Ein Computerlinguistisches Lexikon als komplexes System
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1.4 Ziele der Dissertation<br />
dem Morphologieprogramm einfacher ist. Die Abhängigkeiten der Module untereinander<br />
erschweren in diesen <strong>System</strong>en jedoch die <strong>Lexikon</strong>erweiterung und<br />
verhindern Transparenz.<br />
1.4 Ziele der Dissertation<br />
Die zentrale Fragestellung in dieser Dissertation lautet:<br />
Wie muss ein computerlinguistisches <strong>Lexikon</strong> beschaffen sein, um<br />
die maschinelle morphologische Analyse optimal zu unterstützen?<br />
Zunächst geht es darum, die <strong>Ein</strong>heiten zu identifizieren, die für die<br />
regelbasierte Behandlung morphologischer Phänomene benötigt werden.<br />
Die Zusammenhänge zwischen den <strong>Ein</strong>heiten müssen erkannt und mit den<br />
<strong>Ein</strong>heiten repräsentiert werden. Erst wenn ein Format gefunden ist, in dem sich<br />
eintragsübergreifende Zusammenhänge repräsentieren lassen, ist das <strong>Lexikon</strong><br />
unter Wahrung der Konsistenz pfleg- bzw. erweiterbar.<br />
Der Beitrag dieser Dissertation für die Forschung liegt in der Vorstellung<br />
einer flexiblen <strong>Lexikon</strong>struktur, der ein Modell für die Behandlung der in deutschen<br />
Gegenwartstexten vorkommenden morphologischen Phänomene zugrundeliegt.<br />
Während in der Wortbildungsliteratur seit langer Zeit die Phänomene<br />
(kontrovers) beschrieben werden, aber nicht in einem realisierten <strong>System</strong> auf<br />
ihre Praxistauglichkeit hin überprüft werden können, werden in den vorhandenen<br />
Morphologiesystemen für das Deutsche Phänomene wie Derivation und<br />
neoklassische Wortbildung entweder stiefmütterlich oder gar nicht behandelt.<br />
In dieser Arbeit werden sowohl die Phänomene benannt <strong>als</strong> auch die Möglichkeiten<br />
ihrer praktischen Behandlung vorgestellt.<br />
1.5 Empirische Basis<br />
Als Datenquelle wird in dieser Arbeit ein großes Zeitungskorpus verwendet, das<br />
geschriebene deutschsprachige Texte aus den Jahren 1988 bis 1994 umfasst<br />
(vgl. Tabelle 1.3). Es wird fortan in dieser Arbeit mit dem Kürzel HGC (Huge<br />
German Corpus) bezeichnet. Sofern es nicht anders erwähnt wird, beziehen sich<br />
alle Beispielwortformen und Angaben zu ihren Vorkommenshäufigkeiten auf<br />
das HGC.<br />
In Tabelle 1.3 sind die Bestandteile das HGC mitsamt der Anzahl der in ihnen<br />
enthaltenen Tokens aufgelistet. Das HGC umfasst 204 Millionen Tokens,<br />
die sich auf 3,2 Millionen verschiedene Typen (Types) verteilen. Für die weiteren<br />
Untersuchungen wird die Menge der betrachteten Tokens auf diejenigen<br />
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