(DeReKo) verwendet, das über diese Schnittstelle zugänglich ist. Ein anderes Abfragesystem ist beispielsweise ANNIS, worüber die schon verfügbaren Texte von „Deutsch Diachron Digital“ zugänglich sind.
Auf die meisten Korpora kann man über web-basierte Schnittstellen zugreifen. Einige Korpusabfrageprogramme lassen sich jedoch auch herunterladen und lokal installieren. Zum Durchsuchen einfacher Textdateien eignet sich beispielsweise AntConc (http://www.laurenceanthony.net/software/antconc/). Dies setzt aber voraus, dass Sie die Textdateien auf Ihrem Rechner verfügbar haben. Viele Korpora gibt es jedoch aus urheberrechtlichen Gründen nicht zum Download, sie lassen sich nur online durchsuchen. Bei sprachhistorischen Korpora sind die urheberrechtlichen Hürden zum Glück oft geringer – das Bonner Frühneuhochdeutschkorpus, das GerManC-Korpus und das Deutsche Textarchiv beispielsweise lassen sich (fast) vollständig herunterladen, was in vielen Fällen flexiblere Suchen ermöglicht.
Kommen wir zu unserem Beispiel zurück, den Begriffen für Süßwaren. Um unsere Fragestellung korpuslinguistisch zu operationalisieren, müssen wir zunächst Begriffe auswählen, nach denen wir suchen wollen. Für unser Beispiel benutzen wir fünf Begriffe aus dem Wortfeld „Süßwaren“; für eine echte Recherche wäre natürlich eine umfassendere Suche notwendig, und man könnte z.B. auf ein Synonymlexikon zurückgreifen, um möglichst viele Lexeme zu finden und das Wortfeld so umfassend wie möglich abzudecken.
Die Lexeme, die wir für unser Beispiel verwenden, sind Süßwaren, Praline, Schokolade, Bonbon und Süßigkeit. Im Abfragefenster von DWDS geben wir ein:
$l=Süßwaren || $l=Praline || $l=Bonbon || $l=Schokolade || $l=Süßigkeit
Mit dem Operator $l geben wir an, dass wir nach dem Lemma unabhängig von der Flexionsform suchen, d.h. neben Bonbon auch nach Pluralformen (die Bonbons) oder Genitivformen (des Bonbons). Der horizontale Strich fungiert in fast allen Abfragesystemen als ODER-Operator; dass man ihn hier doppelt setzen muss, ist ein Spezifikum des DWDS-Abfragesystems.
Eine alternative, etwas effizientere Suchabfrage wäre die folgende, in der die Slashes (/) anzeigen, dass sie von sog. regulären Ausdrücken Gebrauch macht, denen wir in den folgenden Kapiteln noch öfter begegnen werden:
$l=/Süßwaren|Praline|Bonbon|Schokolade|Süßigkeit/
Da hier nicht die DWDS-spezifische Syntax verwendet wird, sondern „normale“ reguläre AusdrückeReguläre Ausdrücke, muss man hier den ODER-Operator nur einmal setzen.
Als Ergebnis erhalten wir eine sog. Konkordanz im Key Word in Context-Format, kurz KWiC. Wie der Name schon sagt, wird dabei der gesuchte Begriff – das Keyword – im Kontext angezeigt:
| Belletristik | an manchen Tagen nach Haufen verdorbener | Pralinen | , zuckrigem Fett . |
| Belletristik | » Vanille und | Schokolade | , wie du's immer mochtest |
| Belletristik | macht sie sich drei verschiedene Sorten | Schokolade | gleichzeitig : |
| Belletristik | und legten uns in die Badewanne , aßen | Pralinen | von Aldi , tranken Bananenmilch vom Pennymarkt |
| Belletristik | Elke läßt eine | Praline | in den Kaffee sinken |
Solche Konkordanzen kann man in einem Tabellenkalkulationsprogramm wie Excel oder dem kostenlosen Pendant Calc von LibreOffice bearbeiten; nähere Informationen hierzu finden sich in den digitalen Begleitmaterialien. Für unsere Fragestellung jedenfalls zeigt sich, dass Süßwaren in belletristischen Texten deutlich häufiger Erwähnung finden als in wissenschaftlichen (Fig. 5).
Fig. 5: Relative Frequenz von fünf Lexemen aus dem Wortfeld „Süßwaren“ in belletristischen und wissenschaftlichen Texten des DWDS-Kernkorpus des 20. Jahrhunderts.
Anatomie eines Korpus
Die Fragestellungen, die wir mit Hilfe von Korpora untersuchen wollen, gehen jedoch häufig über den einfachen Vergleich von Wortfrequenzen hinaus. Wenn wir beispielsweise syntaktische Fragestellungen untersuchen, kann es hilfreich sein, gezielt nach einzelnen Wortarten zu suchen. Aus diesem Grund sind die meisten Korpora auf Wortarten hin getaggt (Part-of-Speech-Tagging, kurz POS-Tagging). Ebenso wie die Lemmatisierung, der wir in unserem Beispiel im vorigen Abschnitt schon begegnet sind, erfolgt dieses Tagging heutzutage meist automatisch. Wenn wir beispielsweise den ersten Satz dieses Kapitels mit Hilfe des Programms TreeTagger (Schmid 1994) annotieren, erhalten wir Folgendes:
| Was | PWS | was |
| ist | VAFIN | sein |
| der | ART | die |
| Gegenstand | NN | Gegenstand |
| der | ART | die |
| Sprachwissenschaft | NN | Sprachwissenschaft |
| ? | $. | ? |
In der linken Spalte ist der ursprüngliche Text zu sehen, der anhand der Leerzeichen in einzelne Tokens, also einzelne Wörter, untergliedert wird. Satzzeichen werden dabei ebenfalls als eigene Tokens behandelt. In der mittleren Spalte sehen wir die Part-of-Speech-Tags, rechts die Lemmata, also die unflektierten Grundformen. Neben dem Part-of-Speech-Tagging und der Lemmatisierung sind natürlich noch viele weitere Annotationen möglich. Viele Korpora sind beispielsweise auch syntaktisch geparst und lassen sich somit zum Beispiel nach Nominalphrasen, Verbalphrasen und anderen Einheiten auf syntaktischer Ebene durchsuchen. Fig. 6 zeigt dies am Beispiel der Nominalphrase der Gegenstand der Sprachwissenschaft, wobei die Knotennamen NK und AG für noun kernel (also: Kernelement einer Nominalphrase) und Attribute, Genitive (also: Genitivattribut) stehen.
Fig. 6: Beispiel für syntaktisches Parsing.
Um die Möglichkeiten und Grenzen eines spezifischen Korpus kennenzulernen, ist es daher unerlässlich, sich zunächst in der Dokumentation zu informieren, auf welche Informationen hin es kodiert ist. Sind die einzelnen Korpusdateien öffentlich zugänglich, kann auch ein Blick auf die Rohdaten Aufschluss darüber geben, welche Möglichkeiten ein Korpus bietet.
Über das Tagging der einzelnen Tokens hinaus bieten Korpora in aller Regel auch Metainformationen zu den einzelnen Texten, beispielsweise zu Textsorte, Entstehungsjahr, Autor/in etc. Die Informationen hierzu finden sich ebenfalls in der Dokumentation.
Von der Konkordanz zur Analyse
Die Konkordanz ist natürlich nur der