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Annotationen in Lernerkorpora am Beispiel des FALKO-Korpus Hagen Hirschmann (HU Berlin) Universität Hamburg, 28.11.2013.

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Präsentation zum Thema: "Annotationen in Lernerkorpora am Beispiel des FALKO-Korpus Hagen Hirschmann (HU Berlin) Universität Hamburg, 28.11.2013."—  Präsentation transkript:

1 Annotationen in Lernerkorpora am Beispiel des FALKO-Korpus Hagen Hirschmann (HU Berlin) Universität Hamburg,

2 Plan Lernerkorpora Besonderheiten gegenüber anderen Korpora Analysemethoden Ziele des Falko-Korpus Datenaufbereitung (motiviert an Fallbeispiel) Analyse grammatischer Strukturen Fehleranalyse Ausblick, weiterführende Ziele, Wünsche 2

3 Lernerkorpora Learner corpora have all the characteristics commonly attributed to corpora (…), the only difference being that the data come from language learners. (Granger 2008, S. 259) Unterscheidungen von Lernertypen: L1-Lernerkorpora 'X'aF-Korpora 'X'aZ-Korpora Wichtige Parameter: Sprachstand, L1, Erwerbsbiographie ( Metadaten) 3

4 Lernerkorpora – Aufbau Verschiedenste Erhebungen: Aufgaben (Bildbeschreibungen, Fragestellungen) vs. 'authentische' Gespräche Unterschiedlichste Texttypen (Essays, Berichte, Antworten auf Textverständnisfragen, Zusammenfassungen, …) Verschiedene Korpusdesigns Erhebungskontext und Probandendaten dokumentiert (Aufgaben, Sprachstand, Geschlecht, …) - Metadaten Problem: Größe, Ausgewogenheit (L1, Textsorten, …) Vergleichsdaten? 4

5 Lernerkorpora – Annotation Problem: Nichtstandard-Realisierungen führen zu Analyseschwierigkeiten auf allen grammatischen Ebenen Fehlerannotation Aber: Fehler nur in Bezug auf 'Nicht-Fehler' sinnvoll Wunsch: Ungrammatische und grammatische Strukturen annotieren Grammatische Analysen wie bei L1-Korpora 5

6 Lernerkorpora – gesprochenes Deutsch DaF-Korpora: HAMATAC (Hamburg Map Task Corpus; www1.uni-hamburg.de/exmaralda/files/z2-hamatac/public/ ) (Universität Hamburg) www1.uni-hamburg.de/exmaralda/files/z2-hamatac/public/ BEMATAC (Berlin Map Task Corpus; ) (bislang L1; L2-Daten werden noch veröffentlicht) (Humboldt-Universität Berlin) GeWiss (Gesprochene Wissenschaftssprache; https://gewiss.uni-leipzig.de/) (Universität Leipzig) https://gewiss.uni-leipzig.de/ Leap Corpus ( ) (Ulrike Gut, Universität Augsburg) 6

7 Lernerkorpora – gesprochenes Deutsch DaZ-Korpora: Längste Tradition der Nutzung von Lernerdaten (Untersuchung des ungesteuerten Spracherwerbs von MigrantInnen) Viele 'Privatsammlungen', aber kaum nutzbare Daten Kiezdeutsch-Korpus (http://www.kiezdeutschkorpus.de/) (Heike Wiese, Sören Schalowski, Ines Rehbein et al.; Universität Potsdam) (Daten nicht verfügbar)http://www.kiezdeutschkorpus.de/ ESF-Korpora (http://corpus1.mpi.nl/ds/imdi_browser/) (MPI Nijmegen)http://corpus1.mpi.nl/ds/imdi_browser/ L1-Korpus: Deutsche Childes-Daten (http://childes.psy.cmu.edu/) (Carnegie Mellon University and the University of Pennsylvania)http://childes.psy.cmu.edu/ 7

8 Lernerkorpora – geschriebenes Deutsch DaF-Korpora: ALeSKo (http://ling.uni-konstanz.de/pages/home/zinsmeister/alesko.html) (Universität Konstanz)http://ling.uni-konstanz.de/pages/home/zinsmeister/alesko.html Kobalt-DaF-Korpus (www.kobalt-daf.de/) (DFG-Verbundsprojekt; im Aufbau)www.kobalt-daf.de/ FALKO (http://www.linguistik.hu- berlin.de/institut/professuren/korpuslinguistik/forschung/falko) (Humboldt- Universität Berlin)http://www.linguistik.hu- berlin.de/institut/professuren/korpuslinguistik/forschung/falko KanDel ( ) (Kansas University) L1-Korpora: Viele nicht-zugängliche Schülerdaten für Orthographiekompentenzstudien KoKo (http://www.korpus-suedtirol.it/bildungssprache_de.htm) (Europäische Akademie Bozen (EURAC)) (im Aufbau)http://www.korpus-suedtirol.it/bildungssprache_de.htm 8

9 Auswertung von Lernerkorpora: Grundlegende Strategien Zwei grundlegende Wege zur Auswertung von Lernerkorpora (ähnlich wie Typ-A- vs. Typ-B-Studien): EA (Error Analysis) vs. CIA (Contrastive Interlanguage Analysis) (vgl. z. B. Granger 2002 oder 2008) EA: Fehler=Abweichungen von der Zielsprache 'Misuse' CIA: Vergleich zielsprachlicher (grammatischer) Strukturen in L2 und L1 'Overuse'/'Underuse'

10 Das Falko-Korpus Eckdaten 10 "Fehlerannotiertes Lernerkorpus" Handbuch: Reznicek et al Frei nutzbar (ANNIS-Suchinterface) unter https://korpling.german.hu-berlin.de/falko-suche/ Essaykorpora L2 (144619) und L1 (70615) Zusammenfassungen L2 (40638) und L1 (21211) Alle Lerner fortgeschritten und aus gesteuertem Erwerb

11 Daten – Falko-Essays Vier kontroverse Themen (in Anlehnung an ICLE; Kriminalität, Entlohnung, Jugend, Studium) Erhebungsbedingungen: 90 Minuten, keine Hilfsmittel, z.T. handschriftlich, die meisten Texte digital Derzeit 248 Lernertexte, 95 Muttersprachlertexte Lernerdaten: diverse Muttersprachen; größte Gruppen: Englisch, Polnisch, Russisch, Französisch (Metadaten) Weitere Metadaten: L1, weitere L2, Alter, Geschlecht, … 11

12 Falko: Ziele Jedem Korpus muss ein Forschungsziel bzw. eine übergeordnete Fragestellung zugrunde liegen Auswahl der Primärdaten, der Annotationen und des Korpusdesigns gemäß dieser Fragestellung Falko: Untersuchung fortgeschrittener DaF-Lernender auf bislang ungeklärte Erwerbsphänomene Erwerbslimitierende Faktoren im DaF? Komplexität in fortgeschrittener Lernersprache Modifikation in fortgeschrittener Lernersprache … 12

13 Motivation/Fallbeispiel: Präpositional- objekte im fortgeschrittenen DaF Studenten darum beklagen, dass ihr Studium sie nicht für die wirkliche Welt und ihre berufliche Zukunft vorbereitet. (fk006_2006_08) Präpositionalobjekte stellen eine besondere Herausforderung für den Lernprozess dar (Präposition schlecht antizipierbar, semantisch keine homogene Objektklasse, …) Fragestellung: Wie zielsprachlich ist die Verwendung von Präpositionalobjekten bei fortgeschrittenen Lernenden des DaF? 13

14 Fallstudie: Welche Annotationen? 1. Teilfrage: Wie viele (grammatische!) Präpositionalobjekte werden von den Lernenden überhaupt verwendet (CIA, quantitativ/qualitativ)? Annotation von Präpositionen, PPn, Präpositionalobjekten in L2- und L1-Daten (Vergleichsdaten) Taggen (Treetagger; Schmid 1994; manuelle Korrekturen in EXMARaLDA; Schmidt 2004) Parsen (Malt Parser; ; Schema: Foth 2006) Manuelle Korrekturen in Arborator; Problem: Zusammenführung der Daten (Treetagger-Output/EXMARaLDA-xml und Malt/Arborator- Output: conll); gemeinsame Durchsuchbarkeit Converter-framework 'Salt'n Pepper' (Zipser&Romary 2010) und ANNIS (http://www.sfb632.uni-potsdam.de/annis/)http://www.sfb632.uni-potsdam.de/annis/ 14

15 Beispiel: Präpositionalobjekt in ANNIS-Darstellung 15 Falko Essays L2, cbs001_2006_09

16 Lernerdaten: Konzeptionelle Probleme Z. B. hat man oft über Greenpeace gehört (cbs001_2007_10) Sie haben sich dazu gewöhnt (...) (cbs014_2007_10) Viel mehr achtet der Arbeitgeber ___, ob der Student, die relevante Arbeitserfahrung hat (cbs006_2007_10) Da die Studenten einen grossen Teil ihres Studiums an die Theorien wittmen muss (…) (cbs011_2006_09) Man denke an den unterschiedlichen Gruppen (…) (cbs001_2007_10) 16

17 Grammatisch: Status 'Präpositionalobjekt' bei ungrammatischen Strukturen interpretationsabhängig: Eigentlich wollte der Lerner sagen: … Zielhypothese (ZH); ohne ZH keine Analysemöglichkeit ungrammatischer Strukturen Technisch: Ungrammatische Strukturen von Parser meistens nicht gemäß der ZH interpretiert (z. B. Präpositionalobjekte nicht erkannt) Lernerdaten: Konzeptionelle Probleme 17

18 Lösung: Fehlerkennzeichnung und –korrektur durch Zielhypothesen 18 cbs011_2006_09 Fehleranalyse strukturell oder grammatisch (Lennon 1991, 182) Jede Fehleranalyse impliziert alternative Zielstruktur (Zielhypothese)

19 19 cbs011_2006_09 Fehleranalyse strukturell oder grammatisch (Lennon 1991, 182) Jede Fehleranalyse impliziert alternative Zielstruktur (Zielhypothese) Lösung: Fehlerkennzeichnung und –korrektur durch Zielhypothesen

20 20 cbs011_2006_09 Fehleranalyse strukturell oder grammatisch (Lennon 1991, 182) Jede Fehleranalyse impliziert alternative Zielstruktur (Zielhypothese) Lösung: Fehlerkennzeichnung und –korrektur durch Zielhypothesen

21 Annotationen: Fehler Zielhypothese in ANNIS-Ansicht 21

22 Gewinn durch Zielhypothesen-Ansatz Alle Strukturen suchbar/trennbar, bei denen ein oder kein Grammatikalitätsproblem vorliegt Fehler sind markiert und erhalten strukturelle Klassen (edit tags: INS, DEL, CHA, MOVE) Zielhypothesen werden anstelle von ungrammatischen Strukturen interpretiert (getaggt, geparst) und in die Analyse einbezogen Mehrebenenarchitektur notwendig Spannen notwendig; Unabhängigkeit der Ebenen erforderlich (standoff xml) EXMARaLDA-xml als geeignetes Speicherformat; EXMARaLDA Partitur Editor als Annotationswerkzeug 22

23 Zur Fallstudie: Kontrastive Analyse - Ergebnisse Anzahl der in den grammatischen Strukturen vorhandenen Präpositionalobjekte: L2=3,52 / 100 VVFIN L1=3,70 / 100 VVFIN Type-Token-Ratio (Verb-PP-Kombinationen): L1=0,69 (184 Typen, 266 Token) L2=0,47 (124 Typen, 266 Token) 23

24 Fallstudie: Welche Annotationen? 2. Teilfrage: Wie häufig werden bei der Verwendung von Präpositionalobjekten Fehler produziert? Markierung ungrammatischer Strukturen, deren Zielhypothese ein Präpositionalobjekt oder anstelle einer PP ein alternatives Objekt ist Aufbereitung der Zielhypothesen analog zur Aufbereitung der grammatischen Lerneräußerungen 24

25 Fehlertypen - Beispiele 1. Typ: Falsche Präposition Ergänzung inhaltlich korrekt, formal fehlerhaft CHA cbs014_2007_10 25

26 2. Typ: Präposition fehlt Verb erfordert Ergänzung, die nicht realisiert wird INS cbs009_2006_09 26 Fehlertypen - Beispiele

27 3. Typ: Präposition ist ungrammatisch Ergänzung inhaltlich korrekt, formal fehlerhaft DEL cbs011_2006_09 27 Fehlertypen - Beispiele

28 4. Typ: Präpositionsergänzung im falschen Kasus Präpositionalobjekt korrekt, Subsystem der präpositionalen Rektion fehlerhaft CHA an Artikel/Adjektiv cbs001_2007_10 28 Fehlertypen - Beispiele

29 Zur Fallstudie: Fehleranalyse - Ergebnisse 1. Falsche Präpositionen: 50 11% pro P-Objekte insgesamt 2. Hinzugefügte P-Objekte: 33 7% pro P-Objekte insgesamt 3. Getilgte P-Objekte: 33 7% pro P-Objekte insgesamt 4. Falsche Kasus an der Nomen-Ergänzung: 32 7% pro P-Objekte insgesamt 29

30 Zur Fallstudie: Fehleranalyse - Ergebnisse Häufigster Fehler: falsche Präposition Ca. jedes zehnte Präpositionalobjekt mit falscher Präposition (falsche Form) Alle Fehlertypen: 32% aller Präpositionalobjekte sind fehlerhaft Die Anzahl der fälschlich gesetzten Präpositionalobjekte ist gleich der Anzahl der fehlenden Präpositionalobjekte 30

31 Zusammenfassung: Annotationen in Falko und verwendete Tools 31 AnnotationAnnotationswerkzeug pos-Annotation, Lemmatisierung von Lerneräußerung und Zielhypothesen Treetagger, manuelle Korrekturen in EXMARaLDA Zielhypothesenmanuelle Annotation in EXMARaLDA Parsing von ZielhypothesenMalt Parser, manuelle Korrekturen in Arborator Zusammenführung der Annotationen mit Salt'n Pepper Importierung der Daten ins Suchsystem ANNIS

32 Ausblick, weiterführende Ziele, Wünsche Hinzufügung topologischer Annotation (semi-automatisch mit Berkeley Parser und manueller Korrektur in EXMARaLDA) Weitere EXMARaLDA-Spannen Erweiterung der Fehlerklassifikation um grammatische Kategorien (ICLE-Tagset?) Weiterentwicklung von Annis: Statistik, besserer Export, Vereinfachung&Ausbau der Anfragesyntax Wunsch: Werkzeug zur Annotation von Konstituentenbäumen 32

33 Vielen Dank! 33 Kontakt:

34 Hanna Acke Torsten Andreas Jia Wei Chan Seanna Dolittle Emil Kroymann Cedric Krummes Anke Lüdeling ( Boss) Vicktoria Oketch Marc Reznicek ( Keeper of the holy data) Karin Schmidt Franziska Schwantuschke Maik Walter Amir Zeldes 34 An Falko arbeite(te)n auch:

35 Literatur 35 Biber, Douglas; Jones, James K. (2009): Quantitative methods in corpus linguistics. In: Lüdeling, Anke; Kytö, Merja (Hg.): Corpus Linguistics. An International Handbook. Vol. 2. Berlin: Mouton de Gruyter, S Corder, Steven Pit (1981): Error Analysis and Interlanguage. Oxford; Oxford University Press. Diaz-Negrillo, Ana; Fernandez-Dominguez, Jesus (2006): Error tagging systems for learner corpora. In: RESLA 19, S Ellis, Rod (1994): The Study of Second Language Acquisition. Oxford; Oxford University Press. Granger, Sylviane (2008): Learner corpora. In: Lüdeling, Anke; Kytö, Merja (Hg.): Corpus Linguistics. An International Handbook. Vol 1. Berlin; de Gruyter, S Granger, Sylviane. (2002): A Bird's-eye View of Computer Learner Corpus Research. In: Granger S., Computer Learner Corpora, Second Language Acquisition and Foreign Language Teaching (Language Learning and Language Teaching; 6). Amsterdam & Philadelphia; John Benjamins, S Labov, William (2004): Quantitative Reasoning in Linguistics. In: Ammon, Ulrich; Dittmar, Norbert; Mattheier, Klaus J.; Trudgill, Peter (Hg.). HSK Sociolinguistics/Soziolinguistik. Vol I. Berlin; de Gruyter, S Lemnitzer, Lothar; Zinsmeister, Heike (2006): Korpuslinguistik – Eine Einführung. Tübingen; Gunter Narr Verlag. Lennon, Paul (1991): Error: Some problems of definition, identification and distinction. In: Applied Linguistics 12/2, S Lüdeling, Anke; Doolittle, Seanna; Hirschmann, Hagen; Schmidt, Karin & Walter, Maik (2008): Das Lernerkorpus Falko. In: Deutsch als Fremdsprache 2(2008), S Reznicek, Marc; Lüdeling, Anke; Krummes, Cedric; Schwantuschke, Franziska; Walter, Maik; Schmidt, Karin; Hirschmann, Hagen; Andreas, Torsten (2012): Das Falko-Handbuch. Korpusaufbau und Annotationen Version 2.01 Schmidt, Karin (2011): Lernerkorpora: Ressourcen für die Deutsch-als-Fremdsprache-Forschung. In: Türkischer Internationaler Germanistik Kongress, Mai Tagungsbeiträge. Izmir, S


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