Linguistik
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Sprachtechnologie für übersetzungsgerechtes Schreiben am Beispiel Deutsch, Englisch, Japanisch
(2009)
Wir [...] haben uns zur Aufgabe gesetzt, Wege zu finden, wie linguistisch basierte Software den Prozess des Schreibens technischer Dokumentation unterstützen kann. Dabei haben wir einerseits die Schwierigkeiten im Blick, die japanische und deutsche Autoren (und andere Nicht-Muttersprachler des Englischen) beim Schreiben englischer Texte haben. Besonders japanische Autoren haben mit Schwierigkeiten zu kämpfen, weil sie hochkomplexe Ideen in einer Sprache ausdrücken müssen, die von Informationsstandpunkt her sehr unterschiedlich zu ihrer Muttersprache ist. Andererseits untersuchen wir technische Dokumentation, die von Autoren in ihrer Muttersprache geschrieben wird. Obwohl hier die fremdsprachliche Komponente entfällt, ist doch auch erhebliches Verbesserungspotential vorhanden. Das Ziel ist hier, Dokumente verständlich, konsistent und übersetzungsgerecht zu schreiben. Der fundamentale Ansatz in der Entwicklung linguistisch-basierter Software ist, dass gute linguistische Software auf Datenmaterial basiert und sich an den konkreten Zielen der besseren Dokumentation orientiert.
Word formation in Distributed Morphology (see Arad 2005, Marantz 2001, Embick 2008): 1. Language has atomic, non-decomposable, elements = roots. 2. Roots combine with the functional vocabulary and build larger elements. 3. Roots are category neutral. They are then categorized by combining with category defining functional heads.
This article discusses the divergent status of the two particles lé and lá in the grammar of Konkomba, a Gur language (Niger-Congo) of the Gurma subgroup. While previous studies claim that both particles are focus markers, this author argues that only the particle lá should be analyzed as a pure pragmatic device. Distributional studies suggest that the use of particle lé, on the other hand, is only required under specific focus conditions, and primarily represents a syntactic device.
Experimental data shows that adult learners of an artificial language with a phonotactic restriction learned this restriction better when being trained on word types (e.g. when they were presented with 80 different words twice each) than when being trained on word tokens (e.g. when presented with 40 different words four times each) (Hamann & Ernestus submitted). These findings support Pierrehumbert’s (2003) observation that phonotactic co-occurrence restrictions are formed across lexical entries, since only lexical levels of representation can be sensitive to type frequencies.