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Transformationen: Text. Zahlen. Bild. Emmerich Kelih (Graz)

R.U.R. – Rossum’s Universal Robots: Datenverarbeitung in Sprach-, Kultur- und Literaturwissenschaft. Transformationen: Text. Zahlen. Bild. Emmerich Kelih (Graz). Nummer. Sprache. Mittelwert der Wortlänge (in Silben). 1. Englisch. 1,4. 2. Französisch. 1,6. 3. Deutsch. 1,7. 4.

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Presentation Transcript

  1. R.U.R. – Rossum’s Universal Robots: Datenverarbeitung in Sprach-, Kultur- und Literaturwissenschaft Transformationen: Text. Zahlen. Bild. Emmerich Kelih (Graz)

  2. Nummer Sprache Mittelwert der Wortlänge (in Silben) 1 Englisch 1,4 2 Französisch 1,6 3 Deutsch 1,7 4 Esperanto 1,9 5 Italienisch 2,0 6 Griechisch 2,1 7 Ungarisch 2,2 8 Russisch 2,2 9 Lateinisch 2,4 10 Türkisch 2,5 1. Wortlänge und Sprachtypologie Aus: W. Fucks (1968): Nach allen Regeln der Kunst. S. 80

  3. Mittlere Wortlänge (gemessen in Silben) Aus: W. Fucks (1968): Nach allen Regeln der Kunst. S. 80

  4. Autor WL (Graph.) Autor WL (Graph.) Autor WL (Graph.) K I 5,522 Š I 5,553 TD 1 5,721 K II 5,609 Š II 5,686 TD 2 5,753 K. ges. 5,566 Š. ges. 5,603 TD 4 6, 016 TD ges. 5,851 2. Autorenschaft und Wortlänge Aus: Kjetsaa, G. (1984): The Authorship of the Quiet Don. S. 71-73

  5. Ivan Cankar: “Hiša Marije Pomočnice“ Mittlere Wortlänge: Einzelkapitel vs. Gesamtext

  6. številka Tip besedila število zlogov v besedi 1 časopisni I 2,29 2 časopisni II 2,08 3 strokovni I 2,28 4 strokovni II 2,09 5 strokovni III 1,90 6 esejistični I 2,26 7 esejistični II 2,01 8 prozni I 1,95 9 prozni II 1,90 10 prozni III 1,82 11 poetični I 1,87 12 poetični II 1,84 13 poetični III 1,89 14 dramatični I 1,97 15 dramatični II 1,91 16 dramatični III 1,74 3. Textsortentypologie Aus: Poniž, Denis (1974): Slovenski jezik ~literatura ~računalniki. S. 115-117

  7. Gesamtkorpus N=153 Prosa N1 = 102 Poesie N2 = 51 N1.1.= 52 Lit. Prosa N 1.2. = 50 Presse

  8. Vokale (V) Silbendef. I Silbendef. II a, e, i, o, u 1 V = 1 Silbe K + r + K = 1 Silbe R/r + K 4. Silbendefinition “Navadno pa je v besedi toliko zlogov, kolikor je v njej samoglasnikov, ki jih običajmo tudi pišemo s črkami za samoglasnike“ (J.Toporišič2000, 88).

  9. 5. Auszählungsprinzipien a.)Akronyme Beispiele: SMS  EsEmEs SDS EsDeEs NK EnKa JLA  JeLeA

  10. Akürzung Ersetzung I Ersetzung II angl. angleško angleščina dol. določen dolenjski c. k. cesarsko- kraljevi cesarsko-kraljevski c. kr. cesarsko- kraljevi cesarsko-kraljevski c.kr. cesarsko- kraljevi cesarsko-kraljevski dipl. diplomiran diplomatski doc. docent dr. doktor drugo etc. et cetera fr. francoščina francoski g. gospod ga. gospa gdč. gospodična gen. general generalen b.) Abkürzungen - Auszug Aus: Primož, Jakopin (1999): Zgornja meja entropije pri leposlovnih besedilih v slovenskem jeziku.

  11. Text Ersetzung V angl. drami V angleški drami c.-kr. c.kr. c. kr. c. k cesarsko-kraljevi cesarsko-kraljevski Beispiele:

  12. c.) Zahlen Beispiel: Bilo je leta 1907. Bilo je leta tisoč devetsto sedem. Včeraj 10. oktobra je bil poseben praznik. Včeraj desetega oktobra je bil posebenpraznik

  13. d.) Fremdsprachliches Doppelvokale Beispiel: Wiener Neustadt  Viner Nejstadt Lorry  Lorri

  14. Text Wörter (abs.) Silben (abs.) Mittlere Wortlänge/ Silben HMP (mit 0-silbigen Wörtern) 29718 55212 1.8579 HMP (mit 1-silbigen Wörtern) 29459 55212 1.8742 6. Exkurs: 0-silbige Wörter Ivan, Cankar: Hiša Marije Pomočnice (HMP)

  15. Textgattung Prosa (lit.) Presse Poesie Total N 52 50 51 153 Mittelwert (x) 3999,98 1084,16 269,86 1803,73 Median (Md) 2777,00 880,00 223,00 883,00 Stabw. (s) 2943,47 784,47 191,75 2393,19 Kurtosis (g1) 1,80 5,91 9,12 6,61 Schiefe (g2) 1,36 2,08 2,49 2,40 Merkmal: Textlänge in Silben

  16. Multivariate Diskriminanzanalyse: a.) Für jeden Text unter Angabe von zugehörigen Wahrscheinlichkeiten eine individuelle Zuordnung zu einem der betreffenden Texttypen. b.) Keine individuelle Entscheidung

  17. Scatterplot der Diskriminanzvariablen

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