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Der Schluss vom Bekannten auf das weniger Bekannte ist ein zentrales Grundprinzip der Didaxe. Ein mittelalterlicher Texttyp, der dieses Prinzip nicht nur beherzigt, sondern es durch seine Bauform regelrecht ausstellt, ist das spätestens seit 1230 literaturfähig gewordene Reimpaarbîspel, das zwei unterschiedliche Bereiche oder Sphären so aufeinander bezieht, dass der erste Teil des Textes, die eigentliche Beispielerzählung, ein allgemein akzeptiertes Modell einführt, das dann im zweiten Teil, in der Auslegung, auf eine andere Lebenssphäre übertragen wird, um mit diesem Akt der Analogisierung das zu Erklärende im Rückgriff auf bereits Etabliertes zu verdeutlichen. […] Hinzu kommt, dass gerade Texte dieser Art interessante Rückschlüsse auf die Etablierung, Durchsetzung und Veränderung von Diskursen ermöglichen, zeigt doch schon die Zweiteiligkeit der Bauform, die eine Redeordnung A mit einer Redeordnung B vergleicht, auf das deutlichste an, dass diese Texte gewissermaßen auf der Schwelle zwischen zwei argumentativen Kontexten angesiedelt sind, wobei das im ersten Teil Präsentierte stets als das bereits Eingeführte, Abgesicherte, Evidente erscheint, während das im zweiten Teil Vorgeführte immer als das relativ gesehen Neue wahrgenommen wird, das in seiner Geltung und in seiner Evidenz vom vorher Entwickelten abhängt.
Parsing coordinations
(2009)
The present paper is concerned with statistical parsing of constituent structures in German. The paper presents four experiments that aim at improving parsing performance of coordinate structure: 1) reranking the n-best parses of a PCFG parser, 2) enriching the input to a PCFG parser by gold scopes for any conjunct, 3) reranking the parser output for all possible scopes for conjuncts that are permissible with regard to clause structure. Experiment 4 reranks a combination of parses from experiments 1 and 3. The experiments presented show that n- best parsing combined with reranking improves results by a large margin. Providing the parser with different scope possibilities and reranking the resulting parses results in an increase in F-score from 69.76 for the baseline to 74.69. While the F-score is similar to the one of the first experiment (n-best parsing and reranking), the first experiment results in higher recall (75.48% vs. 73.69%) and the third one in higher precision (75.43% vs. 73.26%). Combining the two methods results in the best result with an F-score of 76.69.