In der vorliegenden Arbeit wurde sich mit der Frage beschäftigt, ob und wenn ja inwiefern das spanische que, neben seinen klassischen Verwendungsweisen als Pronomen und Konjunktion, als Diskursmarker (DM) fungieren kann, also ob que in bestimmten Kontexten seinen propositionalen Gehalt verliert und rein diskursive Funktionen übernimmt. Es wurden 128 Beispiele von satzinitialen que untersucht, welche sich zunächst nicht eindeutig als grammatisches Element klassifizieren lassen. Die Beispiele entstammen einem Korpus, welches auf einem auf Grundlage der zweiten Staffel der Netflix-Serie “Élite” erstellten Transkript basiert. Das Material wurde anhand von fünf auf Grundlage der Forschungsliteratur erstellten Kriterien analysiert und je nach Erfüllung oder Nicht-Erfüllung in die Kategorien “nicht pragmatikalisiert” (NP), “teilweise pragmatikalisiert” (TP) und “pragmatikalisiert” (P) eingeordnet. Innerhalb jeder dieser Kategorien wurde(n) die entsprechende(n) grammatische(n) bzw. pragmatische(n) Funktion(en) spezifiziert und die Ergebnisse in einem Raster zusammengetragen. Für die Funktionszuordnung in der Kategorie (P) wurde hierbei auf die DM-Klassifizierung von Martín Zorraquino und Portolés 1999 zurückgegriffen und hierbei teilweise noch einmal weiter spezifiziert. Bei der Analyse haben sich 89 als P, 34 als TP und fünf Beispiele als NP herausgestellt. Von den 89 als P eingestuften que wurde der Großteil (84) als “comentador” beschrieben - als DM, der einen Kommentar einführt. So wurden insgesamt 72 que als DM eingestuft, die einen erklärenden Kommentar einleiten. Es wurde hiermit eine objektive Einstufung von que als DM erreicht, welche gleichzeitig erste Aufschlüsse über die spezifischen Funktionen von que als DM gibt. Die Nutzung konkreter Kriterien zur Analyse von potentiellen DM gewährleistet Objektivität und leistet einen Beitrag zur Systematisierung der teils von Uneinigkeiten und Interpretationen geprägten DM-Forschung.

There is an ongoing discussion in the literature whether the series of sentences ‘It’s not α that did P. α and β did P.’ is acceptable or not. Whereas the homogeneity approach in Büring & Križ 2013, Križ 2016, and Križ 2017 predicts these sentences to be unacceptable, the alternative-based approach predicts acceptability depending on the predicate being interpreted distributively or non- distributively (among others, Horn 1981, Velleman et al. 2012, Renans 2016a,b). We report on three experiments testing the predictions of both types of approaches. These studies provide empirical data that not only bears on these approaches, but also allows us to distinguish between different accounts of cleft exhaustivity that might otherwise make the same predictions. The results of the three studies reported here suggest that the acceptability of clefts depends on the interpretation of the predicate, thereby posing a serious challenge to the homogeneity approach, and contributing to the ongoing discussion on the semantics of it-clefts.

Predictive coding and its generalization to active inference offer a unified theory of brain function. The underlying predictive processing paradigmhas gained significant attention in artificial intelligence research for its representation learning and predictive capacity. Here, we suggest that it is possible to integrate human and artificial generative models with a predictive coding network that processes sensations simultaneously with the signature of predictive coding found in human neuroimaging data. We propose a recurrent hierarchical predictive coding model that predicts low-dimensional representations of stimuli, electroencephalogram and physiological signals with variational inference. We suggest that in a shared environment, such hybrid predictive coding networks learn to incorporate the human predictive model in order to reduce prediction error. We evaluate the model on a publicly available EEG dataset of subjects watching one-minute long video excerpts. Our initial results indicate that the model can be trained to predict visual properties such as the amount, distance and motion of human subjects in videos.

Head-Driven Phrase Structure Grammar is a constraint-based theory. It uses features and values to model linguistic objects. Values may be complex, e. g. consist of feature values pairs themselves. The paper shows that such feature value pairs together with identity of values and relations between feature values are sufficient to develop a complete linguistic theory including all linguistic levels of description. The paper explains the goals of researchers working in the framework and the way they deal with data and motivate their analyses. The framework is explained with respect to an example sentence that involves the following phenomena: valence, constituent structure, adjunction/modification, raising, case assignment, nonlocal dependencies, relative clauses.