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dc.contributor.authorJäger, Gerhard
dc.date.accessioned2025-03-07T17:45:52Z
dc.date.available2025-03-07T17:45:52Z
dc.date.issued2014
dc.date.submitted2020-01-07 16:47:06
dc.date.submitted2020-04-01T10:44:46Z
dc.date.submitted2019-03-22 23:55
dc.date.submitted2020-01-07 16:47:06
dc.date.submitted2020-04-01T10:44:46Z
dc.identifier1004481
dc.identifierOCN: 1100490557
dc.identifierhttp://library.oapen.org/handle/20.500.12657/25614
dc.identifier.urihttps://doab-dev.siscern.org/handle/20.500.12854/160623
dc.description.abstractIn the middle of the 20th century there were various attempts to classify Languages ​​with the help of word lists that correspond to the basic vocabulary of the relevant Languages ​​are taken to automate. These methods have been and are being critically discussed in historical linguistics since The results obtained often proved to be faulty. In recent years, we are experiencing a new upswing lexicostatistically and glottochronological approaches. Their chances of success are essential today better than half a century ago, as we now have large amounts of comparative data available in electronic form, and computational linguistics and bioinformatics provide powerful tools for statistically evaluating these data. This article presents a case study illustrating the potential of lexicostatistical methods in the 21st century.
dc.description.abstractIn der Mitte des 20. Jahrhunderts gab es diverse Versuche, die Klassifikation von Sprachen mit Hilfe von Wortlisten, die dem Grundvokabular der betreffenden Sprachen entnommen sind, zu automatisieren. Diese Methoden wurden und werden in der historischen Sprachwissenschaft gemeinhin kritisch diskutiert, da sich die erzielten Ergebnisse häufig als fehlerhaft erwiesen. In den letzten Jahren erleben wir einen neuen Aufschwung lexikostatistischer und glottochronologischer Ansätze. Deren Erfolgsaussichten sind heute wesentlich besser als vor einem halben Jahrhundert, da uns jetzt große Mengen an sprachvergleichenden Daten in elektronischer Form zur Verfügung stehen und die Computerlinguistik und Bioinformatik mächtige Werkzeuge bereitstellt, diese Daten statistisch auszuwerten. Im vorliegenden Artikel wird eine Fallstudie vorgestellt, die das Potenzial lexikostatistischer Methoden im 21. Jahrhundert illustriert.
dc.languageGerman
dc.relation.ispartofseriesJahrbuch des Instituts für Deutsche Sprache
dc.rightsopen access
dc.subject.otherLanguage
dc.subject.otherstatistics
dc.subject.otherthema EDItEUR::C Language and Linguistics
dc.titleChapter Lexikostatistik 2.0*
dc.typechapter
oapen.identifier.doi10.1515/9783110343007.197
oapen.relation.isPublishedByaf2fbfcc-ee87-43d8-a035-afb9d7eef6a5
oapen.relation.isPartOfBook172578a8-4b3f-434f-98d9-2d91752de56e
oapen.relation.isFundedBy7292b17b-f01a-4016-94d3-d7fb5ef9fb79
oapen.relation.isFundedByfb214456-da48-4ff7-a1ee-f6407a27f6be
oapen.collectionEuropean Research Council (ERC)
oapen.pages20
oapen.place.publicationBerlin/Boston
oapen.grant.number324246
oapen.grant.programFP7 SC39
dc.relationisFundedBy7292b17b-f01a-4016-94d3-d7fb5ef9fb79
dc.abstractotherlanguageIn der Mitte des 20. Jahrhunderts gab es diverse Versuche, die Klassifikation von Sprachen mit Hilfe von Wortlisten, die dem Grundvokabular der betreffenden Sprachen entnommen sind, zu automatisieren. Diese Methoden wurden und werden in der historischen Sprachwissenschaft gemeinhin kritisch diskutiert, da sich die erzielten Ergebnisse häufig als fehlerhaft erwiesen. In den letzten Jahren erleben wir einen neuen Aufschwung lexikostatistischer und glottochronologischer Ansätze. Deren Erfolgsaussichten sind heute wesentlich besser als vor einem halben Jahrhundert, da uns jetzt große Mengen an sprachvergleichenden Daten in elektronischer Form zur Verfügung stehen und die Computerlinguistik und Bioinformatik mächtige Werkzeuge bereitstellt, diese Daten statistisch auszuwerten. Im vorliegenden Artikel wird eine Fallstudie vorgestellt, die das Potenzial lexikostatistischer Methoden im 21. Jahrhundert illustriert.


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