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  1. Das Redewiedergabe-Korpus. Eine neue Ressource
    Autor*in: Brunner, Annelen ; Weimer, Lukas ; Tu, Ngoc Duyen Tanja ; Engelberg, Stefan ; Jannidis, Fotis ; Sahle, Patrick
    Erschienen: 2019

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    Quelle: BASE Fachausschnitt Germanistik
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Unbestimmt
    Format: Online
    DDC Klassifikation: Germanische Sprachen; Deutsch (430)
    Lizenz:

    kostenfrei
  2. Das Redewiedergabe-Korpus. Eine neue Ressource
    Autor*in: Brunner, Annelen
    Erschienen: 2019
    Verlag:  Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS), Bibliothek, Mannheim

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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Weimer, Lukas (Verfasser); Tu, Ngoc Duyen Tanja (Verfasser); Engelberg, Stefan (Verfasser); Jannidis, Fotis (Verfasser); Sahle, Patrick (Herausgeber)
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schlagworte: Korpus <Linguistik>; Redewiedergabe; Annotation; Automatische Spracherkennung; Deutsch
    Umfang: Online-Ressource
    Bemerkung(en):

    In: Digital Humanities: multimedial & multimodal. 6. Tagung des Verbands Digital Humanities im deutschsprachigen Raum e.V. (DHd 2019), Frankfurt am Main, Mainz, 25.3.2019 - 29.3.2019. Konferenzabstracts. - Frankfurt am Main, 2019., S. 103-106, ISBN 978-3-00-062166-6
  3. Was für Enthüllungen! heulte die wohlgekleidete respektable Menge
    eine korpus-linguistische Untersuchung zur lexikalischen Vielfalt von Redeeinleitern
    Autor*in: Tu, Ngoc Duyen Tanja
    Erschienen: [2019]; © 2019

    Standort:
    Staats- und Universitätsbibliothek Bremen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Gemeinsamer Bibliotheksverbund (GBV)

    Standort:
    Leibniz-Institut für Deutsche Sprache (IDS), Bibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
    Link zum Verbundkatalog:
    Südwestdeutscher Bibliotheksverbund (SWB)
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      BibTeX-Format
    Quelle: Leibniz-Institut für Deutsche Sprache, Bibliothek
    Beteiligt: Engelberg, Stefan (VerfasserIn); Weimer, Lukas (VerfasserIn)
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Aufsatz aus einem Sammelband
    Format: Druck
    Übergeordneter Titel: Enthalten in: Rede- und Gedankenwiedergabe in narrativen Strukturen - Ambiguitäten und Varianz; Hamburg : Buske, 2019; (2019), Seite [13]-53; 251 Seiten

  4. Das Redewiedergabe-Korpus. Eine neue Ressource
    Autor*in: Brunner, Annelen ; Weimer, Lukas ; Tu, Ngoc Duyen Tanja ; Engelberg, Stefan ; Jannidis, Fotis
    Erschienen: 2019
    Verlag:  Frankfurt am Main : Zenodo

    In diesem Beitrag wird das Redewiedergabe-Korpus (RW-Korpus) vorgestellt, ein historisches Korpus fiktionaler und nicht-fiktionaler Texte, das eine detaillierte manuelle Annotation mit Redewiedergabeformen enthält. Das Korpus entsteht im Rahmen eines... mehr

     

    In diesem Beitrag wird das Redewiedergabe-Korpus (RW-Korpus) vorgestellt, ein historisches Korpus fiktionaler und nicht-fiktionaler Texte, das eine detaillierte manuelle Annotation mit Redewiedergabeformen enthält. Das Korpus entsteht im Rahmen eines laufenden DFG-Projekts und ist noch nicht endgültig abgeschlossen, jedoch ist für Frühjahr 2019 ein Beta-Release geplant, welches der Forschungsgemeinschaft zur Verfügung gestellt wird. Das endgültige Release soll im Frühjahr 2020 erfolgen. Das RW-Korpus stellt eine neuartige Ressource für die Redewiedergabe-Forschung dar, die in dieser Detailliertheit für das Deutsche bisher nicht verfügbar ist, und kann sowohl für quantitative linguistische und literaturwissenschaftliche Untersuchungen als auch als Trainingsmaterial für maschinelles Lernen dienen.

     
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    Quelle: BASE Fachausschnitt Germanistik
    Sprache: Deutsch
    Medientyp: Konferenzveröffentlichung
    Format: Online
    DDC Klassifikation: Sprache (400)
    Schlagworte: Korpus; Redewiedergabe; Annotation; Automatische Spracherkennung; Deutsch
    Lizenz:

    creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ; info:eu-repo/semantics/openAccess
  5. Deep learning for free indirect representation
    Autor*in: Brunner, Annelen ; Tu, Ngoc Duyen Tanja ; Weimer, Lukas ; Jannidis, Fotis
    Erschienen: 2019
    Verlag:  München [u.a.] : German Society for Computational Linguistics & Language Technology und Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

    In this paper, we present our work-inprogress to automatically identify free indirect representation (FI), a type of thought representation used in literary texts. With a deep learning approach using contextual string embeddings, we achieve f1 scores... mehr

     

    In this paper, we present our work-inprogress to automatically identify free indirect representation (FI), a type of thought representation used in literary texts. With a deep learning approach using contextual string embeddings, we achieve f1 scores between 0.45 and 0.5 (sentence-based evaluation for the FI category) on two very different German corpora, a clear improvement on earlier attempts for this task. We show how consistently marked direct speech can help in this task. In our evaluation, we also consider human inter-annotator scores and thus address measures of certainty for this difficult phenomenon.

     
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    Quelle: BASE Fachausschnitt Germanistik
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Konferenzveröffentlichung
    Format: Online
    DDC Klassifikation: Sprache (400)
    Schlagworte: Deutsch; Indirekte Rede; Erlebte Rede; Automatische Sprachanalyse; Korpus
    Lizenz:

    creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.de ; info:eu-repo/semantics/openAccess