, Plzen, Czech Republic, September 8-12, 2014. Proceedings, Springer.<br />
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Überblick über weitere Konferenzbeiträge und Projekt-Workshops: '''[[Aktivitäten]]'''<br />
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*<span style= "color:#FF0000;">'''NEU: '''</span><b>Handbuch: Korpus-basierte linguistische Recherche und Analyse mithilfe des RapidMiner. Nutzung des KobRA-Plug-ins.</b> [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf PDF] Stand: 20.10.2015. <br />
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*Bartz,Thomas; Pölitz, Christian; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): '''Using Data Mining and the CLARIN Infrastructure to Extend Corpus-based Linguistic Research'''. In: Jan Odijk (Ed): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=116;article=001 Selected Papers from the CLARIN 2014 Conference], October 24-25, 2014, Soesterberg, The Netherlands, 1-13.<br />
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*Bingel, Joachim; Diewald, Nils (2015): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=111;article=001 '''KoralQuery – a General Corpus Query Protocol''']. In: Proceedings of the Workshop on Innovative Corpus Query and Visualization Tools at NODALIDA 2015, Vilnius, Lithuania, May 11-13, 2015. <br />
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*Diewald,Nils; Bingel, Joachim (2015): [http://KorAP.github.io/Koral '''KoralQuery 0.3. Technical Report, Working draft''']. IDS, Mannheim, Germany. <br />
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*Beißwenger, Michael; Lüngen, Harald; Margaretha, Eliza; Pölitz, Christian (2014): '''Mining corpora of computer-mediated communication: Analysis of linguistic features in Wikipedia talk pages using machine learning methods.''' In: Faaß, Gertrud; Ruppenhofer, Josef (Hrsg.): Workshop Proceedings of the 12th Edition of the Konvens Conference. Hildesheim, Germany, October 8-10, 2014. Hildesheim: Universitätsverlag, 42-47. [http://www.uni-hildesheim.de/konvens2014/data/konvens2014-workshop-proceedings.pdf Proceedings-Band als PDF]<br />
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*Thomas Bartz, Michael Beißwenger, Christian Pölitz, Nadja Radtke & Angelika Storrer (2014): '''Neue Möglichkeiten der Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen in den Digital Humanities mithilfe von Data-Mining.''' [http://dharchive.org/paper/DH2014/Poster-894.xml Online Proceedings of the Digital Humanities 2014 annual international conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations], Universität Lausanne, 10. Juli 2014<br />
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*Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Beißwenger, Michael (2014): '''Überwachte und unüberwachte Disambiguierung von KwiC-Snippets bei der Suche in großen Textkorpora. Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts, Stand 08/2014.''' Technischer Bericht, Technische Universität Dortmund. [[Media: KobRA-MS2_Verfahren.pdf|Online-Veröffentlichung (PDF)]]<br />
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*Didakowski, Jörg; Radtke, Nadja (2014): '''Nutzung des DWDS-Wortprofils beim Aufbau eines lexikalischen Informationssystems zu deutschen Stützverbgefügen. ''' In: Abel, Andrea; Vettori, Chiara; Ralli, Natascia (Hrsg.): Proceedings of the XVI EURALEX International Congress: The User in Focus. 15-19 July 2014, Bolzano/Bozen: EURAC research, 345-353. [http://euralex2014.eurac.edu/en/callforpapers/Documents/EURALEX%202014_gesamt.pdf Online-Veröffentlichung (PDF)]<br />
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Überblick über weitere Veröffentlichungen mit Projektbezug: '''[[Publikationen]]'''<br />
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[[Datei:Kwic-kobra-2geo.png|links]] [[Datei:KobRA-RM.png|rechts]] '''KobRA&nbsp;(Korpus-basierte Recherche und Analyse mit Hilfe von Data-Mining)''' ist ein Verbundprojekt, das seit September 2012 vom [http://www.bmbf.de Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)] im Rahmen des '''[http://www.bmbf.de/foerderungen/16466.php Programms zur Förderung von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben aus dem Bereich der eHumanities]''' gefördert wird (Förderkennzeichen: 01UG1245A).<br />
<br />
Im Projekt arbeiten Partner aus Informatik, Linguistik und Sprachtechnologie gemeinsam daran, die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) zu verbessern. Koordinatorin des Projekts ist [http://germanistik.uni-mannheim.de/abteilungen/germanistische_linguistik/prof_dr_angelika_storrer/index.html Prof. Dr. Angelika Storrer (Universität Mannheim)]. <br />
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<div style="clear: left"></div> Auf diesen Seiten bieten wir einen Überblick und detailliertere Informationen über:<br />
* '''[[Projektbeschreibung|die Ziele, Fragestellungen und Methoden des Projekts]]'''<br />
* '''[[Team|die beteiligten Personen und Forschungseinrichtungen]]'''<br />
* '''[[Fallstudien|die Fallstudien des Projekts]]'''<br />
*'''[[Fachtagung 30.10.2015|die Projekt-Abschlusstagung]]'''<br />
* '''sowie über Aktivitäten und aktuelle Veröffentlichungen (s.u.).'''<br />
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*<span style= "color:#FF0000;">'''NEU: '''</span>Anleitung zur [[Visualisierung von diachronen Kollokationen]] mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner. [[Visualisierung von diachronen Kollokationen|Direkt zur Anleitung]].<br />
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*Auf der Fachtagung [[Fachtagung 30.10.2015|''Neue Wege in der Nutzung von Korpora: Data-Mining für die textorientierten Geisteswissenschaften'']] am 30.10.2015 an der BBAW wurden die Ergebnisse des Projekts WissenschaftlerInnen und der interessierten Öffentlichkeit präsentiert und Perspektiven für die Zukunft korpusgestützter Arbeiten diskutiert. Das Tagungsprogramm finden Sie [[Media: Fachtagung_Data Mining_Programm_Stand 28.10_2.pdf|hier]]. Die einzelnen Präsentationen werden in Kürze auf dieser Website zur Verfügung gestellt.<br />
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*Vortrag ''A Data Mining Environment for Linguistic Research Based on CLARIN-D Language Resources'' (Katharina Morik, Thomas Bartz, Christian Pölitz, Angelika Storrer) auf der [http://dch2015.net/abstracts_submission.shtml ''DCH2015 - Interdisciplinary Conference on Digital Cultural Heritage''] am 28.-30. Oktober 2015 in Berlin.<br />
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* Panel: Am 29.10.15 wird ein von von Michael Beißwenger & Thierry Chanier organisiertes Panel [http://tei2015.huma-num.fr/en/panelsround-tables/#acc-3 TEI across corpora, languages and genres: Towards a standard for the representation of social media and computer-mediated communication]" im Rahmen der [http://tei2015.huma-num.fr/en/ Jahreskonferenz der Text encoding Initiative] stattfinden. Am Panel sind verschiedene KobRA-Akteure beteiligt.<br />
<br />
* Vortrag: "Wikipedia as a corpus resource for linguistic research" (Angelika Storrer) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
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* Panel: "Towards an encoding standard for social media and CMC: Experiences from German and French corpus projects using TEI" (organisiert von Michael Beißwenger & Thierry Chanier mit Beiträgen u.a. aus verschiedenen Korpusprojekten im KobRA-Kontext) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
*Posterpräsentation ''Verb Valency and Prepositional Complements in Learner Corpora - A Case Study in the German MERLIN Corpus'' (Tassja Weber) 3. Learner Corpus Research Conference (LCR) 2015, Nijmegen (Niederlande), 11-13.09.2015. <br />
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* Paper auf der Internationalen Fachtagung [http://www.kiv.zcu.cz/tsd2015/ ''Text, Speech and Dialogue'']: Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): ''Investigation of Word Senses over Time using Linguistic Corpora'' In: Matousek, Vaclav et al. (Hrsg.): Text, Speech and Dialogue - 18th International Conference, TSD 2015, Plzen, Czech Republic, September 8-12, 2014. Proceedings, Springer.<br />
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* Paper auf der Internationalen Fachtagung [https://elex.link/elex2015/ ''eLexicography 2015'']: Lemnitzer, Lothar; Pölitz, Christian; Didakowski, Jörg; Geyken, Alexander (2015): ''A machine learning method based on word profiles for semi-automatic update of polysemous dictionary entries in legacy dictionaries''In: Kosem, Iztok et al. (Hrsg.):'Electronic Lexicography in the 21st Century. Linking lexical data in the digital age. eLex 2015.<br />
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*<span style= "color:#FF0000;">'''NEU: '''</span><b>Handbuch: Korpus-basierte linguistische Recherche und Analyse mithilfe des RapidMiner. Nutzung des KobRA-Plug-ins.</b> [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf PDF] Stand: 20.10.2015. <br />
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*Bartz,Thomas; Pölitz, Christian; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): '''Using Data Mining and the CLARIN Infrastructure to Extend Corpus-based Linguistic Research'''. In: Jan Odijk (Ed): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=116;article=001 Selected Papers from the CLARIN 2014 Conference], October 24-25, 2014, Soesterberg, The Netherlands, 1-13.<br />
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*Bingel, Joachim; Diewald, Nils (2015): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=111;article=001 '''KoralQuery – a General Corpus Query Protocol''']. In: Proceedings of the Workshop on Innovative Corpus Query and Visualization Tools at NODALIDA 2015, Vilnius, Lithuania, May 11-13, 2015. <br />
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*Diewald,Nils; Bingel, Joachim (2015): [http://KorAP.github.io/Koral '''KoralQuery 0.3. Technical Report, Working draft''']. IDS, Mannheim, Germany. <br />
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*Beißwenger, Michael; Lüngen, Harald; Margaretha, Eliza; Pölitz, Christian (2014): '''Mining corpora of computer-mediated communication: Analysis of linguistic features in Wikipedia talk pages using machine learning methods.''' In: Faaß, Gertrud; Ruppenhofer, Josef (Hrsg.): Workshop Proceedings of the 12th Edition of the Konvens Conference. Hildesheim, Germany, October 8-10, 2014. Hildesheim: Universitätsverlag, 42-47. [http://www.uni-hildesheim.de/konvens2014/data/konvens2014-workshop-proceedings.pdf Proceedings-Band als PDF]<br />
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*Thomas Bartz, Michael Beißwenger, Christian Pölitz, Nadja Radtke & Angelika Storrer (2014): '''Neue Möglichkeiten der Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen in den Digital Humanities mithilfe von Data-Mining.''' [http://dharchive.org/paper/DH2014/Poster-894.xml Online Proceedings of the Digital Humanities 2014 annual international conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations], Universität Lausanne, 10. Juli 2014<br />
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*Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Beißwenger, Michael (2014): '''Überwachte und unüberwachte Disambiguierung von KwiC-Snippets bei der Suche in großen Textkorpora. Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts, Stand 08/2014.''' Technischer Bericht, Technische Universität Dortmund. [[Media: KobRA-MS2_Verfahren.pdf|Online-Veröffentlichung (PDF)]]<br />
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*Didakowski, Jörg; Radtke, Nadja (2014): '''Nutzung des DWDS-Wortprofils beim Aufbau eines lexikalischen Informationssystems zu deutschen Stützverbgefügen. ''' In: Abel, Andrea; Vettori, Chiara; Ralli, Natascia (Hrsg.): Proceedings of the XVI EURALEX International Congress: The User in Focus. 15-19 July 2014, Bolzano/Bozen: EURAC research, 345-353. [http://euralex2014.eurac.edu/en/callforpapers/Documents/EURALEX%202014_gesamt.pdf Online-Veröffentlichung (PDF)]<br />
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Überblick über weitere Veröffentlichungen mit Projektbezug: '''[[Publikationen]]'''<br />
|}</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Hauptseite&diff=1094Hauptseite2015-11-11T13:18:59Z<p>Bartz: </p>
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[[Datei:Kwic-kobra-2geo.png|links]] [[Datei:KobRA-RM.png|rechts]] '''KobRA&nbsp;(Korpus-basierte Recherche und Analyse mit Hilfe von Data-Mining)''' ist ein Verbundprojekt, das seit September 2012 vom [http://www.bmbf.de Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)] im Rahmen des '''[http://www.bmbf.de/foerderungen/16466.php Programms zur Förderung von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben aus dem Bereich der eHumanities]''' gefördert wird (Förderkennzeichen: 01UG1245A).<br />
<br />
Im Projekt arbeiten Partner aus Informatik, Linguistik und Sprachtechnologie gemeinsam daran, die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) zu verbessern. Koordinatorin des Projekts ist [http://germanistik.uni-mannheim.de/abteilungen/germanistische_linguistik/prof_dr_angelika_storrer/index.html Prof. Dr. Angelika Storrer (Universität Mannheim)]. <br />
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<div style="clear: left"></div> Auf diesen Seiten bieten wir einen Überblick und detailliertere Informationen über:<br />
* '''[[Projektbeschreibung|die Ziele, Fragestellungen und Methoden des Projekts]]'''<br />
* '''[[Team|die beteiligten Personen und Forschungseinrichtungen]]'''<br />
* '''[[Fallstudien|die Fallstudien des Projekts]]'''<br />
*'''[[Fachtagung 30.10.2015|die Projekt-Abschlusstagung]]'''<br />
* '''sowie über Aktivitäten und aktuelle Veröffentlichungen (s.u.).'''<br />
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*<span style= "color:#FF0000;">'''NEU: '''</span>Anleitung zur [[Visualisierung von diachronen Kollokationen]] mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner. [[Visualisierung von diachronen Kollokationen|Direkt zur Anleitung]].<br />
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*Auf der Fachtagung [[Fachtagung 30.10.2015|''Neue Wege in der Nutzung von Korpora: Data-Mining für die textorientierten Geisteswissenschaften'']] am 30.10.2015 an der BBAW wurden die Ergebnisse des Projekts WissenschaftlerInnen und der interessierten Öffentlichkeit präsentiert und Perspektiven für die Zukunft korpusgestützter Arbeiten diskutiert. Das Tagungsprogramm finden Sie [[Media: Fachtagung_Data Mining_Programm_Stand 28.10_2.pdf|hier]]. Die einzelnen Präsentationen werden in Kürze auf dieser Website zur Verfügung gestellt.<br />
<br />
*Vortrag ''A Data Mining Environment for Linguistic Research Based on CLARIN-D Language Resources'' (Katharina Morik, Thomas Bartz, Christian Pölitz, Angelika Storrer) auf der [http://dch2015.net/abstracts_submission.shtml ''DCH2015 - Interdisciplinary Conference on Digital Cultural Heritage''] am 28.-30. Oktober 2015 in Berlin.<br />
<br />
* Panel: Am 29.10.15 wird ein von von Michael Beißwenger & Thierry Chanier organisiertes Panel [http://tei2015.huma-num.fr/en/panelsround-tables/#acc-3 TEI across corpora, languages and genres: Towards a standard for the representation of social media and computer-mediated communication]" im Rahmen der [http://tei2015.huma-num.fr/en/ Jahreskonferenz der Text encoding Initiative] stattfinden. Am Panel sind verschiedene KobRA-Akteure beteiligt.<br />
<br />
* Vortrag: "Wikipedia as a corpus resource for linguistic research" (Angelika Storrer) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
* Panel: "Towards an encoding standard for social media and CMC: Experiences from German and French corpus projects using TEI" (organisiert von Michael Beißwenger & Thierry Chanier mit Beiträgen u.a. aus verschiedenen Korpusprojekten im KobRA-Kontext) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
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*Posterpräsentation ''Verb Valency and Prepositional Complements in Learner Corpora - A Case Study in the German MERLIN Corpus'' (Tassja Weber) 3. Learner Corpus Research Conference (LCR) 2015, Nijmegen (Niederlande), 11-13.09.2015. <br />
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* Paper auf der Internationalen Fachtagung [http://www.kiv.zcu.cz/tsd2015/ ''Text, Speech and Dialogue'']: Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): ''Investigation of Word Senses over Time using Linguistic Corpora'' In: Matousek, Vaclav et al. (Hrsg.): Text, Speech and Dialogue - 18th International Conference, TSD 2015, Plzen, Czech Republic, September 8-12, 2014. Proceedings, Springer.<br />
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* Paper auf der Internationalen Fachtagung [https://elex.link/elex2015/ ''eLexicography 2015'']: Lemnitzer, Lothar; Pölitz, Christian; Didakowski, Jörg; Geyken, Alexander (2015): ''A machine learning method based on word profiles for semi-automatic update of polysemous dictionary entries in legacy dictionaries''In: Kosem, Iztok et al. (Hrsg.):'Electronic Lexicography in the 21st Century. Linking lexical data in the digital age. eLex 2015.<br />
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* Paper auf der Internationalen Fachtagung [https://elex.link/elex2015/ ''eLexicography 2015'']: Geyken, Alexander; Pölitz, Christian; Bartz, Thomas (2015): ''A machine learning method based on word profiles for semi-automatic update of polysemous dictionary entries in legacy dictionaries'' In: Kosem, Tztok et al. (Hrsg): 'Electronic Lexicography in the 21st Century. Linking lexical data in the digital age. eLex 2015.<br />
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* Vortrag [http://clarin2015.informatik.uni-leipzig.de/program#Kobra Korpusbasierte Sprachanalyse mit CLARIN-D-Ressourcen: Anwendungsszenarien und Erfahrungen aus dem Projekt KobRA] auf dem CLARIN-D Workshop ''Fächerübergreifende Perspektiven durch digitale Forschungsinfrastrukturen'' am 30.6/1.7. in Leipzig.<br />
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*Posterpräsentation ''Erprobung innovativer Data-Mining-Verfahren für die empirische Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen'' (Thomas Bartz, Christian Pölitz, Angelika Storrer) [https://de.dariah.eu/dhsummit2015 auf dem Digital Humanities Summit], Berlin, 3./4. März 2015.<br />
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*<span style= "color:#FF0000;">'''NEU: '''</span><b>Handbuch: Korpus-basierte linguistische Recherche und Analyse mithilfe des RapidMiner. Nutzung des KobRA-Plug-ins.</b> [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf PDF] Stand: 20.10.2015. <br />
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*Bartz,Thomas; Pölitz, Christian; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): '''Using Data Mining and the CLARIN Infrastructure to Extend Corpus-based Linguistic Research'''. In: Jan Odijk (Ed): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=116;article=001 Selected Papers from the CLARIN 2014 Conference], October 24-25, 2014, Soesterberg, The Netherlands, 1-13.<br />
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*Bingel, Joachim; Diewald, Nils (2015): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=111;article=001 '''KoralQuery – a General Corpus Query Protocol''']. In: Proceedings of the Workshop on Innovative Corpus Query and Visualization Tools at NODALIDA 2015, Vilnius, Lithuania, May 11-13, 2015. <br />
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*Diewald,Nils; Bingel, Joachim (2015): [http://KorAP.github.io/Koral '''KoralQuery 0.3. Technical Report, Working draft''']. IDS, Mannheim, Germany. <br />
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*Beißwenger, Michael; Lüngen, Harald; Margaretha, Eliza; Pölitz, Christian (2014): '''Mining corpora of computer-mediated communication: Analysis of linguistic features in Wikipedia talk pages using machine learning methods.''' In: Faaß, Gertrud; Ruppenhofer, Josef (Hrsg.): Workshop Proceedings of the 12th Edition of the Konvens Conference. Hildesheim, Germany, October 8-10, 2014. Hildesheim: Universitätsverlag, 42-47. [http://www.uni-hildesheim.de/konvens2014/data/konvens2014-workshop-proceedings.pdf Proceedings-Band als PDF]<br />
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*Thomas Bartz, Michael Beißwenger, Christian Pölitz, Nadja Radtke & Angelika Storrer (2014): '''Neue Möglichkeiten der Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen in den Digital Humanities mithilfe von Data-Mining.''' [http://dharchive.org/paper/DH2014/Poster-894.xml Online Proceedings of the Digital Humanities 2014 annual international conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations], Universität Lausanne, 10. Juli 2014<br />
<br />
*Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Beißwenger, Michael (2014): '''Überwachte und unüberwachte Disambiguierung von KwiC-Snippets bei der Suche in großen Textkorpora. Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts, Stand 08/2014.''' Technischer Bericht, Technische Universität Dortmund. [[Media: KobRA-MS2_Verfahren.pdf|Online-Veröffentlichung (PDF)]]<br />
<br />
*Didakowski, Jörg; Radtke, Nadja (2014): '''Nutzung des DWDS-Wortprofils beim Aufbau eines lexikalischen Informationssystems zu deutschen Stützverbgefügen. ''' In: Abel, Andrea; Vettori, Chiara; Ralli, Natascia (Hrsg.): Proceedings of the XVI EURALEX International Congress: The User in Focus. 15-19 July 2014, Bolzano/Bozen: EURAC research, 345-353. [http://euralex2014.eurac.edu/en/callforpapers/Documents/EURALEX%202014_gesamt.pdf Online-Veröffentlichung (PDF)]<br />
<br />
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<br />
Überblick über weitere Veröffentlichungen mit Projektbezug: '''[[Publikationen]]'''<br />
|}</div>Bartzhttp://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Hauptseite&diff=1093Hauptseite2015-11-11T13:18:07Z<p>Bartz: </p>
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! <big> Herzlich willkommen </big><br />
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[[Datei:Kwic-kobra-2geo.png|links]] [[Datei:KobRA-RM.png|rechts]] '''KobRA&nbsp;(Korpus-basierte Recherche und Analyse mit Hilfe von Data-Mining)''' ist ein Verbundprojekt, das seit September 2012 vom [http://www.bmbf.de Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)] im Rahmen des '''[http://www.bmbf.de/foerderungen/16466.php Programms zur Förderung von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben aus dem Bereich der eHumanities]''' gefördert wird (Förderkennzeichen: 01UG1245A).<br />
<br />
Im Projekt arbeiten Partner aus Informatik, Linguistik und Sprachtechnologie gemeinsam daran, die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) zu verbessern. Koordinatorin des Projekts ist [http://germanistik.uni-mannheim.de/abteilungen/germanistische_linguistik/prof_dr_angelika_storrer/index.html Prof. Dr. Angelika Storrer (Universität Mannheim)]. <br />
<br />
<div style="clear: left"></div> Auf diesen Seiten bieten wir einen Überblick und detailliertere Informationen über:<br />
* '''[[Projektbeschreibung|die Ziele, Fragestellungen und Methoden des Projekts]]'''<br />
* '''[[Team|die beteiligten Personen und Forschungseinrichtungen]]'''<br />
* '''[[Fallstudien|die Fallstudien des Projekts]]'''<br />
*'''[[Fachtagung 30.10.2015|die Projekt-Abschlusstagung]]'''<br />
* '''sowie über Aktivitäten und aktuelle Veröffentlichungen (s.u.).'''<br />
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{| class="wikitable" width="49%" style="float:left; margin-right:1em"<br />
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! <big>Aktivitäten</big><br />
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*<span style= "color:#FF0000;">'''NEU: '''</span><b>Anleitung zur [[Visualisierung von diachronen Kollokationen]] mithilfe von KobRA-Werkzeugen und RapidMiner. [[Visualisierung von diachronen Kollokationen Direkt zur Anleitung]].<br />
<br />
*Auf der Fachtagung [[Fachtagung 30.10.2015|''Neue Wege in der Nutzung von Korpora: Data-Mining für die textorientierten Geisteswissenschaften'']] am 30.10.2015 an der BBAW wurden die Ergebnisse des Projekts WissenschaftlerInnen und der interessierten Öffentlichkeit präsentiert und Perspektiven für die Zukunft korpusgestützter Arbeiten diskutiert. Das Tagungsprogramm finden Sie [[Media: Fachtagung_Data Mining_Programm_Stand 28.10_2.pdf|hier]]. Die einzelnen Präsentationen werden in Kürze auf dieser Website zur Verfügung gestellt.<br />
<br />
*Vortrag ''A Data Mining Environment for Linguistic Research Based on CLARIN-D Language Resources'' (Katharina Morik, Thomas Bartz, Christian Pölitz, Angelika Storrer) auf der [http://dch2015.net/abstracts_submission.shtml ''DCH2015 - Interdisciplinary Conference on Digital Cultural Heritage''] am 28.-30. Oktober 2015 in Berlin.<br />
<br />
* Panel: Am 29.10.15 wird ein von von Michael Beißwenger & Thierry Chanier organisiertes Panel [http://tei2015.huma-num.fr/en/panelsround-tables/#acc-3 TEI across corpora, languages and genres: Towards a standard for the representation of social media and computer-mediated communication]" im Rahmen der [http://tei2015.huma-num.fr/en/ Jahreskonferenz der Text encoding Initiative] stattfinden. Am Panel sind verschiedene KobRA-Akteure beteiligt.<br />
<br />
* Vortrag: "Wikipedia as a corpus resource for linguistic research" (Angelika Storrer) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
* Panel: "Towards an encoding standard for social media and CMC: Experiences from German and French corpus projects using TEI" (organisiert von Michael Beißwenger & Thierry Chanier mit Beiträgen u.a. aus verschiedenen Korpusprojekten im KobRA-Kontext) auf der [http://ird-cmc-rennes.sciencesconf.org/ internationalen ''ird-cmc''-Konferenz in Rennes/Frankreich] am 23.10.2015.<br />
<br />
*Posterpräsentation ''Verb Valency and Prepositional Complements in Learner Corpora - A Case Study in the German MERLIN Corpus'' (Tassja Weber) 3. Learner Corpus Research Conference (LCR) 2015, Nijmegen (Niederlande), 11-13.09.2015. <br />
<br />
* Paper auf der Internationalen Fachtagung [http://www.kiv.zcu.cz/tsd2015/ ''Text, Speech and Dialogue'']: Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): ''Investigation of Word Senses over Time using Linguistic Corpora'' In: Matousek, Vaclav et al. (Hrsg.): Text, Speech and Dialogue - 18th International Conference, TSD 2015, Plzen, Czech Republic, September 8-12, 2014. Proceedings, Springer.<br />
<br />
* Paper auf der Internationalen Fachtagung [https://elex.link/elex2015/ ''eLexicography 2015'']: Lemnitzer, Lothar; Pölitz, Christian; Didakowski, Jörg; Geyken, Alexander (2015): ''A machine learning method based on word profiles for semi-automatic update of polysemous dictionary entries in legacy dictionaries''In: Kosem, Iztok et al. (Hrsg.):'Electronic Lexicography in the 21st Century. Linking lexical data in the digital age. eLex 2015.<br />
<br />
* Paper auf der Internationalen Fachtagung [https://elex.link/elex2015/ ''eLexicography 2015'']: Geyken, Alexander; Pölitz, Christian; Bartz, Thomas (2015): ''A machine learning method based on word profiles for semi-automatic update of polysemous dictionary entries in legacy dictionaries'' In: Kosem, Tztok et al. (Hrsg): 'Electronic Lexicography in the 21st Century. Linking lexical data in the digital age. eLex 2015.<br />
<br />
* Vortrag [http://clarin2015.informatik.uni-leipzig.de/program#Kobra Korpusbasierte Sprachanalyse mit CLARIN-D-Ressourcen: Anwendungsszenarien und Erfahrungen aus dem Projekt KobRA] auf dem CLARIN-D Workshop ''Fächerübergreifende Perspektiven durch digitale Forschungsinfrastrukturen'' am 30.6/1.7. in Leipzig.<br />
<br />
*Posterpräsentation ''Erprobung innovativer Data-Mining-Verfahren für die empirische Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen'' (Thomas Bartz, Christian Pölitz, Angelika Storrer) [https://de.dariah.eu/dhsummit2015 auf dem Digital Humanities Summit], Berlin, 3./4. März 2015.<br />
<br />
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<br />
Überblick über weitere Konferenzbeiträge und Projekt-Workshops: '''[[Aktivitäten]]'''<br />
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! <big>Veröffentlichungen</big><br />
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*<span style= "color:#FF0000;">'''NEU: '''</span><b>Handbuch: Korpus-basierte linguistische Recherche und Analyse mithilfe des RapidMiner. Nutzung des KobRA-Plug-ins.</b> [http://kobra.tu-dortmund.de/mediawiki/index.php?title=Datei:RapidMiner-Handbuch_2015-20-10.pdf PDF] Stand: 20.10.2015. <br />
<br />
*Bartz,Thomas; Pölitz, Christian; Morik, Katharina; Storrer, Angelika (2015): '''Using Data Mining and the CLARIN Infrastructure to Extend Corpus-based Linguistic Research'''. In: Jan Odijk (Ed): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=116;article=001 Selected Papers from the CLARIN 2014 Conference], October 24-25, 2014, Soesterberg, The Netherlands, 1-13.<br />
<br />
*Bingel, Joachim; Diewald, Nils (2015): [http://www.ep.liu.se/ecp_article/index.en.aspx?issue=111;article=001 '''KoralQuery – a General Corpus Query Protocol''']. In: Proceedings of the Workshop on Innovative Corpus Query and Visualization Tools at NODALIDA 2015, Vilnius, Lithuania, May 11-13, 2015. <br />
<br />
*Diewald,Nils; Bingel, Joachim (2015): [http://KorAP.github.io/Koral '''KoralQuery 0.3. Technical Report, Working draft''']. IDS, Mannheim, Germany. <br />
<br />
*Beißwenger, Michael; Lüngen, Harald; Margaretha, Eliza; Pölitz, Christian (2014): '''Mining corpora of computer-mediated communication: Analysis of linguistic features in Wikipedia talk pages using machine learning methods.''' In: Faaß, Gertrud; Ruppenhofer, Josef (Hrsg.): Workshop Proceedings of the 12th Edition of the Konvens Conference. Hildesheim, Germany, October 8-10, 2014. Hildesheim: Universitätsverlag, 42-47. [http://www.uni-hildesheim.de/konvens2014/data/konvens2014-workshop-proceedings.pdf Proceedings-Band als PDF]<br />
<br />
*Thomas Bartz, Michael Beißwenger, Christian Pölitz, Nadja Radtke & Angelika Storrer (2014): '''Neue Möglichkeiten der Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen in den Digital Humanities mithilfe von Data-Mining.''' [http://dharchive.org/paper/DH2014/Poster-894.xml Online Proceedings of the Digital Humanities 2014 annual international conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations], Universität Lausanne, 10. Juli 2014<br />
<br />
*Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Beißwenger, Michael (2014): '''Überwachte und unüberwachte Disambiguierung von KwiC-Snippets bei der Suche in großen Textkorpora. Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts, Stand 08/2014.''' Technischer Bericht, Technische Universität Dortmund. [[Media: KobRA-MS2_Verfahren.pdf|Online-Veröffentlichung (PDF)]]<br />
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*Didakowski, Jörg; Radtke, Nadja (2014): '''Nutzung des DWDS-Wortprofils beim Aufbau eines lexikalischen Informationssystems zu deutschen Stützverbgefügen. ''' In: Abel, Andrea; Vettori, Chiara; Ralli, Natascia (Hrsg.): Proceedings of the XVI EURALEX International Congress: The User in Focus. 15-19 July 2014, Bolzano/Bozen: EURAC research, 345-353. [http://euralex2014.eurac.edu/en/callforpapers/Documents/EURALEX%202014_gesamt.pdf Online-Veröffentlichung (PDF)]<br />
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Überblick über weitere Veröffentlichungen mit Projektbezug: '''[[Publikationen]]'''<br />
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