FrameNet-Konstruktikon des Deutschen

Methoden & Tools

07.02.2024 13:12 Uhr Böbel 46

Deutsch
Englisch

#### **Konstruktikographisches Vorgehen**
 
Welche Arbeitsprozesse durchläuft eine Konstruktion, bevor sie im Konstruktikon einen Eintrag erhält?

[ACCORDION]
[ACCORDIONSECTION Aufnahme von Konstruktionskandidaten ins Konstruktikon]
Abhängig von der Datenquelle unterscheiden wir zwischen zwei Vorgehensweisen, um neue Konstruktionskandidaten für das Konstruktikon zu identifizieren und dort dokumentieren.

**Variante 1: Korpusdaten aus DeReKo / DWDS**

Eine Möglichkeit, neue Konstruktionen zu identifizieren, geht auf die Sichtung und Analyse Korpusdaten zurück.

(a) Voranalyse und Korpusrecherche 
    * In einem ersten Schritt erfolgt eine Voranalyse der zu betrachtenden Konstruktion. Erweist sich der Konstruktionskandidat als geeignet, werden Belegstellen zur ausgewählten Konstruktion aus einem der Korpora des Digitalen Wörterbuchs der Deutschen Sprache (DWDS) oder dem Deutschen Referenzkorpus (DeReKo) erhoben.
(b) Syntaktische Annotation: Parsing-Pipeline
    * Die exportierten Belegstellen werden im Anschluss geparst, das heißt automatisch syntaktisch annotiert. Hierfür benutzen wir einen Parser, der die Belegstellen nach den Richtlininen der [https://universaldependencies.org|Universal Dependencies] annotiert.
(c) Einführung ins System: Anlegen einer neuen Konstruktion im Strukturindex
    * Das Anlegen des Konstruktionskandidaten ermöglicht die systemweite Verarbeitung der für diese Konstruktion spezifischen Analyseergebnisse und Daten. Sobald die Konstruktion im sogenannten Strukturindex eingepflegt wurde, können z.B. Konstruktionselemente hinzugefügt, eine Struktur/Form angegeben (diese ist relevant für den Form-Index) oder KE-zu-KE-Beziehungen angelegt werden. Daten, die an dieser Stelle eingegeben werden, werden systemweit hinterlegt und sind übergreifend verwendbar und analysierbar. Es ist möglich, Konstruktionen nach den Eigenschaften, die ihnen hier zugeteilt werden, zu ordnen und zu durchsuchen.
    * Ab diesem Punkt ist die Konstruktion im Konstruktikon verankert. Alle speziell für dieses Projekt entwickelten Tools (z.B. das AnnotationTool) greifen nun auf die neu angelegte Konstruktion zu und erlauben ihre Bearbeitung.

**Variante 2: Korpusdaten aus dem Construction Mining-Projekt**
Das Construction Mining-Projekt greift auf das Hamburg Dependency Treebank-Korpus sowie das deutsche Wikipedia-Korpus zurück.

(a) Voranalyse und Belegstellenauswahl
    * Aus den durch das Construction Mining vorgeschlagenen Konstruktionskandidaten werden in einem ersten Schritt geeignete Konstruktionen für das Konstruktikon ausgewählt. Für diese Konstruktionen werden schon vor dem Einfügen ins Konstruktikon erste Kategorisierungen des Konstruktionskandidaten vorgenommen. So gibt es hier z.B. bereits Angaben zur Form und zur Bedeutung der Konstruktion. Auch wurden Konstruktionskandidaten, die zu einer gemeinsamen Konstruktion zusammengefasst werden können, im Vorhinein zusammengefügt.
    * Die Konstruktionskandidaten ergeben sich beim Construction Mining aus konkreten Korpusbelegstellen. Bei der Vorannotation wird aus diesen Belegstellen eine Auswahl an relevanten Belegen getroffen.
(b) Syntaktische Annotation
    * Die Belegstellen  aus dem Construction Mining sind bereits morphosyntaktisch annotiert  und müssen somit nicht die Parsing Pipeline durchlaufen. Schritt (b) entfällt damit.
(c) Einführung ins System: Anlegen einer neuen Konstruktion im Strukturindex
    * Die Konstruktion kann inklusive der Belegstellen und der im Construction Mining angegebenen Informationen zu Form, Bedeutung, Familienzugehörigkeit usw. in den Strukturindex exportiert werden. 
    * Nun ist es nur noch nötig, fehlende Informationen wie KE-Namen zu ergänzen.

[/ACCORDIONSECTION]
[ACCORDIONSECTION Semantische Annotation und Erstellung des Konstruktionseintrags]
Nachdem die Konstruktion wie unter Variante 1 oder 2 beschrieben ins Konstruktikon eingepflegt wurde, erfolgt die Weiterverarbeitung der Daten sowie die Erstellung des finalen Konstruktionseintrags.
(d) Semantische Annotation: das AnnotationTool (AT)
    * Das AT ist eine Annotationssoftware, die im Zuge dieses Projekts entwickelt wurde, um den spezifischen technischen Anforderungen bei der Annotation von Konstruktionen und Frames Rechnung zu tragen. Das AT zeichnet sich durch eine intuitive Benutzeroberfläche aus. Das folgende Beispiel veranschaulicht die AT-basierte Annotation einer Realisierung der __Geschweige_denn__-Konstruktion:
[bq note-constructicon]
Die Lehrer tun sich schwer beim Teacher-Training.
[[sub][sc]Fokuskontext[/sc][/sub]Die meisten von ihnen haben zuvor noch [sub][sc]KorE[/sc][/sub]nie einen Computer] {[sub]Geschweige_denn[/sub][[sub][sc]Erstes_Konjunkt[/sc][/sub]gesehen], [[sub][sc]KE-lex[/sc][/sub]geschweige denn] [[sub][sc]Zweites_Konjunkt[/sc][/sub]bedient]}.
[/bq]

* Auf das AnnotationTool sowie auf den Annotationsoutput kann direkt von den anderen Tools aus zugegriffen werden. Alle Tools sind so miteinander vernetzt, dass Änderungen automatisch systemweit vorgenommen werden können.
* Zentrale Aspekte, die durch die Entwicklung des AT erst ermöglicht wurden, sind:
    - Zeichenbasierte Annotation (morphologische Annotation, Annotation von diskontinuierlichen Einheiten): Das AT ermöglicht Annotationen unterhalb der Ebene von Worttokens. Daher ist es möglich, einzelne Zeichen wie beispielsweise Präfixe zu kennzeichnen. In der Konstruktionsfamilie Negating_connector können etwa un-Präfixe wie in ungern Korrelierende Elemente instantiieren, die durch das AT annotiert werden können.
    - Annotation über Satzgrenzen hinweg (z.B. von anaphorischen Relationen und Konstruktionen, die sich über Satzgrenzen hinweg erstrecken): Das AT ermöglicht eine nicht durch Satzgrenzen limitierte Annotation. Dies ist beispielsweise nötig, wenn sich die Realisierung von Konstruktionen wie Geschweige_denn über Satzgrenzen hinaus erstreckt. Im nachstehenden Beispielsatz könnten die FE [sc]Fokuskontext[/sc] und [sc]Erstes_Konjunkt[/sc] bei einer auf die Satzgrenze beschränkte Annotation nicht berücksichtigt werden, da beide erst im nachfolgenden Satz realisiert werden:
[bq note-constructicon]
[[sub][sc]Fokuskontext[/sc][/sub]Sie kennen [[sub][sc]KorE[/sc][/sub]aber nicht]] {[sub]Geschweige_denn[/sub][[sub][sc]Erstes_Konjunkt[/sc][/sub]ihren Kontostand]. [sub][sc]KE-lex[/sc][/sub]Geschweige denn] [[sub][sc]Zweites_Konjunkt[/sc][/sub]die monatlichen Ausgaben]}. Oder ihre Einnahmen. (Zeit Campus, 15.04.2009, Nr. 03)
[/bq]
    - Annotation von Null-Instantiierungen (nicht realisierte Kern-KE): In Übereinstimmung mit FrameNet werden auch ausgelassene Kern-KE entsprechend ihrer Lizenzierungsmechanismen annotiert (Definite Nullinstantiierung, Indefinite Nullinstantiierung, Konstruktionale Nullinstantiierung). Dies ist beispielsweise für nullinstantiierte Kern-KE (Fokuskontext, Erstes_Konjunkt, Zweites_Konjunkt) der __Geschweige_denn__-Konstruktion relevant.
    - Volltextannotation: Das AnnotationTool ermöglicht ebenfalls das Annotieren ganzer Texte. So ist es möglich, innerhalb eines Textes verschiedenste Konstruktionen ausfindig zu machen und zu annotieren.

(e) Layer-Auswahl und Belegstellen generieren
* Die annotierten Belegstellen können dann im Anschluss für den Konstruktionseintrag generiert werden. Hierfür wählen die Annotator*innen zunächst die für diese Konstruktion relevanten Layer aus (z.B. PT, POS und GF), die später im Konstruktionseintrag angezeigt werden können.
* Nachdem die Belegstellen generiert wurden, erfolgt die Auswahl der Belegstellen, die im Eintrag als Beispiele angezeigt werden sollen.

(f) Eintragsmaske und Relationenmaske
* Die Eintragsmaske wird genutzt, um Definitionen und Ausführungen, die später im Konstruktionseintrag angezeigt werden sollen (z.B. Definitionen von KE oder allgemeine Informationen zu der Konstruktion), hinzuzufügen. 
* In der Relationenmaske werden sowohl Beziehungen zwischen Konstruktionen und ihren Elementen als auch Beziehungen zwischen Frames und Konstruktionen und ihren Elementen angelegt.

(g) Der Konstruktionseintrag
* Die erzielten Ergebnisse der vorangegangenen Analyseschritte werden in einem letzten Schritt in einem strukturierten Format zusammengeführt. Der Konstruktionseintrag umfasst somit alle für die Konstruktion relevanten Analyseergebnisse und Definitionen.
* Aus den annotierten Belegstellen werden automatisch folgende Daten generiert:

**1. Realisierungsmuster von Konstruktionen**
Realisierungsmuster zeigen die Reihenfolge, in der die Konstruktionselemente in den Belegstellen realisiert sind. Hier finden sich auch Angaben über die Frequenz der einzelnen Realisierungsmuster und die lizenzierten sequentiellen Anordnungen der Konstruktionselemente. Die ganz rechte Spalte gibt an, wie viele Belegstellen dem Realisierungsmuster entsprechen. Die syntaktischen Realisierungsmuster helfen somit bei der Identifikation von semantischen und syntaktischen Beschränkungen der einzelnen Konstruktionselemente. Auch ausgelassene Konstruktionselemente können durch die Realisierungsmuster identifiziert werden.
Für die __Geschweige_denn__-Konstruktion kann beispielsweise eine starke Präferenz für die sequenzielle Reihenfolge [[[sc]Fokuskontext[/sc]] [[sc]Erstes_Konjunkt[/sc]] [[sc]KE-lex[/sc]] [[sc]Zweites_Konjunkt[/sc]]] beobachtet werden.

**2. Syntaktische Realisierungen der Konstruktionselemente**
[bq note-danger]
Diese Information bezieht sich auf einen älteren Stand. Aktuell werden im Projekt Universal Dependencies verwendet. Die Annotation und Analyse von Phrasentyp und grammatischer Funktion wird nicht länger verwendet.
[/bq]
Die sprachliche Realisierung von Konstruktionselementen kann im Hinblick auf Phrasentyp (PT) und, falls einbezogen, grammatische Funktion (GF) und Wortart (POS) variieren. Daher können für jede Konstruktion neben den Realisierungsmustern weitere Informationen zu den jeweiligen Realisierungen der Konstruktionselemente im Hinblick auf PT, GF und POS abgerufen werden.
[/ACCORDIONSECTION]
[/ACCORDION]

Welche Arbeitsprozesse durchläuft ein Frame, bevor er im FrameNet einen Eintrag erhält?

[ACCORDION]
[ACCORDIONSECTION Aufnahme von Framekandidaten ins FrameNet]
Im FrameNet-Teilprojekt werden Framekandidaten in der Regel auf der Grundlage von Korpusdaten aus dem Digitalen Wörterbuch der Deutschen Sprache (DWDS) oder dem Deutschen Referenkorpus (DeReKo) angelegt. Dafür werden Korpusdaten zu avisierten Lexikalischen Einheiten (LE) des Frames gesichtet, analysiert und exportiert.

(a) Voranalyse, Korpusrecherche & Subkorporation
* In einem ersten Schritt erfolgt eine Voranalyse des zu betrachtenden Frames, seiner etwaigen Frame-Elemente (FE) und der LE, die ihn evozieren könnten. 
* Erscheinen der Framekanditat und seine potentiellen LE geeignet, werden Belegstellen zu den LE aus einem der Korpora des DWDS oder dem DeReKo erhoben und somit Teilkorpora für jede einzelne LE des Frames angelegt. Dieser Schritt wird als Subkorporation bezeichnet.

(b) Syntaktische Annotation: Parsing-Pipeline
* Die exportierten Belegstellen werden im Anschluss direkt geparst, das heißt automatisch syntaktisch annotiert. Hierfür benutzen wir einen Parser, der die Belegstellen nach den Richtlininen der [https://universaldependencies.org|Universal Dependencies] annotiert.

(c) Einführung ins System: Anlegen eines neuen Frames im Strukturindex
* Das Anlegen des Framekandidaten im sogenannten Strukturindex ermöglicht die systemweite Verarbeitung der für diesen Frame spezifischen Analyseergebnisse und Daten. Sobald der Frame im Strukturindex eingepflegt wurde, können z.B. FE hinzugefügt oder Frame-zu-Frame-Beziehungen angelegt werden. Daten, die an dieser Stelle eingegeben werden, werden systemweit hinterlegt und sind übergreifend verwendbar und analysierbar. Es ist möglich, Frames nach den Eigenschaften, die ihnen hier zugeteilt werden, zu ordnen und zu durchsuchen.
* Ab diesem Punkt ist der Frame im FrameNet verankert. Alle speziell für unser Projekt entwickelten Tools (z.B. das AnnotationTool) greifen nun auf den neu angelegten Frame zu und erlauben seine Bearbeitung.

[/ACCORDIONSECTION]
[ACCORDIONSECTION Semantische Annotation und Erstellung des Frame-Eintrags und LE-Eintrags]
Sobald der Frame - wie in Schritt eins beschrieben - ins FrameNet eingepflegt wurde, erfolgt die semantische Annotation der vorab geparsten Korpusdaten sowie die Erstellung des finalen Frame-Eintrags und der mit ihm verknüpften LE-Einträge.
(d) Semantische Annotation: das AnnotationTool (AT)
* Das AT ist eine Annotationssoftware, die im Zuge dieses Projekts entwickelt wurde, um den spezifischen technischen Anforderungen bei der Annotation von Konstruktionen und Frames Rechnung zu tragen. Details zur Funktionalität des AnnotationTools können im obigen Abschnitt zu Methoden und Tools des Konstruktikons nachgelesen werden.
* Im AT werden die Belegstellen, die im Zuge der Subkorporation zu den einzelnen LE eines Frames (in der Annotation als Targets bezeichnet) gesammelt wurden, mittels FE annotiert. Die Annotation erfolgt auf mehreren Ebenen (Layern), sodass sprachliche Einheiten, die mehr als ein FE instanziieren, bei Bedarf auch doppelt annotiert werden können (FE1 und FE2)). Ebenso können etwaige Verb-Konstruktionen - wie beispielsweise Funktionsverbgefüge - bei Nomen-Targets auf einem separaten Layer (V-Kxn) annotiert werden. Darüber hinaus werden im AT auch nicht instanziierte Kern-FE mittels Null-Instanziierungen markiert.
* Auf das AnnotationTool sowie auf den Annotationsoutput kann direkt von den anderen Tools aus zugegriffen werden. Alle Tools sind so miteinander vernetzt, dass Änderungen automatisch systemweit vorgenommen werden können.

Abbildung XY veranschaulicht die AT-basierte Annotation des Satzes (1), einer typischen Instanz der LE __geben__ des [sc]Geben[/sc]-Frames.
[bq note-framenet]
[[sub][sc]Geber[/sc][/sub]Die Äffin] gibt [[sub][sc]Empfänger[/sc][/sub]ihrem Jungen] [[sub][sc]Objekt[/sc][/sub]eine Banane].
[/bq]

(e) Layer-Auswahl und Belegstellen generieren
* Die im AT analysierten Belegstellen werden im Anschluss an die Annotation für die sogenannten Annotationsreporte der einzelnen LE, die im Frame-Eintrag integriert sind, generiert. 
* Nachdem die Belegstellen generiert wurden, erfolgt die Auswahl der Belegstellen, die im Frame-Eintrag als Beispiele angezeigt werden sollen. 
(f) Eintragsmasken und Relationenmaske
* Die Eintragsmasken werden genutzt, um Definitionen und Ausführungen, die später im Frame-Eintrag sowie im LE-Eintrag angezeigt werden sollen (z.B. Definitionen von Kern- und Nicht-Kern-FE), hinzuzufügen. 
* In der Relationenmaske werden sowohl Beziehungen zwischen Frames, Beziehungen zwischen den Elementen der Frames als auch Beziehungen zwischen Frames und Konstruktionen sowie ihren Elementen angelegt. 
(g) Der Frame-Eintrag
* Die erzielten Ergebnisse der vorangegangenen Analyseschritte werden in einem letzten Schritt in einem strukturierten Format zusammengeführt. Der Frame-Eintrag umfasst somit alle für den Frame relevanten Analyseergebnisse und Definitionen.
(h) Der LE-Eintrag
* Im LE-Eintrag werden neben einer (aus dem DWDS und andere ausgewiesene Korpora stammenden) Kurz-Definition der LE, Valenzmuster sowie syntaktische Realisierungen der einzelnen FE in Bezug auf die jeweilige LE tabellenartig aufgeführt.
* Aus den annotierten Belegstellen werden also automatisch folgende Daten generiert:

**1. Valenzmuster**
Valenzmuster zeigen die Reihenfolge bzw. die Kombinationsmöglichkeiten, in der die Frame-Elemente in den Belegstellen der einzelnen LE realisiert sind. Hier finden sich auch Angaben über die Frequenz der einzelnen Valenzmuster. Jedes Valenzmuster ist außerdem mit annotierten Belegstellen, die das Muster exemplifizieren, verknüpft. Die Valenzmuster helfen bei der Identifikation von semantischen und syntaktischen Beschränkungen der einzelnen FE in Bezug auf eine LE des Frames. Auch ausgelassene FE  können durch die Valenzmuster identifiziert werden.

**2. Syntaktische Realisierungen der Frame-Elemente**
[bq note-danger]
Diese Information bezieht sich auf einen älteren Stand. Aktuell werden im Projekt Universal Dependencies verwendet. Die Annotation und Analyse von Phrasentyp und grammatischer Funktion wird nicht länger verwendet.
[/bq]
Die sprachliche Realisierung von FE  kann im Hinblick auf Phrasentyp (PT) und grammatische Funktion (GF) und Wortart (POS) variieren. Daher können für jede LE des Frames neben den Valenzmustern weitere Informationen zu den jeweiligen Realisierungen der einzelnen FE im Hinblick auf PT, GF und POS abgerufen werden. Angegeben wird auch, wie viele Belege es für Realisierungen einer FE als in einer bestimmten PT-GF-Kombination gibt. Auch Informationen über POS können einbezogen werden. Die Realisierungsvarianten sind nach fallender Frequenz sortiert.

**3. KWIC-Ansicht der Frame-Elemente**
Die Ansicht Belegstellen-KWIC bietet eine nach ausgewähltem Frame-Element oder Target (LE) sortierte Übersicht der Belegstellen zu einer LE, sodass im Fall der Auswahl eines FE dessen Instanziierungsvarianten direkt untereinander stehen und verglichen werden können. Je nach Betrachtungsinteresse können verschiedene Sortierungen eingestellt werden.

[/ACCORDIONSECTION]
[/ACCORDION]

#### **Tools zur Visualisierung und Analyse von Daten**
[ACCORDION]
[ACCORDIONSECTION Grammatik-Lexikon-Kontinuum]
Das **[https://gsw.phil.hhu.de/apps/continuum|Grammatik-Lexikon-Kontinuum]-Tool** ordnet Konstruktionen und lexikalische Einheiten in einem Graphen hinsichtlich ihrer Schematizität und Idiomatizität an. Die Auswahl der betrachteten Konstruktionen erfolgt durch das Setzen inkrementeller Filter, wodurch z.B. verschiedene Varietäten, Modalitäten oder morphosyntaktische Kategorien ein- oder ausgeschlossen und auch miteinander kombiniert werden können.  
Das Tool erlaubt also eine überblickende Darstellung aller bedeutungsevozierender Einheiten hinsichtlich im Konstruktikon annotierter Parameter.

[/ACCORDIONSECTION]

[ACCORDIONSECTION FrameMap (FrameNet 3D)]

Die **[https://gsw.phil.hhu.de/apps/framemap|FrameMap]** zeigt eine 3D-Visualisierung aller im FrameNet des Deutschen angelegten Frames. Der Anordnung liegt der Frame-Familien-Algorithmus und damit die Nähe zwischen den einzelnen Frames zugrunde; der Nähe im dreidimensionalen Raum entspricht also semantische Nähe.
[/ACCORDIONSECTION]

[ACCORDIONSECTION SimilarCxns]
Dieses [https://gsw.phil.hhu.de/apps/similarity|Tool] zur **Berechnung und Darstellung semantischer Ähnlichkeiten** ermittelt, inwiefern semantische Gemeinsamkeiten zwischen einer **ausgewählten Konstruktion** und potenziell **allen Konstruktionen im Konstruktikon des Deutschen** vorliegen. Dies geschieht im Rückgriff auf die **Frames**, die von den Konstruktionen evoziert werden. Entsprechend dieser semantischen Gemeinsamkeiten und Unterschiede werden Punkte vergeben; die Punktzahl korreliert mit semantischer Ähnlichkeit: je höher die Punktzahl, desto größer die Ähnlichkeit.
Das Tool berücksichtigt bei seiner Berechnung sowohl die **Evokationsart** (primärer vs. nicht-primärer Frame) als auch das **Mapping** der Konstruktionselemente auf die entsprechenden Kern-Frame-Elemente. Auch **relatierte Frames** (also Frames, die zwar nicht übereinstimmen, aber aus einer gemeinsamen Frame-Familie stammen) werden bei der Berechnung der semantischen Ähnlichkeit berücksichtigt. Die Bepunktung hängt hier zusätzlich von dem **Relationstypen** und dem **Abstand zwischen den Frames (Kantenanzahl)** ab. Die verschiedenen Kriterien werden unterschiedlich stark gewichtet; da eine höhere Punktzahl eine höhere semantische Ähnlichkeit impliziert, wird die Erfüllung eines in Bezug auf Bedeutungs-/Funktionsgleichheit relevanteren Kriteriums entsprechend höher bepunktet als ein periphereres Kriterium.
Eine ausführlichere Erläuterung der Kriterien und ihrer Bepunktung erfolgt im Infotext des SimilarCxns-Tools.

[/ACCORDIONSECTION]
[/ACCORDION]

Weitere Informationen stellen wir auf Anfrage gerne bereit.

Vorschau:

#### **Constructographic Procedure**

What working steps does a construction go through to get an entry in the Constructicon?

[ACCORDION]
[ACCORDIONSECTION Addition of construction candidates to the Constructicon]
Depending on the data source, we distinguish between two procedures for identifying and documenting new construction candidates for the Constructicon.

**Option 1: Corpus Data from DeReKo/DWDS**

One way to identify new constructions is to review and analyze corpus data.

(a) Pre-analysis and corpus research
* The first step is a pre-analysis of the construction. If the construction candidate proves to be suitable, examples for the selected construction are collected from one of the corpora of the Digital Dictionary of the German Language (DWDS) or the German Reference Corpus (DeReKo).
(b) Syntactic annotation: Parsing Pipeline
* The exported examples are then parsed, i.e. automatically syntactically annotated. For this purpose, we use a parser that annotates the examples according to the  [https://universaldependencies.org|Universal Dependencies] guidelines.
(c) Implementation into the system: Creating a new construction in the structure index
* The creation of the construction candidate enables the system-wide processing of the analysis results and the data specific to this construction. As soon as the construction has been entered in the so-called structure index, construction elements can be added, a structure/form can be specified (this is relevant for the form index) or CE-to-CE relations can be created. Data entered at this point is stored system-wide and can be used and analyzed. It is possible to organize and browse constructions according to the properties assigned to them here.
* From this point onwards, the construction is anchored in the Constructicon. All tools specially developed for this project (e.g. the AnnotationTool) now access the newly created construction and allow it to be edited.

**Variant 2: Corpus data from the construction mining project**
The construction mining project draws on the Hamburg Dependency Treebank corpus and the German Wikipedia corpus.

(a)	Pre-analysis and example selection
* In a first step, suitable constructions for the Constructicon are selected from the construction candidates proposed by the construction mining algorithm. For these constructions, initial categorizations (e.g. information on the form and meaning of the construction) are made before they are added to the Constructicon. Construction candidates that can be combined into a single construction are also merged in advance.
* In construction mining, the construction candidates are derived from specific corpus examples. During pre-annotation, a selection of relevant examples is made from this data.

(b) Syntactic annotation
* The examamples from construction mining are already morphosyntactically annotated and therefore do not have to pass through the parsing pipeline. Step (b) is therefore omitted.

(c) Implemenation into the system: Creating a new construction in the structure index
* The construction can be exported to the structure index including the examples and the information on form, meaning, family affiliation etc. specified in the construction mining.
* Now it is only necessary to add remaining information such as CE names.

[/ACCORDIONSECTION]
[ACCORDIONSECTION Semantic annotation and creation of the construction entry]

After the construction has been added to the Constructicon as described under variant 1 or 2, the data is processed further and the final construction entry is created.

(d) Semantic annotation: The AnnotationTool (AT)
* The AT is an annotation software that was developed for this project to meet the specific technical requirements for the annotation of constructions and frames. The AT is characterized by an intuitive user interface. The following example illustrates the AT-based annotation of the realization of a typical instance of the __Geschweige_denn__ (‚__let alone__‘) construction:
[bq note-constructicon]
Die Lehrer tun sich schwer beim Teacher-Training.
[[sub][sc]Fokuskontext[/sc][/sub]Die meisten von ihnen haben zuvor noch [[sub][sc]KorE[/sc][/sub]nie] einen Computer] {[sub]Geschweige_denn[/sub][[sub][sc]Erstes_Konjunkt[/sc][/sub]gesehen], [[sub][sc]KE-lex[/sc][/sub]geschweige denn] [[sub][sc]Zweites_Konjunkt[/sc][/sub]bedient]}.

Teachers find teacher training difficult.
[[sub][sc]Focus_context[/sc][/sub]Most of them have [[sub][sc]CorE[/sc][/sub]never] {[sub]Let_alone[/sub][[sub][sc]First_conjunct[/sc][/sub]seen]} a computer before, {[[sub][sc]CE-lex[/sc][/sub]let alone] [[sub][sc]Second_conjunct[/sc][/sub]used]} it].
[/bq]

* The AnnotationTool as well as the annotation output can be accessed directly from the other tools. All tools are linked so changes can be made automatically system-wide.
* Central aspects that are only possible because of the development of the AT are:

-  Character-based annotation (morphological annotation, annotation of discontinuous units): The AT enables annotations below the level of word tokens. It is therefore possible to mark individual characters such as prefixes. In the construction family [mono]Negating_connector[/mono], for example, __un__-prefixes as in __ungern__ (‚__unwillingly__‘) can instantiate correlating elements, which can be annotated by the AT.
-  Annotation across sentence boundaries (e.g. of anaphoric relations and constructions that extend across sentence boundaries): The AT enables annotation that is not limited by sentence boundaries. This is necessary, for example, if the realization of constructions such as __geschweige_denn__ (‚__let_alone__‘) extends beyond sentence boundaries. In the example sentence below, the FEs [sc]Fokuskontext[/sc] (‚[sc]Focus_context[/sc]‘) and [sc]Erstes_Konjunkt[/sc] (‚[sc]First_conjunct[/sc]‘) could not be taken into account with an annotation limited to the sentence boundary, as both are only realized in the following sentence:
[bq note-constructicon]
[[sub][sc]Fokuskontext[/sc][/sub]Sie kennen [[sub][sc]KorE[/sc][/sub]aber nicht]] {[sub]Geschweige_denn[/sub][[sub][sc]Erstes_Konjunkt[/sc][/sub]ihren Kontostand]. [[sub][sc]KE-lex[/sc][/sub]Geschweige denn] [[sub][sc]Zweites_Konjunkt[/sc][/sub]die monatlichen Ausgaben]}. Oder ihre Einnahmen. (Zeit Campus, 15.04.2009, Nr. 03)

[[sub][sc]Focus_context[/sc][/sub][[sub][sc]CorE[/sc][/sub]But] they don't know] {[sub]Let_alone[/sub][[sub][sc]First_conjunct[/sc][/sub]their account balance]. [[sub][sc]CE-lex[/sc][/sub]Let alone] [[sub][sc]Second_conjunct[/sc][/sub]the monthly expenses]}. Or their income.
[/bq]

- Annotation of null-instantiations (unrealized core CEs): in accordance with FrameNet, omitted core CEs are also annotated according to their licensing mechanisms (definite null-instantiation, indefinite null-instantiation, constructional null-instantiation). This is relevant, for example, for null-instantiated core CEs (focus_context, first_conjunct, second_conjunct) of the __let_alone__ construction.
- Full-text annotation: The AnnotationTool also enables the annotation of entire texts. This makes it possible to find and annotate a wide variety of constructions within a text.

(e) Layer selection and generating examples
* The annotated examples can then be generated for the construction entry. To do this, the annotators first select the layers relevant for this construction (e.g. PT, POS and GF), which can later be displayed in the construction entry.
* Once the examples have been generated, the examples that are to be displayed in the entry are selected.

(f) Entry mask and relations mask
* The entry mask is used to add definitions and explanations that are displayed in the construction entry (e.g. definitions of CEs or general information about the construction).
* Relations between constructions and their elements as well as relations between frames and constructions and their elements are created in the relations mask.

(g) The construction entry
* The results of the previous analysis steps are brought together in a structured format in a final step. The construction entry thus comprises all analysis results and all relevant definitions.
* The following data is automatically generated from the annotated documents:

**1. Realization patterns of constructions**
Realization patterns show the order in which the construction elements are realized in the examples. Here you will also find information on the frequency of the individual realization patterns and the licensed sequential order of the construction elements. The far right column indicates how many examples correspond to the realization pattern. The syntactic realization patterns thus help to identify semantic and syntactic restrictions of the individual construction elements. Omitted construction elements can also be identified by the realization patterns.
For the __let_alone__ construction, for example, a strong preference for the sequential order [[[sc]Focus_context[/sc]] [[sc]First_conjunct[/sc]] [[sc]CE-lex[/sc]] [[sc]Second_conjunct[/sc]]] can be observed (in German).

**2. Syntactic realizations of construction elements**

[bq note-danger]
This information refers to an older version. Universal dependencies are currently used in the project. The annotation and analysis of phrase type and grammatical function is no longer used.
[/bq]

The linguistic realization of construction elements can vary with regard to phrase type (PT) and, if included, grammatical function (GF) and part of speech (POS). Therefore, in addition to the realization patterns, further information on the realizations of the construction elements with regard to PT, GF and POS can be retrieved for each construction.

[/ACCORDIONSECTION]
[/ACCORDION]

What working steps does a frame go through to get an entry in the FrameNet?
[ACCORDION]
[ACCORDIONSECTION Addition of frame candidates to the FrameNet]

In the FrameNet sub-project, frame candidates are usually created on the basis of corpus data from the Digital Dictionary of the German Language (DWDS) or the German Reference Corpus (DeReKo). For this purpose, corpus data on the intended lexical units (LUs) of the frame are viewed, analyzed and exported.

(a) Pre-analysis, corpus research & sub-corporation
* The first step is a pre-analysis of the frame, its possible frame elements (FEs) and the Lexical Units (LUs) that could evoke it.
* If the frame candidate and its potential LUs appear suitable, references for the LUs are collected from the DWDS or the DeReKo corpora, whereby sub-corpora are created for each individual LU of the frame. This step is referred to as subcorporation.

(b) Syntactic annotation: Parsing pipeline
* The exported examples are then parsed, i.e. automatically syntactically annotated. For this purpose, we use a parser that annotates the examples according to the  [https://universaldependencies.org|Universal Dependencies] guidelines.

(c) Introduction to the system: Creating a new frame in the structure index
* The creation of the frame candidate in the so-called structure index enables the system-wide processing of the analysis results and the data specific to this frame. As soon as the frame has been entered in the structure index, frame elements (FEs) can be added or frame-to-frame relations can be created. Data entered at this point is stored system-wide and can be used and analyzed. It is possible to organize and browse frames according to the properties assigned to them here.
* From this point onwards, the frame is anchored in FrameNet. All tools specially developed for our project (e.g. the AnnotationTool) now access the newly created frame and allow it to be edited.

[/ACCORDIONSECTION]
[ACCORDIONSECTION Semantic annotation and creation of the frame and LU entry]

As soon as the frame – as described in step one – has been added to FrameNet, the semantic annotation of the previously parsed corpus data and the creation of the final frame entry and the LU entries linked to it take place.
(d) Semantic annotation: The AnnotationTool (AT)
* The AT is an annotation software that was developed for this project to meet the specific technical requirements for the annotation of constructions and frames. Details on the functionality of the AnnotationTool can be found in the above section on methods and tools of the Constructicon.
* In the AT, the examples that were collected for the individual LUs of a frame (referred to as [sc]Targets[/sc] in the annotation) are annotated using FEs. The annotation takes place on several levels, so that linguistic units that instantiate more than one FE can be annotated twice if necessary (FE1 and FE2). Any verb constructions – such as functional verb structures – can also be annotated on a separate layer (V-Cxn). In addition, non-instantiated core FEs are also marked in the AT using null-instantiations.
* The AnnotationTool and the annotation output can be accessed directly from the other tools. All tools are interlinked in such a way that changes can be made automatically system-wide.

The following example illustrates the AT-based annotation of a sentence with a typical instance of the LU __geben__ (‚__giving__‘) of the [sc]Giving[/sc] frame.
[bq note-framenet]
[[sub][sc]Geber[/sc][/sub]Die Äffin] gibt [[sub][sc]Empfänger[/sc][/sub]ihrem Jungen] [[sub][sc]Objekt[/sc][/sub]eine Banane].

[[sub][sc]Donor[/sc][/sub]The monkey] gives [[sub][sc]Recipient[/sc][/sub]her boy] [[sub][sc]Theme[/sc][/sub]a banana].
[/bq]

(e) Generating layer selection and examples
* The examples analyzed in the AT are generated after the annotation for the so-called annotation reports of the individual LUs, which are integrated in the frame entry. 
* Once the examples have been generated, the sentences that are to be displayed as examples in the frame entry are selected. 
(f) Entry masks and relations mask
* The entry masks are used to add definitions and explanations that aredisplayed in the frame and in the LU entry (e.g. definitions of core and non-core FEs). 
* Relations between frames, relations between the elements of the frames and relations between frames and constructions and their elements are created in the relations mask. 
(g) The frame entry
* The results of the previous analysis steps are brought together in a structured format in a final step. The frame entry thus includes all analysis results and definitions relevant to the frame.
(h) The LU entry
* In the LU entry, a short definition of the LU (from the DWDS and other corpora), valency patterns and syntactic realizations of the individual FEs in relation to the respective LU are listed in a table.
* The following data is automatically generated from the annotated references:

**1. Valence patterns**
Valence patterns show the order or the possible combinations in which the frame elements are realized in the examples of the individual LUs. Here information about the frequency of the individual valence patterns is made available. Each valence pattern is also linked to annotated examples that exemplify the pattern. The valence patterns help to identify semantic and syntactic restrictions of the individual FEs in relation to a LU of the frame. Omitted FEs can also be identified by the valence patterns.

**2. Syntactic realizations of the frame elements**

The linguistic realization of FEs can vary in terms of phrase type (PT), grammatical function (GF) and part of speech (POS). Therefore, in addition to the valence patterns, further information on the respective realizations of the individual FEs with regard to PT, GF and POS can be called up for each LU of the frame. It is also indicated how many examples there are for realizations of a FE as in a certain PT-GF combination. Information on POS can also be included. The realization variants are sorted by decreasing frequency.

**3. KWIC view of the frame elements**
The KWIC view offers an overview of the examples for an LU sorted according to the selected frame element or target (LU), so that if an FE is selected, its possible instantiations can be directly compared. Different sorting options can be selected depending on the interest of the user.

[/ACCORDIONSECTION]
[/ACCORDION]

#### **Tools for the visualization and analysis of data**
[ACCORDION]
[ACCORDIONSECTION Grammar-Lexicon-Continuum]
The **[https://gsw.phil.hhu.de/apps/continuum|Grammar-Lexicon-Continuum]-Tool** arranges constructions and lexical units in a graph according to their schematicity and idiomaticity. The constructions are selected by setting incremental filters, whereby, for example, different varieties, modalities or morphosyntactic categories can be included or excluded and also combined with each other.  
The tool thus allows an overview of all meaning-evoking units with regard to parameters annotated in the Constructicon.

[/ACCORDIONSECTION]

[ACCORDIONSECTION FrameMap (FrameNet 3D)]
The **[https://gsw.phil.hhu.de/apps/framemap|FrameMap]** shows a 3D visualization of all frames created in the German FrameNet. The arrangement is based on the frame family algorithm and thus the proximity between the individual frames; proximity in three-dimensional space therefore corresponds to semantic proximity.

[/ACCORDIONSECTION]

[ACCORDIONSECTION SimilarCxns]
This [https://gsw.phil.hhu.de/apps/similarity|tool] for **calculating and displaying semantic similarities** determines the extent to which there are semantic similarities between a **selected construction** and potentially **all constructions in the German Constructicon**. This is done by referring to the **frames** evoked by the constructions. Scores are awarded according to these semantic similarities and differences; the score correlates with semantic similarity: the higher the score, the greater the similarity.
In its calculation, the tool takes into account both the **evocation type** (primary vs. non-primary) and the **mapping** of the construction elements to the corresponding core frame elements. **Related frames** (i.e. frames that do not match but come from a shared frame family) are also taken into account. The scoring here also depends on the **relation type** and the **distance between the frames (number of edges)**. The criteria are weighted differently; since a higher score implies a higher semantic similarity, the fulfillment of a criterion that is more relevant in terms of meaning/function equality is scored correspondingly higher than a more peripheral criterion.
A more detailed explanation of the criteria and their scoring can be found in the info text of the SimilarCxns tool.

[/ACCORDIONSECTION]
[/ACCORDION]

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