urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:	edition	
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urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.1	p	die beschreibung der komplexität von (literarischen) texten muss für jeden aspekt, also vokabular, satz/syntax, uneigentliche rede, intertextualität usw., gesondert vorgenommen werden. im folgenden beschäftigen wir uns mit dem aspekt satz/syntax, der lange zeit vor allem über die durchschnittliche satzlänge erfasst wurde (sherman 1893, flesch 1948, best 2005). dabei bleibt aber, so eine naheliegende vermutung, die interne syntaktische komplexität eines satzes unberücksichtigt. die meisten leser würden z. b. einen stark verschachtelten satz als syntaktisch komplexer einstufen als eine gleich lange parataktische konstruktion. unsere arbeit zielt darauf, diesen aspekt unter verwendung der im <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">natural language processing</hi> (nlp) weitverbreiteten dependenzbasierten syntaxmodelle messen zu können. kontext unserer Überlegungen ist das unterfangen, textkomplexität quantitativ zu erfassen. so können annahmen in der literaturwissenschaft und linguistik über die unterschiedliche komplexität der texte bestimmter gattungen, autoren oder gar von teilsystemen, z. b. populäre literatur vs. hochliteratur, empirisch überprüft werden. bislang wird die syntaktische komplexität überwiegend auf phrasenstrukturbäumen ermittelt (für eine Übersicht siehe vajjala balakrishna 2015: 51–52), allerdings fehlen dafür in vielen sprachen verlässliche nlp-werkzeuge. auf der anderen seite stehen mit dem universal-dependencies-projekt (nivre u. a. 2016)<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">1</hi> bereits mehr als 100 manuell erstellte baumbanken in über 60 sprachen (darunter auch ältere sprachstufen) in einer sprachübergreifend konsistenten annotation zur verfügung und es gibt computerlinguistische pipelines wie etwa udpipe (straka und straková 2017),<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">2</hi> die texte in allen diesen sprachen tokenisieren, taggen, lemmatisieren und parsen können. von daher liegt es nahe, die syntaktische komplexität von texten auch mit dependenzbasierten maßen zu messen. einen ersten vergleich von dependenzbasierten komplexitätsmaßen hat oya (2012) durchgeführt.
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.2	p	für unsere untersuchung verwenden wir ein deutschsprachiges korpus von knapp 1.000 romanen aus den letzten 60 jahren. bei etwa 85% der texte handelt es sich um heftromane (romanzen (13%), science fiction (65%) und horror (7%)), bei den restlichen 15% um hochliteratur (kanonische texte und/oder literaturpreisträger). alle texte wurden mit dem dariah-dkpro-wrapper (jannidis u. a. 2016)<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">3</hi> verarbeitet.
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.3	p	syntaktische komplexitätsmaße sind typischerweise auf satzebene definiert. wir berechnen für jeden satz die folgenden maße:<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">4</hi>
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.4	p	zum vergleich ermitteln wir zusätzlich die satzlänge, d. h. die anzahl tokens pro satz. um einen wert für die syntaktische komplexität eines gesamten textes zu erhalten, bilden wir jeweils die mittelwerte über alle sätze.
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.5	p	die ergebnisse sind in den folgenden sechs grafiken als boxplots dargestellt (der weiße kreis markiert zusätzlich das arithmetische mittel):
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.6	p	<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="276_final-68845ec25494ae1982a7a30987f775c8.png" /> <head> <lb />abbildung 1. average dependency distance </head> </figure>
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.7	p	<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="276_final-1f62594c2dfb29b65e70c58e7ee284e7.png" /> <head> <lb />abbildung 2. closeness centrality </head> </figure>
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.8	p	<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="276_final-ff69c8b4433888f12f70e7f1fb1605a5.png" /> <head> <lb />abbildung 3.closeness centralization </head> </figure>
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.9	p	<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="276_final-d922d2d76c44248f84b586d67e3aa57e.png" /> <head> <lb />abbildung 4. outdegree centralization </head> </figure>
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.10	p	<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="276_final-23d73a7b0099d30df4446a04ab753ac7.png" /> <head> <lb />abbildung 5. dependenten pro token </head> </figure>
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.11	p	<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="276_final-1e6207df237e2b0b63ed26529241b14e.png" /> <head> <lb />abbildung 6. höhe des dependenzbaums </head> </figure>
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.12	p	<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="276_final-245096169bf192b9c8122d44f23b3a77.png" /> <head> <lb />abbildung 7. satzlänge </head> </figure>
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.13	p	die boxplots für hoch- und schemaliteratur insgesamt würden nahelegen, dass es für die untersuchten maße keinen statistisch signifikanten unterschied zwischen hoch- und schemaliteratur gibt. die detailansicht für die einzelnen unterkategorien der schemaliteratur bringt jedoch interessantes zu tage. zwischen den einzelnen kategorien untereinander gibt es deutlich ausgeprägtere unterschiede als zwischen hoch- und schemaliteratur insgesamt. besonders auffällig ist, dass fast alle maße eine signifikant höhere komplexität für science-fiction-literatur anzeigen als für romanzen oder horrorhefte. wahrscheinlich liegt das daran, dass das sf-teilkorpus aus romanen der serie ‚perry rhodan‘ besteht, der auch von literaturwissenschaftlicher seite eine sonderrolle innerhalb der heftromane zugeschrieben wird (nast 2017). ebenfalls auffällig ist, dass alle maße eine viel größere streuung für die hochliteratur aufweisen als für die zahlenmäßig viel stärker vertretene schemaliteratur. dafür bieten sich zwei erklärungsmodelle an: a) die hochliteratur besteht eigentlich aus mehreren gattungen, die sich wiederum deutlich voneinander unterscheiden; b) der unterschied lässt sich auf die unterschiedlichen eigenschaften der literarischen teilfelder zurückführen – in der hochliteratur dominiert der wert variation/Überraschung, in den populären genres der wert erwartbarkeit, wahrscheinlich sogar erzwungen durch lektoren.
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.14	p	<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="276_final-a66dfd02e1a2a1359940fc1174e5638c.png" /> <head> <lb />abbildung 8.pearson-korrelationen zwischen den komplexitätsmaßen </head> </figure>
urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:1.15	p	eine analyse der pearson-korrelationen zwischen den komplexitätsmaßen zeigt, dass einige davon nahezu perfekt korrelieren.<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">5</hi> so beispielsweise <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">closeness centralization</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">outdegree centralization</hi> (r = 0,99), <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">closeness centrality</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">closeness centralization</hi> (r = 0,98), die höhe des dependenzbaums und die satzlänge (r = 0,97) und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">closeness centrality</hi> und die anzahl dependenten pro wort (r = 0,96). <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">average dependency distance</hi> ist den anderen dependenzbasierten maßen am unähnlichsten (0,50 ≤ r ≤ 0,78). insgesamt betrachtet, korrelieren die verwendeten maße zwar recht robust mit der durchschnittlichen satzlänge (0,65 ≤ r ≤ 0,83), scheinen sich aber (mit ausnahme der höhe des dependenzbaums) doch auch ausreichend stark von ihr zu unterscheiden um den durch das parsen der texte und berechnen der dependenzbasierten maße entstehenden mehraufwand zu rechtfertigen. zusätzlich könnte es durch die gezielte entwicklung längenkorrigierter maße gelingen, unterschiedliche aspekte syntaktischer komplexität getrennt voneinander zu erfassen.
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urn:cts:dhd:2019.proisl_thomas_dependenzbasierte_syntaktische_komplexitaetsma_:2.1	notes	<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn1" place="foot" n="1"> <ptr target="http://universaldependencies.org/" /> </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn2" place="foot" n="2"> <ptr target="http://ufal.mff.cuni.cz/udpipe" /> </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn3" place="foot" n="3"> <ptr target="https://github.com/dariah-de/dariah-dkpro-wrapper" /> </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn4" place="foot" n="4"> <ptr target="https://github.com/tsproisl/linguistic_and_stylistic_complexity" /> </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn5" place="foot" n="5"> <hi rend="italic">closeness centrality</hi>, <hi rend="italic">closeness centralization</hi> und <hi rend="italic">outdegree centralization</hi> wurden für diese analyse mit −1 multipliziert, damit für alle maße größere werte eine höhere komplexität anzeigen. </note>
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