@inbook{Ortmann_Dipper_2024, title = {N{\"a}hetexte automatisch erkennen: Entwicklung eines linguistischen Scores f{\"u}r konzeptionelle M{\"u}ndlichkeit in historischen Texten.}, author = {Katrin Ortmann and Stefanie Dipper}, editor = {Wolfgang Imo and J{\"o}rg Wesche}, url = {https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-67677-6_2}, year = {2024}, date = {2024}, booktitle = {Sprechen und Gespr{\"a}ch in historischer Perspektive: Sprach-und literaturwissenschaftliche Zug{\"a}nge}, pages = {17-36}, publisher = {Metzler}, address = {Berlin, Heidelberg}, abstract = {
Dieser Beitrag stellt einen automatisch bestimmbaren Score zur Einsch{\"a}tzung der konzeptionellen M{\"u}ndlichkeit eines historischen Textes vor. Der Score basiert auf einer Reihe von linguistischen Merkmalen wie durchschnittlicher Wortl{\"a}nge, H{\"a}ufigkeit von Personalpronomen der 1.Person, Verh{\"a}ltnis Vollverben zu Nomen oder dem Anteil von Inhaltsw{\"o}rtern am Gesamttext. Diese Merkmale werden bei der Berechnung des M{\"u}ndlichkeits-Scores unterschiedlich gewichtet. Die Gewichte wurden mit Hilfe des Kasseler Junktionskorpus ({\'A}gel und Hennig 2008) festgelegt, dessen Texte von Expert/innen mit N{\"a}hewerten versehen wurden. In einer 5-fachen Kreuzvalidierung zeigt sich,dass der automatisch bestimmte M{\"u}ndlichkeits-Score in einem sehr hohen Ma{\ss} mit dem Experten-Score korreliert (r = 0.9175).
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