Wiederholungen in Texten
Abstract ; Diese Arbeit untersucht vollständige Zeichenkettenfrequenzverteilungen natürlichsprachiger Texte auf ihren linguistischen und anwendungsbezogenen Gehalt. Im ersten Teil wird auf dieser Datengrundlage ein unüberwachtes Lernverfahren...
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Abstract ; Diese Arbeit untersucht vollständige Zeichenkettenfrequenzverteilungen natürlichsprachiger Texte auf ihren linguistischen und anwendungsbezogenen Gehalt. Im ersten Teil wird auf dieser Datengrundlage ein unüberwachtes Lernverfahren entwickelt, das Texte in Morpheme zerlegt. Die Zerlegung geht von der Satzebene aus und verwendet jegliche vorhandene Kontextinformation. Es ergibt sich ein sprachunabhängiger Algorithmus, der die gefundenen Morpheme teilweise zu Baumstrukturen zusammenordnet. Die Evaluation der Ergebnisse mit Hilfe statistischer Modelle ermöglicht die Identifizierung auch kleiner Performanzunterschiede. Diese sind einer linguistischen Interpretation zugänglich. Der zweite Teil der Arbeit besteht aus stilometrischen Untersuchungen anhand eines Textähnlichkeitsmaßes, das ebenfalls auf vollständigen Zeichenkettenfrequenzen beruht. Das Textähnlichkeitsmaß wird in verschiedenen Varianten definiert und anhand vielfältiger stilometrischer Fragestellungen und auf Grundlage unterschiedlicher Korpora ausgewertet. Dabei ist ein wiederholter Vergleich mit der Performanz bisheriger Forschungsansäzte möglich. Die Performanz moderner Maschinenlernverfahren kann mit dem hier vorgestellten konzeptuell einfacheren Verfahren reproduziert werden. Während die Segmentierung in Morpheme ein lokaler Vorgang ist, besteht Stilometrie im globalen Vergleich von Texten. Daher bietet die Untersuchung dieser zwei unverbunden scheinenden Fragestellungen sich gegenseitig ergänzende Perspektiven auf die untersuchten Häufigkeitsdaten. Darüber hinaus zeigt die Diskussion der rezipierten Literatur zu beiden Themen ihre Verbindungen durch verwandte Konzepte und Denkansätze auf. Aus der Gesamtheit der empirischen Untersuchungen zu beiden Fragestellungen kann abgeleitet werden, dass den längeren und damit selteneren Zeichenketten wesentlich mehr Informationsgehalt innewohnt, als in der bisherigen Forschung gemeinhin angenommen wird. ; Abstract ; This thesis investigates the linguistic and application specific content of complete character substring frequency distributions of natural language texts. The first part develops on this basis an unsupervised learning algorithm for segmenting text into morphemes. The segmentation starts from the sentence level and uses all available context information. The result is a language independent algorithm which arranges the found morphemes partly into tree like structures. The evaluation of the output using advanced statistical modelling allows for identifying even very small performance differences. These are accessible to linguistic interpretation. The second part of the thesis consists of stylometric investigations by means of a text similarity measure also rooted in complete substring frequency statistics. The similarity measure is defined in different variants and evaluated for various stylometric tasks and on the basis of diverse corpora. In most of the case studies the presented method can be compared with publicly available performance figures of previous research. The high performance of modern machine learning methods is reproduced by the considerably simpler algorithm developed in this thesis. While the segmentation into morphemes is a local process, stylometry consists in the global comparison of texts. For this reason investigating of these two seemingly unconnected problems offers complementary perspectives on the explored frequency data. The discussion of the recieved litarature concerning both subjects additionally shows their connectedness by related concepts and approaches. It can be deduced from the totality of the empirical studies on text segmentation and stylometry conducted in this thesis that the long and rare character sequences contain considerably more information then assumed in previous research.
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Jos von Pfullendorf, "Das Buch mit den farbigen Tuchblättern der Beatrix von Inzigkofen". Untersuchung und Edition
Other ; Ein frommer Laie überreicht seinem Prediger in der Wiener Stephanskirche ein merkwürdiges Büchlein aus sechs bunten, schriftlosen Tuchblättern. Davon hört der Rottweiler Stadtschreiber Jos von Pfullendorf (? um 1433) und sendet ein Exemplar...
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Other ; Ein frommer Laie überreicht seinem Prediger in der Wiener Stephanskirche ein merkwürdiges Büchlein aus sechs bunten, schriftlosen Tuchblättern. Davon hört der Rottweiler Stadtschreiber Jos von Pfullendorf (? um 1433) und sendet ein Exemplar an seine Tochter Beatrix, Augustinerchorfrau in Inzigkofen. So die Rahmenhandlung des unvollendeten Dialogtraktats Das Buch mit den farbigen Tuchblättern der Beatrix von Inzigkofen, der in einer einzigen Handschrift als Autograph des Verfassers vorliegt. Die Kommunikationssituation mit ihrer konkreten Anbindung an die außerliterarische Lebenswelt ist ebenso einzigartig wie der intellektuelle Anspruch des Werks. Wie man das Tuchblätterbuch ohne Schrift dennoch 'lesen' kann und was die einzelnen Farben bedeuten, erklärt der Vater seiner Tochter, indem er sie entlang der sechs Farben über christliche Dogmatik belehrt und dabei theologische Autoritäten akribisch genau zitiert. So gelingt es, das subversive Motiv des Buchs ohne Schrift über einen schriftlich aufgezeichneten Dialog wieder in die gelehrte Schriftkultur zu integrieren. Die Autoren erschließen den bisher unveröffentlichten Text durch eine Edition und Untersuchungen seiner literatur-, quellen- und motivgeschichtlichen Kontexte.
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Rezension: Vom Dräckloch i Himel. Namenbuch des Kantons Schwyz by Viktor Weibel; Schwyzer Namenbuch. Die Orts- und Flurnamen des Kantons Schwyz by Viktor Weibel, Albert Hug
Other ; Rezension des Schwyzer Namenbuches von Viktor Weibel (und Albert Hug) mit Schwerpunkt auf der Diskussion der Präsentation der Namendaten
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Other ; Rezension des Schwyzer Namenbuches von Viktor Weibel (und Albert Hug) mit Schwerpunkt auf der Diskussion der Präsentation der Namendaten
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Dr. Morton
Grusel Krimi Bestseller : empfohlen ab 16 Jahren!
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Umaal Barlogga mim Erich Jordan
Haikus, Senryus, Tankas und Gibätti uf Wallissärtiitsch
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