LREC 2016

Die 10. internationale Konferenz „Language Resources and Evaluation“ (LREC) findet in diesem Jahr von 23. – 28. Mai in Portorož (Slowenien) statt. Wie Nicoletta Calzolari (Conference Chair) in ihrer Eröffnung anmerkte, ist die LREC laut Google Scholar-Ranking nach ACL, EMNLP und NAACL die wichtigste Konferenz im Bereich Computational Linguistics. Weiterhin wurden einigen interessante Auswertungen zu den LREC 2016-Einreichungen gezeigt: So sind die in den Beiträgen mit Abstand am häufigsten beschriebenen linguistischen Resourcen Korpora und Lexika sowie auch Tagger/Parser, Treebanks, Evaluationsdatensätze, generische Software Toolkits, Annotationstools, Korpustools, Ontologien u.v.m. Über 3/4 der Ressourcen beschäftigt sich mit geschriebener Sprache, der Rest mit gesprochener Sprache, Zeichensprache oder mit multimodalen Sprachdaten.

Aus Regensburg wurde auf der LREC 2016 ein Beitrag zur Erstellung eines Dialektlexikons des Bayerischen mithilfe von Facebookgruppen präsentiert. Dabei werden die Daten automatisiert aus einer offenen Facebookgruppe, die hauptsächlich in Dialekt schreibt, extrahiert. Im nächsten Schritt übersetzen die Mitglieder dieser Gruppe mithilfe eines selbst entwickelten Crowdsourcingtools die häufigsten Dialektwörter. Der Foliensatz zum Vortrag findet sich hier:

LREC-2016-Slides-Frontpage

Der entsprechende Artikel ist über die LREC-Proceedings frei verfügbar: http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2016/pdf/820_Paper.pdf

Abstract: Data acquisition in dialectology is typically a tedious task, as dialect samples of spoken language have to be collected via questionnaires or interviews. In this article, we suggest to use the “web as a corpus” approach for dialectology. We present a case study that demonstrates how authentic language data for the Bavarian dialect (ISO 639-3:bar) can be collected automatically from the social network Facebook. We also show that Facebook can be used effectively as a crowdsourcing platform, where users are willing to translate dialect words collaboratively in order to create a common lexicon of their Bavarian dialect. Key insights from the case study are summarized as “lessons learned”, together with suggestions for future enhancements of the lexicon creation approach.

Auch das Thema „Digital Humanities“ scheint auf der LREC zunehmend an Bedeutung zu gewinnen, was sich u.a. an einer eigenen DH-Session mit den folgenden Themen zeigt:

Weitere Dialekt-Ressourcen im Web:

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