Studien zur Lokalisation: Teil: 3. Raum und Grammatik oder: Wie berechenbar ist Sprache?

Gegenstand dieses Aufsatzes ist das Verhältnis zwischen der Wahrnehmung einer Anordnung im Raum und der Kategorisierung grammatischer Information. Bei der Diskussion unterschiedlicher Ansätze zu diesem Thema (Metaphernth
Gegenstand dieses Aufsatzes ist das Verhältnis zwischen der Wahrnehmung einer Anordnung im Raum und der Kategorisierung grammatischer Information. Bei der Diskussion unterschiedlicher Ansätze zu diesem Thema (Metapherntheorie , Gestalttheorie u.a.) stehen die Fragen nach der Existenzberechtigung und dem Erklärungspotential eines lokalistischen Ansatzes im Vordergrund. Während eine direkte Beziehung zwischen räumlicher und grammatischer Kategorisierung abzulehnen ist, liegt ein gemeinsamer Nenner in übergreifenden Prinzipien der Mustererkennung. In einer Theorie der Mustererkennung "vereinen sich wesentliche Gedanken aus Wahrnehmungs- und Lernbarkeitstheorien und deren Formulierung mittels "berechenbarer" geometrisch-topologischer Modelle. Als Illustration dienen u.a. Beispiele zur Kasusmarkierung und zur sprachlichen Kategorisierung von Aspekt und Tempus.
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Metadaten
Author:Jürgen Broschart, Martin Haase
URN:urn:nbn:de:hebis:30:3-251788
Parent Title (German):Kölner Universalienprojekt: Arbeiten des Kölner Universalien-Projekts ; Nr. 89
Subtitle (German):[Darin enthalten:] Parameters of spatial orientation
Series (Serial Number):Arbeiten des Kölner Universalien-Projekts : akup (89)
Publisher:Allgemeine Sprachwissenschaft, Institut für Linguistik, Universität zu Köln
Place of publication:Köln
Document Type:Working Paper
Language:German
Year of Completion:1992
Year of first Publication:1992
Publishing Institution:Univ.-Bibliothek Frankfurt am Main
Release Date:2012/09/25
SWD-Keyword:Lokalisation; Präposition
Pagenumber:72
Dewey Decimal Classification:410 Linguistik
Sammlungen:Linguistik
Linguistic-Classification:Linguistik-Klassifikation: Semantik / Semantics
Licence (German):License Logo Veröffentlichungsvertrag für Publikationen

$Rev: 11761 $