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  1. Wissen und Überzeugungen von Deutschlehrkräften
    Aktuelle Befunde in der deutschdidaktischen Professionsforschung
    Autor*in:
    Erschienen: 2020
    Verlag:  Peter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften, Frankfurt a.M.

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    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Schmidt, Frederike (Herausgeber); Schindler, Kirsten (Herausgeber)
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783631817469
    Weitere Identifier:
    9783631817469
    Schriftenreihe: Positionen der Deutschdidaktik ; 13
    Schlagworte: Meinung; Wissen; Forschung
    Weitere Schlagworte: (Produktform)Electronic book text; (Zielgruppe)Fachpublikum/ Wissenschaft; (BISAC Subject Heading)EDU029010: EDUCATION / Teaching Methods & Materials / Mathematics; (BISAC Subject Heading)EDU029050: EDUCATION / Teaching Methods & Materials / Arts & Humanities; (BISAC Subject Heading)EDU032000: EDUCATION / Leadership; (BISAC Subject Heading)FOR009000: FOREIGN LANGUAGE STUDY / German; (BISAC Subject Heading)LIT003000: LITERARY CRITICISM / Feminist; (BISAC Subject Heading)LIT004110: LITERARY CRITICISM / European / Eastern (see also Russian & Former Soviet Union); (BISAC Subject Heading)LIT004120: LITERARY CRITICISM / European / English, Irish, Scottish, Welsh; (BISAC Subject Heading)LIT004130: LITERARY CRITICISM / European / General; (BISAC Subject Heading)LIT004150: LITERARY CRITICISM / European / French; (BISAC Subject Heading)LIT004170: LITERARY CRITICISM / European / German; (BISAC Subject Heading)LIT004200: LITERARY CRITICISM / European / Italian; (BISAC Subject Heading)LIT006000: LITERARY CRITICISM / Semiotics & Theory; (BIC subject category)DSB: Literary studies: general; (BIC subject category)JNT: Teaching skills & techniques; (BIC language qualifier (language as subject))2ACG: German; Aktuelle; Befunde; Bräuer; Christoph; deutschdidaktischen; Deutschlehrer*innen; Deutschlehrkräften; Fachdidaktik; Frederike; Kirsten; Lehrerforschung; Lehrerhandeln; Literaturwissenschaft; Michael; Professionalisierung; Professionelle Kompetenz; Professionsforschung; Rücker; Schindler; Schmidt; Sprachwissenschaft; Überzeugungen; Wissen; (BISAC Subject Heading)FOR000000; (VLB-WN)9563; SchmidtSchindler
    Umfang: Online-Ressource, 264 Seiten, 39 Illustrationen
  2. Eine korpuslinguistische Hashtaganalyse auf Twitter. Wie lassen sich verschiedene Meinungen zum Thema geschlechtergerechte Sprache kategorisieren?
    Autor*in:
    Erschienen: 2020
    Verlag:  GRIN Verlag, München

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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783346319272
    Weitere Identifier:
    9783346319272
    Auflage/Ausgabe: 1. Auflage, digitale Originalausgabe
    Schlagworte: Twitter <Softwareplattform>; Sprache; Meinung
    Weitere Schlagworte: (Produktform)Electronic book text; (BISAC Subject Heading)LIT004170: LITERARY CRITICISM / European / German; gendern;hashtaganalyse;twitter;korpuslinguistik;geschlechtergerecht; (VLB-WN)9563: Deutsche Sprachwissenschaft, Deutschsprachige Literaturwissenschaft
    Umfang: Online-Ressource, 20 Seiten
    Bemerkung(en):

    Vom Verlag als Druckwerk on demand und/oder als E-Book angeboten
  3. Eine korpuslinguistische Hashtaganalyse auf Twitter. Wie lassen sich verschiedene Meinungen zum Thema geschlechtergerechte Sprache kategorisieren?
    Autor*in:
    Erschienen: 2020
    Verlag:  GRIN Verlag, München

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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783346319289
    Weitere Identifier:
    9783346319289
    Auflage/Ausgabe: 1. Auflage
    Schlagworte: Twitter <Softwareplattform>; Sprache; Meinung
    Weitere Schlagworte: (Produktform)Paperback / softback; (BISAC Subject Heading)LIT004170: LITERARY CRITICISM / European / German; gendern;hashtaganalyse;twitter;korpuslinguistik;geschlechtergerecht; (VLB-WN)2563: Deutsche Sprachwissenschaft, Deutschsprachige Literaturwissenschaft
    Umfang: Online-Ressource, 24 Seiten
    Bemerkung(en):

    Vom Verlag als Druckwerk on demand und/oder als E-Book angeboten
  4. Überzeugungsstrategien in Walther von der Vogelweides Sangspruchdichtung
    Exemplarisch analysiert am Ersten Reichston
    Autor*in: Augustin, Gabriela
    Erschienen: 2012
    Verlag:  GRIN Verlag GmbH, München

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    Hinweise zum Inhalt
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    9783656303053
    Auflage/Ausgabe: 1. Auflage
    Schlagworte: Sangspruch; Rhetorik; Rede; Meinung
    Weitere Schlagworte: Walther von der Vogelweide (1170-1230); (Produktform)Electronic book text; (BISAC Subject Heading)LIT004170; walther_von_der_vogelweide;mediaevistik;germanistik;sangspruchdichtung;rhetorik; (VLB-WN)9563
    Umfang: Online-Ressource
    Bemerkung(en):

    Lizenzpflichtig. - Vom Verlag als Druckwerk on demand und/oder als E-Book angeboten
  5. Wahrnehmungen und Überzeugungen zum Ausspracheunterricht im Fach Dänisch. Eine Interviewstudie mit Lehrkräften in Schleswig-Holstein
    Autor*in: Bösche, Alessa
    Erschienen: 2021
    Verlag:  Universitätsbibliothek Kiel, Kiel

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
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    Link zum Verbundkatalog:
    Hessisches BibliotheksInformationsSystem (HeBIS)
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    DDC Klassifikation: Andere germanische Sprachen (439)
    Schriftenreihe: Kieler Arbeiten zur skandinavistischen Linguistik ; 7
    Schlagworte: Aussprache; Dänisch; Meinung; Wahrnehmung
    Umfang: Online-Ressource
  6. Convolution Kernels for Opinion Holder Extraction
    Autor*in: Wiegand, Michael ; Klakow, Dietrich
    Erschienen: 2019
    Verlag:  Stroudsburg, PA : Association for Computational Linguistics

    Opinion holder extraction is one of the important subtasks in sentiment analysis. The effective detection of an opinion holder depends on the consideration of various cues on various levels of representation, though they are hard to formulate... mehr

     

    Opinion holder extraction is one of the important subtasks in sentiment analysis. The effective detection of an opinion holder depends on the consideration of various cues on various levels of representation, though they are hard to formulate explicitly as features. In this work, we propose to use convolution kernels for that task which identify meaningful fragments of sequences or trees by themselves. We not only investigate how different levels of information can be effectively combined in different kernels but also examine how the scope of these kernels should be chosen. In general relation extraction, the two candidate entities thought to be involved in a relation are commonly chosen to be the boundaries of sequences and trees. The definition of boundaries in opinion holder extraction, however, is less straightforward since there might be several expressions beside the candidate opinion holder to be eligible for being a boundary.

     
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    Quelle: BASE Fachausschnitt Germanistik
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Konferenzveröffentlichung
    Format: Online
    DDC Klassifikation: Sprache (400)
    Schlagworte: Computerlinguistik; Information Extraction; Meinung; Natürliche Sprache; Maschinelles Lernen
    Lizenz:

    rightsstatements.org/page/InC/1.0/ ; info:eu-repo/semantics/openAccess
  7. Generalization Methods for In-Domain and Cross-Domain Opinion Holder Extraction
    Autor*in: Wiegand, Michael ; Klakow, Dietrich
    Erschienen: 2019
    Verlag:  Stroudsburg, PA : Association for Computational Linguistics

    In this paper, we compare three different generalization methods for in-domain and cross-domain opinion holder extraction being simple unsupervised word clustering, an induction method inspired by distant supervision and the usage of lexical... mehr

     

    In this paper, we compare three different generalization methods for in-domain and cross-domain opinion holder extraction being simple unsupervised word clustering, an induction method inspired by distant supervision and the usage of lexical resources. The generalization methods are incorporated into diverse classifiers. We show that generalization causes significant improvements and that the impact of improvement depends on the type of classifier and on how much training and test data differ from each other. We also address the less common case of opinion holders being realized in patient position and suggest approaches including a novel (linguistically-informed) extraction method how to detect those opinion holders without labeled training data as standard datasets contain too few instances of this type.

     
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    Quelle: BASE Fachausschnitt Germanistik
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Konferenzveröffentlichung
    Format: Online
    DDC Klassifikation: Sprache (400)
    Schlagworte: Computerlinguistik; Information Extraction; Natürliche Sprache; Maschinelles Lernen; Meinung
    Lizenz:

    rightsstatements.org/page/InC/1.0/ ; info:eu-repo/semantics/openAccess