Gegenstand der Arbeit ist eine computerlinguistische Modellierung der Bedeutungskonstitution in sprachlichen Einheiten. Ausgehend vom Phänomen der Variabilität sprachlicher Bedeutung wird die Bedeutungskonstitution als ein dynamischer Prozess beschrieben, bei dem sich die Bedeutung sprachlicher Einheiten erst innerhalb lokaler Kontexte konkretisiert. Diese Konzeption eines dynamischen Bedeutungsbegriffs stützt sich auf eine der zentralen Annahmen der Kognitiven Semantik, der zufolge Bedeutungen nicht unabhängig vom Kontext existieren.

Methodischer Leitgedanke ist eine empirisch-experimentelle Herangehensweise an sprachwissenschaftliche Problemstellungen. Die bei der empirischen Überprüfung des Modells zu beachtenden Anforderungen an wissenschaftliche Experimente – Kontrolle, Wiederholbarkeit und Variation – werden durch die softwaretechnologische Umsetzung mittels des linguistischen Komponentensystems Tesla (Text Engineering Software Laboratory) berücksichtigt.

Die Modellierung erfolgt vor dem Hintergrund der Distributional Hypothesis nach Zellig S. Harris über die algorithmische Erfassung sprachlicher Verwendungsmuster in großen Textkorpora. Auf Basis einer Repräsentation des Bedeutungspotentials durch Vektoren wird die Bedeutungskonstitution als informationsverarbeitender Prozess modelliert, im Zuge dessen eine lokale Anpassung der Vektoren im Sinne einer kontextuellen Aktivierung im Vektorraum erfolgt. In der hier vorgeschlagenen Modellierung sind die Verwendungsmuster damit der entscheidende Informationsträger und -lieferant – mit anderen Worten: ohne Muster keine Bedeutung.

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Claes Neuefeind ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Digital Humanities der Universität zu Köln, an dem er 2017 mit der vorliegenden Dissertation promoviert wurde. Sein Interesse gilt der Anwendung computerlinguistischer Methoden in den Geisteswissenschaften, mit Schwerpunkten in den Bereichen Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und kollaboratives Arbeiten.

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