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Meaning and Function
(2021)
The use of the word functional in the most diverse theories and approaches has contributed in no small measure to the confusion in linguistics today. This article does not claim to give an overview of the different directions of functionalism in linguistics. Rather, the aim is to present what Coseriu‘s view characterised as functional in his time and to what extent his theory outlined a path that still makes sense in functional-cognitive linguistics today. This will involve an examination of Coseriu‘s difficult-to-identify concept of function. Furthermore, the article will also show that functional thinking is relevant for current grammatography.
Meaning and Function
(2022)
The use of the word functional in the most diverse theories and approaches has contributed in no small measure to the confusion in linguistics today. This article does not claim to give an overview of the different directions of functionalism in linguistics. Rather, the aim is to present what Coseriu‘s view characterised as functional in his time and to what extent his theory outlined a path that still makes sense in functional-cognitive linguistics today. This will involve an examination of Coseriu‘s difficult-to-identify concept of function. Furthermore, the article will also show that functional thinking is relevant for current grammatography.
Die vorliegende Dissertation widmet sich dem Thema Synonymie im besonderen Fall der phraseologischen Einheiten. Es handelt sich um eine korpusbasierte, empirische Untersuchung, die sich insbesondere mit der Frage beschäftigt, ob und inwiefern es möglich ist, sich typisch semantischen Kategorien wie Bedeutung, Idiomatizität, Bildlichkeit etc. über die Untersuchung typischer Verwendungsmuster zu nähern. Diese Themenstellung motiviert sich aus bisher in der linguistischen Literatur strittigen grundsätzlichen Aspekten der Diskussion um Bedeutung und Synonymie: Sie ist zum einen als Beitrag zum besseren Verständnis des Verhältnisses zwischen Verwendungsdaten und Bedeutung sowie zum Status traditioneller wörterbuchähnlicher Bedeutungsangaben innerhalb einer gebrauchsbasierten Semantik gedacht: Zum anderen geht es darum, detaillierte Erkenntnisse über die Übertragbarkeit des Konzepts Synonymie von Einzellexemen auf phraseologische Einheiten zu gewinnen. Unter der Annahme, dass menschliches Lernen bzw. Erschließen von Bedeutung primär empirisch funktioniert, ist die Analyse der Breite der Varianz des tatsächlichen kontextuellen Verhaltens phraseologischer Einheiten bei gleicher oder ähnlicher Bedeutung dazu geeignet, detaillierte Erkenntnisse über die Korrelation zwischen Bedeutungs- und Verwendungsaspekten sowie über den Einfluss phraseologiespezifischer Eigenschaften zu gewinnen. Ausgangspunkt der Untersuchung ist eine Gruppe phraseologischer Einheiten, die in Wörterbüchern als bedeutungsähnlich bzw. synonym klassifiziert werden. Unter diesen phraseologischen Einheiten finden sich Ausdrücke unterschiedlicher Bildlichkeit, Idiomatizität und morphosyntaktischer Struktur, von denen einige aus mehreren Inhaltswörtern bestehen, wie etwa jmd. schüttelt etw. aus dem Ärmel, jmd. hat etw. mit der Muttermilch eingesogen und jmd. weiß Bescheid, während andere lediglich Verbindungen eines Inhaltswortes mit einem oder mehreren Funktionswörtern und dem Verb haben oder sein darstellen. Zur letzteren Gruppe gehören unter anderem Ausdrücke wie jmd. hat das Zeug zu etw., jmd. ist auf Zack und jmd. ist vom Fach. Diese Heterogenität der zu untersuchenden Ausdrücke bezüglich ihres phraseologischen Status macht sie zu einem geeigneten Gegenstand der differenzierten Betrachtung der Rolle phraseologiespezifischer Eigenschaften für die Beschreibung von Bedeutung und Synonymie. Die Untersuchung besteht im ersten Schritt in einer detaillierten Annotation aller Vorkommenskontexte der phraseologischen Einheiten im Korpus des DWDS (Berlin-Brandeburgische Akademie der Wissenschaften, www.dwds.de) auf Basis einer Reihe vordefinierter Analysekriterien. Aus dieser Annotation wird in einem zweiten Schritt eine Beschreibung der typischen Verwendungsmerkmale jeder einzelnen lexikalischen Einheit gewonnen. Gleichzeitig enstehen nach einer festgelegten Methode Bedeutungsbeschreibungen in Form von Paraphrasen, die auf elementare Bedeutungsbestandteile reduziert werden. Diese Bedeutungs- und Verwendungsbeschreibungen der untersuchten phraseologschen Einheiten bilden die Basis für den dritten Teil der Arbeit, in der die beiden Beschreibungsebenen aufeinander bezogen werden. Im Ergebnis zeigt die Arbeit, dass a) Zwischen Verwendung und Bedeutung lexikalischer (phraseologischer) Einheiten identifizierbare systematische Korrelationen bestehen, die einen datenzentrierten Zugang zur Untersuchung und Beschreibung lexikalischer Semantik ermöglichen. b) Innerhalb einer Gruppe von Synonymen so wie auch innerhalb einer erweiterten Menge quasisynonymer Ausdrücke jedem einzelnen Element ein eigener Platz zukommt, der dieses Element von allen anderen Elementen unterscheidet. c) Die Verwendungsdaten einer phraseologischen Einheit positive Evidenz für den individuellen Grad der Relevanz der Merkmale Festigkeit, Idiomatizität und Motiviertheit einer phraseologischen Einheit liefern.
Jochen Pahl un de Subrekter
(2012)
Increased N400 amplitudes on indefinite articles (a/an) incompatible with expected nouns have been initially taken as strong evidence for probabilistic pre-activation of phonological word forms, and recently been intensely debated because they have been difficult to replicate. Here, these effects are simulated using a neural network model of sentence comprehension that we previously used to simulate a broad range of empirical N400 effects. The model produces the effects when the cue validity of the articles concerning upcoming noun meaning in the learning environment is high, but fails to produce the effects when the cue validity of the articles is low due to adjectives presented between articles and nouns during training. These simulations provide insight into one of the factors potentially contributing to the small size of the effects in empirical studies and generate predictions for cross-linguistic differences in article induced N400 effects based on articles’ cue validity. The model accounts for article induced N400 effects without assuming pre-activation of word forms, and instead simulates these effects as the stimulus-induced change in a probabilistic representation of meaning corresponding to an implicit semantic prediction error.
Increased N400 amplitudes on indefinite articles (a/an) incompatible with expected nouns have been initially taken as strong evidence for probabilistic pre-activation of phonological word forms, and recently been intensely debated because they have been difficult to replicate. Here, these effects are simulated using a neural network model of sentence comprehension that we previously used to simulate a broad range of empirical N400 effects. The model produces the effects when the cue validity of the articles concerning upcoming noun meaning in the learning environment is high, but fails to produce the effects when the cue validity of the articles is low due to adjectives presented between articles and nouns during training. These simulations provide insight into one of the factors potentially contributing to the small size of the effects in empirical studies and generate predictions for cross-linguistic differences in article induced N400 effects based on articles’ cue validity. The model accounts for article induced N400 effects without assuming pre-activation of word forms, and instead simulates these effects as the stimulus-induced change in a probabilistic representation of meaning corresponding to an implicit semantic prediction error.
Increased N400 amplitudes on indefinite articles (a/an) incompatible with expected nouns have been initially taken as strong evidence for probabilistic pre-activation of phonological word forms, and recently been intensely debated because they have been difficult to replicate. Here, these effects are simulated using a neural network model of sentence comprehension that we previously used to simulate a broad range of empirical N400 effects. The model produces the effects when the cue validity of the articles concerning upcoming noun meaning in the learning environment is high, but fails to produce the effects when the cue validity of the articles is low due to adjectives presented between articles and nouns during training. These simulations provide insight into one of the factors potentially contributing to the small size of the effects in empirical studies and generate predictions for cross-linguistic differences in article induced N400 effects based on articles’ cue validity. The model accounts for article induced N400 effects without assuming pre-activation of word forms, and instead simulates these effects as the stimulus-induced change in a probabilistic representation of meaning corresponding to an implicit semantic prediction error.
We argue that natural language can be usefully described as quasi-compositional and we suggest that deep learning-based neural language models bear long-term promise to capture how language conveys meaning. We also note that a successful account of human language processing should explain both the outcome of the comprehension process and the continuous internal processes underlying this performance. These points motivate our discussion of a neural network model of sentence comprehension, the Sentence Gestalt model, which we have used to account for the N400 component of the event-related brain potential (ERP), which tracks meaning processing as it happens in real time. The model, which shares features with recent deep learning-based language models, simulates N400 amplitude as the automatic update of a probabilistic representation of the situation or event described by the sentence, corresponding to a temporal difference learning signal at the level of meaning. We suggest that this process happens relatively automatically, and that sometimes a more-controlled attention-dependent process is necessary for successful comprehension, which may be reflected in the subsequent P600 ERP component. We relate this account to current deep learning models as well as classic linguistic theory, and use it to illustrate a domain general perspective on some specific linguistic operations postulated based on compositional analyses of natural language. This article is part of the theme issue 'Towards mechanistic models of meaning composition'.