Die Rolle von Abstraktheit und Wortbedeutungen bei der Unterscheidung von wörtlichen und nicht-wörtlichen Bedeutungen von deutschen Partikelverben

Abstract

Ziel dieser Arbeit ist es, die wörtliche bzw. metaphorische Verwendung von deutschen Partikelverben richtig identifizieren zu können. Als erster Schritt werden hier der von Köper und Schulte im Walde (2016) vorgeschlagene Klassifizierer in Python reimplementiert und die Menge der verwendeten Daten erweitert. Als zweiten zentralen Schritt dieser Arbeit variieren wir die verwendeten Abstraktheitsfeatures und experimentieren mit eigens erzeugten Werten. Als letztes Feature werfen wir einen Blick auf die Verwendung der Wortbedeutungen in Form der im Duden definierten Senses, welche wir mithilfe des Lesk-Algorithmus (Lesk, 1986) sowie Wortvektoren bestimmen.