Projekt SAGT

Komputationelle strukturelle Analyse von deutsch-türkischem Code-Switching

SAGT: Komputationellen strukturellen Analyse von deutsch-türkischem Code-Switching

Laufzeit
Juli 2018 - Juni 2021
PI
Özlem Çetinoğlu
Kurzbeschreibung

Code-Switching, wobei in Gesprächen zwischen zwei oder mehreren Sprachen abgewechselt wird, wird häufig bei Zweisprachigen beobachtet. In diesem Projekt soll türkisch-deutsches Code-Switching aus einer komputationellen Perspektive analysiert werden. Das Projekt zielt darauf ab, Repräsentationen und Methoden für die Analyse zu entwickeln, Ressourcen und komputationelle Modelle darauf basierend zu erstellen und damit einen Beitrag zu anderen Forschungsbereichen zu leisten.

Geldgeber
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Langbeschreibung

In diesem Projekt soll türkisch-deutsches Code-Switching (CS) aus einer komputationellen Perspektive analysiert werden. Die bisherige Forschung zum türkisch-deutschen CS hat soziolinguistische und linguistische Aspekte untersucht, es liegt jedoch keine komputationell orientierte Forschung vor, die eine systematische und umfassende Strukturanalyse ermöglichen würde.

Das Projekt zielt darauf ab, Repräsentationen und Methoden für die Analyse von türkisch-deutschem Code-Switching zu entwickeln, Ressourcen und komputationelle Modelle darauf basierend zu erstellen und damit einen Beitrag zu anderen Forschungsbereichen zu leisten.

Die Hauptaufgaben, um die Projektziele zu erreichen, sind die Entwicklung von Tools für die grundlegenden Verarbeitungsschritte der maschinellen Sprachverarbeitung (NLP)--nämlich Normalisierung, Sprachenerkennung, POS-Tagging, morphologische Analyse und Parsing-- und deren Anwendung auf Code-Switching-Korpora, die in diesem Projekt aus Gesprächen und sozialen Medien erstellt werden. Das Projekt wird mit datengesteuerte Ansätze arbeiten, die die Möglichkeit bieten, diese Tools auf andere Sprachpaare anzuwenden und allgemeine Einsichten in die komputationelle Behandlung von CS zu gewinnen. Die strukturellen Analysen werden auch die linguistische Forschung und Forschung zu nachgeschalteten NLP-Aufgaben unterstützen.

Zum Seitenanfang