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Transformationen: Text. Zahlen. Bild. Emmerich Kelih (Graz) R.U.R. – Rossums Universal Robots: Datenverarbeitung in Sprach-, Kultur- und Literaturwissenschaft.

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Präsentation zum Thema: "Transformationen: Text. Zahlen. Bild. Emmerich Kelih (Graz) R.U.R. – Rossums Universal Robots: Datenverarbeitung in Sprach-, Kultur- und Literaturwissenschaft."—  Präsentation transkript:

1 Transformationen: Text. Zahlen. Bild. Emmerich Kelih (Graz) R.U.R. – Rossums Universal Robots: Datenverarbeitung in Sprach-, Kultur- und Literaturwissenschaft

2 NummerSpracheMittelwert der Wortlänge (in Silben) 1Englisch1,4 2Französisch1,6 3Deutsch1,7 4Esperanto1,9 5Italienisch2,0 6Griechisch2,1 7Ungarisch2,2 8Russisch2,2 9Lateinisch2,4 10Türkisch2,5 Aus: W. Fucks (1968): Nach allen Regeln der Kunst. S Wortlänge und Sprachtypologie

3 Mittlere Wortlänge (gemessen in Silben) Aus: W. Fucks (1968): Nach allen Regeln der Kunst. S. 80

4 2. Autorenschaft und Wortlänge AutorWL (Graph.) AutorWL (Graph.) AutorWL (Graph.) K I5,522Š I5,553TD 15,721 K II5,609Š II5,686TD 25,753 K. ges. 5,566Š. ges. 5,603TD 46, 016 TD ges. 5,851 Aus: Kjetsaa, G. (1984): The Authorship of the Quiet Don. S

5 Ivan Cankar: Hiša Marije Pomočnice Mittlere Wortlänge: Einzelkapitel vs. Gesamtext

6 3. Textsortentypologie Aus: Poniž, Denis (1974): Slovenski jezik ~literatura ~računalniki. S številkaTip besedilaštevilo zlogov v besedi 1časopisni I2,29 2časopisni II2,08 3strokovni I2,28 4strokovni II2,09 5strokovni III1,90 6esejistični I2,26 7esejistični II2,01 8prozni I1,95 9prozni II1,90 10prozni III1,82 11poetični I1,87 12poetični II1,84 13poetični III1,89 14dramatični I1,97 15dramatični II1,91 16dramatični III1,74

7 Gesamtkorpus N=153 Prosa N 1 = 102 Poesie N 2 = 51 N 1.2. = 50 Presse N 1.1. = 52 Lit. Prosa

8 4. Silbendefinition Navadno pa je v besedi toliko zlogov, kolikor je v njej samoglasnikov, ki jih običajmo tudi pišemo s črkami za samoglasnike (J. Toporišič 2000, 88). Vokale (V)Silbendef. ISilbendef. II a, e, i, o, u1 V = 1 SilbeK + r + K = 1 Silbe R/r + K

9 5. Auszählungsprinzipien a.) Akronyme Beispiele: SMS EsEmEs SDS EsDeEs NK EnKa JLA JeLeA

10 b.) Abkürzungen - Auszug AkürzungErsetzung IErsetzung II angl.angleškoangleščina dol.določendolenjski c. k.cesarsko- kraljevicesarsko-kraljevski c. kr.cesarsko- kraljevicesarsko-kraljevski c.kr.cesarsko- kraljevicesarsko-kraljevski dipl.diplomirandiplomatski doc.docent dr.doktordrugo etc.et cetera fr.francoščinafrancoski g.gospod ga.gospa gdč.gospodična gen.generalgeneralen Aus: Primož, Jakopin (1999): Zgornja meja entropije pri leposlovnih besedilih v slovenskem jeziku.

11 Beispiele: Text Ersetzung V angl. dramiV angleški drami c.-kr. c.kr. c. k cesarsko-kraljevi cesarsko- kraljevski

12 c.) Zahlen Beispiel: Bilo je leta Bilo je leta tisoč devetsto sedem. Včeraj 10. oktobra je bil poseben praznik. Včeraj desetega oktobra je bil poseben praznik

13 d.) Fremdsprachliches Doppelvokale Beispiel: Wiener Neustadt Viner Nejstadt Lorry Lorri

14 6. Exkurs: 0-silbige Wörter Ivan, Cankar: Hiša Marije Pomočnice (HMP) TextWörter (abs.) Silben (abs.) Mittlere Wortlänge/ Silben HMP (mit 0- silbigen Wörtern) HMP (mit 1- silbigen Wörtern)

15 Merkmal: Textlänge in Silben Textgattung Prosa (lit.) PressePoesieTotal N Mittelwert (x)3999,981084,16269,861803,73 Median (Md)2777,00880,00223,00883,00 Stabw. (s)2943,47784,47191,752393,19 Kurtosis (g1)1,805,919,126,61 Schiefe (g2)1,362,082,492,40

16 Multivariate Diskriminanzanalyse: a.) Für jeden Text unter Angabe von zugehörigen Wahrscheinlichkeiten eine individuelle Zuordnung zu einem der betreffenden Texttypen. b.) Keine individuelle Entscheidung

17 Scatterplot der Diskriminanzvariablen

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