Usage and Empirical Productivity of International Adjectival Suffixes in Slovak Revisited

4 Jana Levická Verwendung und empirische Produktivität der Adjectival Suffixes in Slovak Revisited internationalen doi.org/10.35321/term28-03 Verwendung und empirische Produktivität internationaler Adjektiv-Suffixe im slowakischen Revisited Das Institut für Linguistik Jana Levická Ľ. Štúr der Slowakischen Akademie der Wissenschaften ORCID id: https: https: www.orcid.org/0000-0001-6027-604X Zusammenfassung Dieses Papier stellt eine Fortsetzung früherer Untersuchungen dar, die sich auf die Verwendung und Produktivität von fünf lateinischen Suffixen im Slowakischen konzentrieren. Die Analyse konzentriert sich auf die reale und potenzielle Produktivität in einem zweistufigen Vergleich: 1) Token und Lemma, die in einem allgemeinen ausgewogenen Korpus v. g. von spezialisierten und akademischen Texten vorkommen; 2) allgemeiner Korpus von spezialisierten und akademischen Texten v. g. von spezialisierten (Sub-) Korpus von medizinischen, rechtlichen, wirtschaftlichen und religiösen Texten. Das erste Ziel der Fortsetzung war es, festzustellen, ob die Niedrigfrequenz-Lemma neue Münzen enthalten, die zur Produktivitätsvariation über Domänen hinweg beitragen könnten. Das zweite Ziel bestand darin, eine geeignete statistische Maßnahme zu ermitteln und umzusetzen, die den Vergleich von Produktivitätskorpusdaten zwischen Korpusen unterschiedlicher Größe ermöglicht. Schlüsselwörter: Produktivität, Adjektiv, Suffix, allgemeines Korpus, spezialisiertes Korpus, hapax legomena, niedrigfrequentes Lemma, große Anzahl seltener Ereignisverteilungen. ANOTATIJA Šiame straipsnyje aprašomas tyrimas yra ankstesnio tyrimo, nagrinėjančio penkių lotynų kalbos priesagų vartojimą ir produktyvumą slovakų kalboje, tęsinys. Tyrime siekiama nustatyti realų ir potencių produktyvumą atliekant palyginimą dviem etapais: 1) Wortžių formos (angl. tokens) ir antraštinės žodžių formos, arba lemos (angl. lemmas), esančios bendrajame subalansuotame tekstyne, lyginamos su esančiomis bendrajame specialiųjų ir akademinių tekstų tekstyne; 2) lyginamos bendrajame specialiųjų ir akademischen tekstų tekstyne ir specialiajame medicininių, teisinių, ekonominių ir religinių tekstų patekstynyje esančios žodžių formos ir lemos. Pagrindinis tęstinio tyrimo tikslas nustatyti, ar tarp retai vartojamų lemų yra naujažodžių, kurie galėtų prisidėti prie produktyvumo skirtumų skirtingose srityse. Tyrimu taip pat versucht zu bestimmen, ir pritaikyti statistinę priemonę, kuri leistų palyginti tekstyno medžiagos produktyvumą skirtingos apimties tekstynuose. ESMINIAI ŽODŽIAI: produktyvumas, būdvardis, priesaga, bendrasis tekstynas, specialusis tekstynas, hapaksas, retai vartojama lema, didelis retų įvykių pasiskirst skaičius 5 5Terminologija | 2021 | 28 1. INTRODUCTION Die Motivation für unsere Forschung entstand aus einem Interesse an der terminologischen Synonymie und, innerhalb dieses breiteren Themas, an synonymen denominalen Adjektiven als Bestandteilen von Mehrwortbegriffen. Der Fokus auf Adjektive ist keine Neuheit in der Terminologieforschung. Detaillierte Analysen, die auf Adjektive abzielen, finden sich in den Arbeiten einer Reihe von Terminologen, insbesondere aus den 1990er und 2000er Jahren1. In der Geschichte der slowakischen Terminologie lassen sich adjektivzentrierte Studien, die durch die Notwendigkeit der Vereinheitlichung und der Einführung standardisierter slowakischer Terminologien ausgelöst wurden, auf die 1950er Jahre (siehe z. B. Ján Horecký 1956). Die Bedeutung von Adjektiven in der Terminologie und Sprachen für spezielle Zwecke kann auch durch statistische Daten, die von Corpora bereitgestellt werden, illustriert werden. Die Mehrheit der spezialisierten Corpus, die aus dem slowakischen nationalen Corpus-Projekt (im Folgenden nur SNC-Projekt) hervorgegangen sind, weist ein höheres Verhältnis an Adjektiven im Vergleich zum Referenzkorpus (prim-7,0-frk) auf, d.h. der Korpus, der aus einem gleichmäßigen Anteil an fiktiven, spezialisierten und journalistischen Texten zusammengestellt wurde2. Wie in Tabelle 1 zu sehen ist, beträgt dieser Unterschied fast 2%, mit Ausnahme des religiösen Korpus (blf-2.0), in dem das Verhältnis der Adjektive ungefähr gleich ist wie im Referenzkorpus (7,46%). In der zweiten Zeile der Tabelle 1 ist das Verhältnis der Gerunde dargestellt, die auch mit differenzierenden und klassifizierenden Funktionen in slowakischen Mehrwortbegriffen verwendet werden. Im Rahmen der morphologischen Anmerkung des SNC-Projekts werden diese als spezifische Gruppe klassifiziert, weshalb sie getrennt von Verben markiert werden (Garabík et al. 2004). Die Koexistenz und Konkurrenz von Adjektiven wurde im Zusammenhang mit der Sprache im Allgemeinen identifiziert und analysiert (z. B. Nábělková 1996). Ihr Eintritt in mehrwörtliche Begriffe ist jedoch ein ziemlich wenig erforschtes Thema. Ein häufiges Phänomen, das zu Synonymität und Konkurrenz von Adjektiven führt, ist die Koexistenz von lateinischen Adjektiven und ihren (slowakischen) Gegenstücken (vnútrožilový intravenózny intravenös). Die letztere Gruppe umfasst auch eine Untergruppe, die sowohl slowakische als auch aus etymologischer Sicht lateinische oder internationale Suffixe mit derselben internationalen Wurzel kombiniert hat (z. B. bakterial […] baktériový […] bakterial[…]). Gelegentlich eine Variante zweier internationaler Suffixe mit demselben in1 Siehe beispielsweise H. Assadi und D. Bourigault 1995; S. Normand und D. Bourigault 2001; B. Daille 2001; F. Maniez 2001; M.-C. L[…]Homme 2002, 2003; oder I. Carrière 2008. Weitere Einzelheiten über die für die vorgestellte Analyse verwendeten Korporen finden Sie in Teil 3.2. 5 Jana Levická Verwendung und empirische Produktivität der Adjectival Suffixes in Slovak Revisited internationalen ternationalen Wurzel kann entstehen (z. B. hypersonórny […] hypersonický, kontradiktorický […] kontradiktórny). This study, focusing on the usage of specific suffixes in the Slovak Sprache, versucht zu identifizieren, ob einige von ihnen eher eine solche Koexistenz erleichtern oder häufiger in terminologischen Adjektiven vorkommen, weshalb der Begriff der morphologischen Produktivität in diesem Fall relevant wird. Die für die Analyse ausgewählten Suffixe repräsentieren eine geringe Gruppe, die für die Prägung von Nomenaladjektiven innerhalb eines breiten Spektrums slowakischer Adjektivsuffixe verwendet wird3. Was ihre Zusammensetzung betrifft, so bestehen die fünf Suffixe aus einem (anpassten) internationalen Adjektivsuffix in Kombination mit dem semantisch gleichwertigen slowakischen -ný/ny: -l, -árny, -itný, -ívny, -ózny, so wird ihr Adjektivstatus etwas multipliziert. Es scheint offensichtlich, dass alle fünf Suffixe lateinischer Herkunft verwendet wurden, um Adjektive aus lateinischen Substantiven (-alis mit der Variante -aris, -ītus, -ōsus) oder Verben (-ōrius) zu prägen. Es ist jedoch erwähnenswert, dass viele slowakische Adjektive mit den analysierten Suffixen 3 Martin Ološtiak und Lucia Ološtiaková (2015: 230) bis zu 38 Suffixe erwähnen, obwohl 25 Suffixe in ihrer Probe […] abgeleitet vom Slovník koreňových morfém slovenčiny mit 66 500 lexikalischen Einheiten […] nur 1% der Adjektive darstellen. Tabelle 1 Anzahl der Token und Verhältnisse von Adjektiven und Gerunden in den Referenzund spezialisierten Corpus des SNC-Projekts CORreFer-SCIeNTIF-MEDICAL LEGAL RELI-ECOPUS ENCE IC CORPUS SUB-SUBCORPUS -SUB-GIOCORPUS US NOMIC CORPUS CORPUS CORPUS Anzahl der Token im Korpus 253,137,609 149,581,785 7,099,555 33,600,183 65,920,357 164,987,015 Anzahl der Adjektive in Token 19,090,396 7.54% 13,415,554 8.97% 660,025 9.3% 4,841,400 9.88% 4,914,860 7.46% 15,540,381 9.42% Anzahl of gerder Unds in Token 3,174,567 1.25% 2,394,914 1.6% 112,164 1.58% 1,267,598 2.59% 761,719 1.16% 2,154,124 1.31% 5Terminologija | 2021 | 28 das slowakische Lexikon nicht nur direkt aus dem Lateinischen, sondern in den letzten Jahrzehnten häufiger über Französisch oder Englisch (Horecký 1999) und unterzog sich dem Prozess der Anpassung mittels des oben genannten slowakischen Adjektivsuffix. Es ist bedeutsam, dass diese Entleihung und anschließende Anpassung durch extra-linguistische Faktoren ermöglicht und verstärkt wurde. Aufgrund überwiegend historischer Überlegungen war das Slowakische sehr offen für neue Wörter mit lateinischer Herkunft und daher ist der Anteil der lateinischen Wörter hoch, selbst im allgemeinen Lexikon des Slowakischen (Horecký 1999: 81). Heutzutage ist diese kombinierte Wortbildung dank der process of both borrowing and derivation is exceedingly profitable and Auswirkungen der Massenmedien, des Internets und der sozialen Medien für eine sprachliche und terminologische Studie sehr relevant. Unsere Arbeit research topic, which is currently in print (Levická 2021). For the sake stellt eine Fortsetzung unserer früheren Forschung dar. Um den Leser vergleichbar und klar zu machen, hielten wir es für notwendig, eine Zusammenfassung der vorherigen Argumentation und Ergebnisse einzubeziehen, ergänzt durch neue Einsichten und theoretischen Hintergrund. Somit werden einige der Tabellen (1[…]4), obwohl sie in unserem ersten Artikel erschienen, hier wiederholt. 2. Theoretische Grundlage Das theoretische Konzept der morphologischen Produktivität wurde im 20. Jahrhundert by quite a number of researchers and scholars. An overview of previous theoretisch entwickelt und in einer Reihe von Studien und Artikeln zusammengefasst und kommentiert, z. B. von Jesús Fernández-Dominguez (2013) oder Victoria Hulse (2011). Hier werden wir uns nur auf eine Reihe theoretischer Überlegungen konzentrieren, die uns sowohl Inspiration als auch unsere Wahl des Ansatzes und der Methodik beeinflussten. Die älteste hier zitierte Definition wurde 1948 vom amerikanischen Linguisten Dwight L. Bolinger (zitiert von Säily 2018: 198) verfasst, der zu dem Schluss kam, dass Produktivität die "statistisch bestimmbare Bereitschaft4 ist, mit der ein Element in neue Kombinationen eintritt". Im Jahr 1961 definierte der niederländische Linguist Henk Schulting (zitiert von Stefan Evert und Anke Lüdeling 2001: 165) Produktivität als "die Möglichkeit für Sprachbenutzer, unbeabsichtigt und im Prinzip unbegrenzte Anzahl neuer Formationen zu erzeugen, indem sie das morphologische Verfahren verwenden, das hinter der Form-Sinn-Korrespondenz einiger bekannter Wörter liegt". 4 Die mit fett geschriebenen Ausdrücke oder Wörter repräsentieren die wichtigsten Merkmale unserer Forschung. 8 Jana Levická Usage and Empirical Productivity of International Letztendlich, Adjectival Suffixes in Slovak Revisited aber nicht zuletzt, möchten wir uns auf die Wortbildungsanalyse des tschechischen Linguisten Miloš Dokulil beziehen, der 1962 in seinem Werk Teorie tvoření slov eine komplexe Theorie der Wortbildungproduktivität präsentierte. Zunächst definierte Dokulil die Produktivität eines Sprachgeräts im Allgemeinen als eine "Fähigkeit dieses Sprachgeräts (sei es eine Basis, ein Affix oder ein Wortbildungsmuster) zur aktiven Teilnahme an der Prägung neuer Wörter" (1962: 78). Er spezifizierte, dass diese Fähigkeit absolut sein kann, d.h. ihre Verwendbarkeit bei der Prägung neuer Wörter in jeder Zeit und innerhalb eines beliebigen Wortbildungsmuster, oder relativ, das semantisch oder eher stilabhängig sowie von Wortbildungsmuster abhängig ist. In Dokulils Theorie ist die Produktivität ein "Konzept synchroner Natur", während die Implementierung dieser Fähigkeit "neue Wörter nach spezifischen Regeln prägen" im Gegenteil ein Konzept diachroner Natur ist" (1962: 80). Dokulil unterscheidet auch zwischen systemischer und empirischer Produktivität (auch von Framntišek Štícha 2012 als "parole" oder "reale Produktivität" bezeichnet), die eine "allgemeine Vorstellung von der allgemeinen Nutzung eines bestimmten Wortbildungsmuster oder Sprachgeräts im System einer Sprache in einer bestimmten Zeit" gibt (Dokulil 1962: 80). Dokulil war der Ansicht, dass selbst ungefähre Daten über die quantitative Verwendung eines bestimmten Wortbildungsprozesses oder Elements für das Gesamtbild einer bestimmten Sprache im Allgemeinen und für die Merkmale ihres Lexikons im Besonderen von größter Bedeutung sind (Item 77). Unter zeitgenössischen tschechischen Linguisten, die auf der Produktivitätstheorie von Dokulil aufbauen und seine Annahmen über Corpusdaten überprüfen (siehe z. B. Štícha 2002, 2007, 2009, 2012 oder Magda Ševčíková 2014), schlägt Štícha die Analyse der empirischen/parolären Produktivität vor, nicht nur in großen Corpus, sondern auch durch eine Reihe von Corpus von unterschiedlicher Größe und Zusammensetzung (2012: 104). Es könnte behauptet werden, dass die Annahmen von Dokulil bezüglich der relativen Produktivität von Harald Baayen und anderen wiederholt wurden, deren Methoden und Ansätze wir später in dieser Analyse erwähnen werden. Im Jahr 1999 schrieben Baayen und seine Kollegen Ingo Plag und Christiane Dalton-Puffer, dass "Behauptungen über die Produktivität eines bestimmten Affixes im Allgemeinen gemacht werden, ohne die Produktivität nach der Art des Diskurses zu unterscheiden, obwohl allgemein angenommen wird, dass bestimmte Arten von abgeleiteten Suffixen in bestimmten Arten von Texten relevanter sind als in anderen" (1999: 209). Mit großen verfügbaren Korporen ist es möglich, die Produktivität eines Wortbildungsmusters oder -elements nicht nur in der allgemeinen Sprache zu einem bestimmten Zeitpunkt, sondern auch in spezialisierten Domänen und Registern zu messen, zu identifizieren und zu analysieren. 9Terminologie | 2021 | 28 3. PREVIOUS RESEARCH In Übereinstimmung mit den in dem vorherigen Teil zitierten Argumentationen und Annahmen der Linguisten formulierten wir zu Beginn unserer Forschung drei Schlüsselforschungsfragen, die darauf abzielten, die morphologische Produktivität von Adjektiv-Suffixen zu identifizieren: 1) Unterscheidet sich die morphologische Produktivität einzelner Adjektivsuffixe aus der ausgewählten Gruppe in allgemeinen und spezialisierten Texten? Und sind diese Unterschiede statistisch signifikant? 2) Kann die morphologische Produktivität einzelner Adjektivsuffixe aus der ausgewählten Gruppe je nach spezifischer Domäne variieren? Sind einige dieser fünf Suffixe geeigneter, zur Kodierung von feldoder domänenspezifischen Konzepten beizutragen? 3) Welche Methoden sind für diese spezifische Analyse von Corpusdaten relevant? Zunächst einmal haben wir aufgrund der Besonderheit dieses Wortbildungsmuster - lateinischer Grund + lateinischer Suffix + etymologisch einheimischer Suffix - beschlossen, die qualitative Analyse über die Grenzen und Regeln für die Kombination einzelner lateinischer Grundlagen mit einem der ausgewählten Adjektiv-Suffixe im Kontext der slowakischen Sprache beiseite zu legen. Obwohl der quantitative Ansatz nicht das gesamte Bild des Produktivitätsstatus eines Suffixes oder irgendeiner anderen morphologischen Form liefern kann, liegt sein Nutzen für diese Art der Forschung darin, die Perspektive, den Kontext der Verwendung von Wörtern darzustellen, die nach einem bestimmten Muster geprägt wurden, zusammen mit spezifischen Vergleichungen mit semantisch und funktionell gleichwertigen Formen. Es ist eine allgemein anerkannte Ansicht, dass ein quantitativer Ansatz bei der Analyse der morphologischen Produktivität eine bedeutende, ergänzende Methode zur qualitativen Forschung darstellt (siehe z. B. Evert und Lüdeling 2001). Wie Plag sagt: "Quantitative und qualitative Vorstellungen von Produktivität [...] sind eng miteinander verbunden. Somit kann die Idee der Potentialität, die für qualitative Definitionen der Produktivität von zentraler Bedeutung ist, in statistischen Begriffen der Wahrscheinlichkeit ausgedrückt werden (zitiert von Naccarato 2016: 135). In ähnlicher Weise befürworten Baayen und seine Co-Autoren, dass Produktivität "ein skaläres Konzept zu sein scheint [...] mit einigen Affixen ist es wahrscheinlicher, auf neu gebildete Wörter zu stoßen als mit anderen, eine Tatsache, die Produktivität zu einem probabilistischen Begriff macht, der anfällig für statistische Analyse ist". (1999: 10). 6 0 Jana Levická Verwendung und empirische Produktivität der internationalen Adjectival Suffixes in Slovak Revisited 3.1. Statistical methods In der ersten Etappe unserer Analyse haben wir den bewährten methodologischen Weg von Harald Baayen und seinen Kollegen und Anhängern (1991, 1992, 1993, 1994, 1996, 1997) übernommen. Wir identifizierten die sogenannte realisierte Produktivität, d.h. die Häufigkeit der Verwendung von Adjektiven, die mit ausgewählten Suffixen geprägt wurden, sowie die Anzahl der verschiedenen Adjektive, die mit diesen Suffixen in verschiedenen Corpus geprägt wurden. Diese Korpusstatistiken skizzieren die Produktivität von Suffixen im Hinblick auf die vergangene und gegenwärtige sprachliche Situation. Der nächste Schritt bestand darin, die potenzielle Produktivität der analysierten Suffixe zu bestimmen, d.h. eine Schätzung der Rate, mit der neue Typen5 voraussichtlich auftreten werden. (2009 Baayen: 7) schlägt vor, es als das Verhältnis von hapax legomena6 mit Affix X und allen Token mit Affix X in einem Corpus zu berechnen. Die Verwendung von hapax legomena zur Berechnung der Produktivität wurde weitgehend kritisiert, da diese Gruppe keine neuen Münzen direkt darstellt, die die Produktivität eines Elements oder eines Musters widerspiegeln sollen. Plag, DaltonPuffer und Baayen argumentieren, dass die potenzielle Produktivität ein probabilistisches Maß ist und dass mit der Zunahme der Größe eines Corpus […]der Anteil der Neologismen unter den hapax legomena zunimmt und es wurde gezeigt, dass genau unter den hapax legomena die größte Anzahl von Neologismen erscheint[…] (1999: 12). In der vorherigen Phase unserer Forschung entschieden wir uns gegen die Verwendung der Hapax-Token-Methode, beschlossen aber die Hapax-Typ-Methode im Einklang mit van Marles Argumentation (1992) , dass die Tokenfrequenz keine so relevante Variable in einem Produktivitätsmaßstab ist wie die Anzahl der Lemma. Der schwerwiegendste Nachteil dieser Maßnahme ist jedoch die Unmöglichkeit, die statistischen Daten von Körperschaften unterschiedlicher Größe zu vergleichen (Naccarato 2016: 133). Wir werden in Teil 5 auf diese Betrachtung zurückkommen. 3.2 Corpora, die in der Analyse verwendet wurden7 Alle drei Corpora und drei Subcorpora, die in dieser Analyse verwendet wurden, wurden von der Abteilung des SNC in den Jahren 2013-2020 veröffentlicht und sind für alle registrierten Benutzer zugänglich. 5 Typen in der Corpus-Linguistik stellen einzigartige Wörter dar, sie sind Synonyme von Lemmen (Baker et al. 2006). 6x hapax legomena (orig. griechischer Ausdruck, der "einmal gesagt" bedeutet), auch abgekürzt zu hapax, ist ein Wort, das nur einmal in einem bestimmten Corpus vorkommt (Baker et al. 2006). 7 Der größte Teil dieses Abschnitts stammt aus dem Papier, das die vorherige Phase unserer Forschung beschreibt (Levická 2021), jedoch ist diese Wiederholung notwendig, um die Natur der Corpus-Daten zu erklären. 1Terminologie | 2021 | 28 Der erste, der Referenzkorpus (prim-7.0-frk), umfasst mehr als 253 fiktive million tokens, is composed of an even share of journalistic, specialised Texte (64,12% davon ursprünglich auf Slowakisch geschrieben, während 29,51% Übersetzungen darstellen), die in den Jahren 1991 bis 2015 geschrieben used in the compilation of two frequency dictionaries of Slovak (2017, wurden. Das Korpus war 2018) sowie das umgekehrte Wörterbuch (2018). Der zweite Korpus, prim-9.0-public-prf, ist ein öffentlich zugänglicher Unterkorpus des Primärkorpus des SNC-Projekts (im Folgenden als wissenschaftlicher Unterkorpus bezeichnet). Dieses Subkorpus, das aus spezialisierten, akademischen und Sachtexten zusammengestellt wurde, enthält mehr als 149 Millionen Token und Dokumente sowie den allgemeinen Diskurs über Wissenschaft und Forschung, einschließlich des spezialisierten Journalismus. Die Texte wurden zwischen 1955 und 2019 geschrieben. Der Prozentsatz der Texte, die in den Jahren 1955-1991 geschrieben wurden, beträgt 8,7% (mehr als 13 Millionen Token). Der kleinste (Unter-) Korpus aller gesuchten Korpus ist das Ergebnis der Filterung des Primärkorpus des SNC-Projekts [9], Version Es besteht aus Texten, die dem Bereich der Medizin gehören und in den Jahren 1976-2019 geschrieben wurden und etwas mehr als 7 Millionen Token umfassen. Der Prozentsatz der Texte, die in den Jahren 1955-1991 geschrieben wurden, beträgt 1,09%. Wir werden es im gesamten Text als medizinisches Subkorpus bezeichnen. Um eine vergleichbare Quelle aus anderen spezialisierten Korpus und dem Referenzkorpus zu haben, wurde der spezialisierte Corpus legal-1.1 (im Folgenden als Rechtsunterkorpus bezeichnet), der in Zusammenarbeit mit dem slowakischen Justizministerium erstellt wurde, auf gesetzliche Texte eingegrenzt, die im Zeitraum 1991-2011 erstellt wurden. Seine fast 49 Millionen Token wurden somit reduziert to 33.5 million tokens. Das spezialisierte Korpus […] blf-2.0 […], das sich auf den religiösen Bereich konzentriert, wurde 2014 veröffentlicht. Seine Texte bestehen aus fast 66 Millionen Token, die zwischen 1989 und 2014 geschrieben wurden (im Folgenden als religiöses Korpus bezeichnet). Es umfasst mehr als 80% der thematischen Zeitschriften und Zeitungen. In ähnlicher Weise umfasst der spezialisierte Corpus ecn-2.0-public (im Folgenden als Wirtschaftskorpus bezeichnet) für den Bereich der Wirtschaft bis zu 96,24% der in thematischen Zeitschriften und Zeitungen veröffentlichten spezialisierten Texte. Die Texte dieses Korpus stammen aus den Jahren 1992-2014 und umfassen fast 165 Millionen Token. Es ist jedoch zu beachten, daß diese Korporen heterogen sind und eine große Vielfalt an Texten abdecken. 2 Jana Levická Usage and Empirical Productivity of International Was die Adjectival Suffixes in Slovak Revisited Corpus-Suche betrifft, so haben wir die Abfragen nicht auf der morphologischen Kennzeichnung basiert, die für jedes einzelne (Unter-) Corpus in der Analyse vorgesehen war, da sich die Kennzeichnung mit lateinischen Wörtern als unzureichend und fehlerhaft erwiesen hat. Daher haben wir uns für eine einfache Suche nach dem spezifischen Ende eines Tokens entschieden, z. B. [lemma=.*álny], kombiniert mit der automatischen Filterung von Wörtern mit der gleichen Zeichenkette (siehe Teil 4.1). 3.3 Ergebnisse der vorherigen Etappe In der vorherigen Phase ermöglichten uns statistische Daten aus Corpora die Erstellung eines Rankings für die realisierte Produktivität der analysierten Suffixe. Das Suffix -álny ist definitiv das am weitesten verbreitete in allen (Unter-) Korporen, während -órny im Gegensatz zur Frequenzachse in 5 (Unter-) Korporen steht. Wie aus den normalisierten Frequenzen der Verwendung von vier von fünf Suffixen hervorgeht, erscheinen sie häufiger in Fachund akademischen Texten (dass die normalisierten Frequenzen von Suffixen im medizinischen entific subcorpus) compared to the reference corpus. It is also noteworthy Subkorpus entweder gleich oder erheblich höher sind als die im wissenschaftlichen Subkorpus, während sie in der Regel niedriger sind als im Referenzkorpus). Dies kann teilweise durch die Art der the ipm of suffixes (instances per million) in the religious corpus is manTexte erklärt werden, die in diesen (Unter-) Korporen enthalten sind. Tabelle 2 Häufigkeit und normalisierte Häufigkeit (IPM, Instanzen pro Million) der analysierten Suffixe in den jeweiligen (Unter-) Korporen. Die Korporen sind von der kleinsten bis zur größten SuF-Medical LEGAL RELI-SCIENTIF-ECOreFerFIx SUB-SUBCORPUS -GIOUS IC CORPUS SUB-NOMCORPUS IC ENCE CORPUS CORPUS CORPUS Token Token Token Token Token Token Token IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM - 31,408 102,863 128,472 537,682 597 005 547,742 4423.94 3061.38 1948.9 3594.57 3618.5 2163.81 - 45.29 25.980 14.253 94.586 38.178 84.780 637.93 773.21 216.22 634.14 231.40 334.92 - es ist 2,683 2,256 9,176 30,402 52,574 44,655 377.91 67.14 139.20 203.25 318.66 176.41 9Terminologija | 2021 | 28 ein angegebenes Suffix. Im Vergleich zu Tabelle 4 änderte sich die Rangfolge in allen (Unter-) Korporen mit Ausnahme des Referenzkorpus. Es scheint also, daß sich die Einbeziehung von Niedrigfrequenz-Lemmaen als lohnenswert erwiesen hat. Das Suffix -órny ist in zwei Corpus am produktivsten (im Vergleich zu drei in Tabelle 4), während -ózny an der Spitze zweier Ranglisten und -itný an der Spitze der Rangliste im wirtschaftlichen Corpus blieb. Im Rechtskorpus scheint das produktivste Suffix -árny zu sein, während dieses Suffix gleichzeitig in den least productive in medical texts and economic texts. The last place in the Produktivitätsranglisten sowohl im Referenzkorpus als auch in medizinischen Texten vom Suffix -órny besetzt wird, von dem Suffix -ózny in allgemeinen wissenschaftlichen Texten und dem Suffix -itný in Rechtsund religiösen Corpus am wenigsten produktiv blieb. 5. COMPARING PRODUCTIVITY ACROSS (SuB) COrPOrA (Vergleich der Produktion im Rahmen der Produktion) Wie wir in Teil 3.1 erwähnt haben, haben uns statistische Maßnahmen mit rohen Häufigkeiten und Typenzahlen daran gehindert, frühere Ergebnisse aus verschiedenen (Unter-) Korpusen zu vergleichen. Wenn wir mit der Behauptung oder eher der Hypothese einverstanden sind, dass die Produktivität eines Wortbildungselements oder Tabelle 9 Unterschied im Verhältnis der potenziellen Neologismen zwischen der Gruppe der niedrigfrequenten Lemma (4[…]1 Vorkommnisse) und der Anzahl der Typen. Die Reihenfolge der hervorgehobenen Suffixe ist im Vergleich zu Tabelle 4 geändert W-Frequenz LeMMAS/TyPe RATIO Referenzkorpus wissenschaftlicher Subkorpus medizinischer Subkorpus -ózny 0,2689075 -órny 0,2727272 -ózny 0,2638888 -árny 0,246666 -álny 0,2716468 -álny 0,1682785 -árny 0,2053838 -árny 0,2712328 -órny 0,1538461 -itný 0,133333 -itný 0,2653061 -itný 0,888813 -órny 0.12 -ózny 0.2436974 -árny 0.1284916 Rechtsunterkorpus religiöser Korpus wirtschaftlicher Korpus -árny 0,1212121 -órny 0,3 - es ist 0,3504273 - Oh, das ist schön. - 0,1 Alkaline 0,2651391 - Alkaline 0,2647849 - Ich bin froh. 0,1ózny 0,2115384 -ózny 0,2560975 -álny 0,0776397 -árny 0,1985815 -órny 0,2307692 - es ist 0-es ist 0,1818181 - es ist 0,225 7 Jana Levická Usage and Empirical Productivity of International Pattern kann Adjectival Suffixes in Slovak Revisited aus neuen Münzen abgeleitet werden (und gleichzeitig haben wir in Teil 4.2 bewiesen, dass diese neuen Münzen nicht nur innerhalb von hapax-Gruppen, sondern auch unter Niedrigfrequenztypen auftreten können), es ist möglich, weitere Analysen auf Wortfrequenzverteilungen und Frequenzspektren zu basieren. Mit "Frequenzspektrum" meinen wir eine Liste, die berichtet, wie viele Typen in einer Frequenzliste beobachtet werden können (Baroni 2009: 807). Aus der Perspektive der Wortfrequenzverteilung behaupten evert und Lüdeling (2001: 166) im Einklang mit Schultink's Definition, dass "ein produktives Muster theoretisch durch ein unendliches Vokabular gekennzeichnet ist (vgl. den Begriff der Unbegrenztheit in Schultink's Definition), während von einem völlig unproduktiven Muster erwartet wird, ein endliches und oft recht kleines Vokabular zu haben". Sie weisen darauf hin, dass "Niedrigfrequenztypen (einschließlich hapax legomena, aber auch Typen, die zweimal, dreimal usw. vorkommen) einen großen Teil des Vokabulars" produktiver Muster ausmachen und schließen, dass diese Art des Vergleichs nicht auf standardisierten statistischen Modellen basieren kann (2001: 167). Zu diesem Zweck der statistischen Modellierung führte Baayen 2001 die sogenannten LNRE10-Verteilungen ein. Der Vorteil dieser spezialisierten Modelle liegt in der Möglichkeit, die Typ-Token-Statistiken aus einer bestimmten Stichprobe auf größere Werte von Token zu extrapolieren und somit potenzielle Neologismen außerhalb dieser Stichprobe abzuschätzen. Sie basieren auf den vorhergesagten Wortschatzgrößen, die aus einer Zählung von Niedrigfrequenztypen im Korpus gewonnen werden. Einer der Ergebnisse dieser Modellierung sind Vokabularwachstumskurven oder eher als Typ-Token-Wachstumskurven, die die Anzahl der Typen als Funktion der Anzahl der Token zählen. Eine typische Form dieser Kurve für einen unproduktiven Prozess beginnt mit einem Anstieg, aber dann "afflacht sie und konvergiert zu einem konstanten Wert, der vollständigen Wortschatzgröße" (2001: 168). Im Gegenteil, ein typisches produktives Muster weist ein unendliches Vokabular auf, d.h. die Kurve scheint unendlich zu wachsen. Durch die Verwendung der LNRE-Verteilungen ist es möglich, die Anzahl der Typen in größeren Mengen von Texten zu schätzen, und sogar die Anzahl der Typen. 10 Die LNRE-Theorie (Theorie einer großen Anzahl seltener Ereignisse als unabhängiger Bereich der Statistik) hat ihren Ursprung im Jahr 1988, als der georgische Statistiker Estate Khmaladze Die statistische Analyse einer großen Anzahl seltener Ereignisse veröffentlichte. Wie sein Schüler Giorgi Kvizhinadze schrieb: "Das Gemeinsame an den Beispielen, die wir unten präsentieren werden, ist, dass neben mehreren häufigen Ereignissen auch eine sehr große Anzahl sehr seltener Ereignisse, z. B. mit einer Häufigkeit von 0,1,2 vorhanden sind. Die Gesamtmenge dieser seltenen Ereignisse im servations typically is not large but the number of these events among all the different observed events is always very significant. These rare events are usually very important. For instance, the number of words Vergleich zur Anzahl der nur einmal in dem Buch erwähnten Worte kann für dieses Buch als nicht von entscheidender Bedeutung angesehen werden, aber es ist sehr klar, dass diese Worte absolut wichtig sind, weil sie die Hälfte des Vokabulars des Autors ausmachen. 1Terminologija | 2021 | 28 eines Wortbildungsmusters in der gesamten "Population", d.h. in einer Sprache als solcher. Gleichzeitig ist es möglich, die Anzahl der Typen in Proben derselben Größe, die aus größeren Korporen abgeleitet sind, zu schätzen oder vorherzusagen. Wie in Teil 4.1 erwähnt, erfordert dieses statistische Verfahren auch die Qualitätszählung von Typen und Token, sonst wäre die Berechnung der geschätzten Wortschatzgröße oder -typen fehlerhaft. Statt sich abzuflachten und zu einem konstanten Wert zu konvergieren, könnte die Kurve weiter wachsen. 5.1 Die LNRE-Verteilungen Wir haben uns entschieden, die LNRE-Modelle anzuwenden, um die Produktivität über unterschiedlich große Korporationen zu ermitteln, teilweise aufgrund der Tatsache, dass es auch ein Open-Source-Tool online verfügbar ist - Zipfr, entwickelt von evert und Marco Baroni (2007). Dieses Open-Source-Werkzeug umfasst mehrere Modelle, von denen wir ein endliches Zipf-Mandelbrot-Modell (fZM) basierend auf dem Zipf-Mandelbrot-Gesetz verwendeten12. Wie die Autoren sagen, geht sein Gebrauch über die Linguistik hinaus. ZipfR akzeptiert mehrere Eingabeförmungen, einschließlich einfacher Frequenzlisten und einfacher Samples, in einem One-Token-per-Linie-Format. Wir konnten Frequenzlisten aus unserer früheren Forschung verwenden, die die manuelle Reinigung der ersten Stufe (vgl. Teil 4.1) durchlaufen hatten, was einen weiteren Vorteil dieser Methode darstellte. Unsere Frequenzlisten wurden vier grundlegenden Operationen unterzogen (Evert, Baroni 2007): i) Parameterschätzung, bei der die Parameter des LNRE-Modells M anhand einer Trainingsprobe der Größe durch Vergleich des erwarteten Frequenzspektrums mit dem beobachteten Frequenzspektrum bestimmt werden; ii) Bewertung der Eignung basierend auf der Kovarianzmatrix der Anzahl der Typen und der Anzahl der Typen, die genau m Mal vorkommen; - Interpolation und Extrapolation des Wortschatzwachstums unter Verwendung der erwarteten Werte; iv) Vorhersage des erwarteten Frequenzspektrums für eine willkürliche Stichprobengröße. Wie Evert und Baroni (2007) darauf hingewiesen haben, konzentriert sich diese Modellierung nicht auf die Häufigkeit einzelner Worttypen, sondern auf die Verteilung solcher Häufigkeiten (in einer Stichprobe) und der Wahrscheinlichkeiten (in der Population). 11 Wir möchten uns für die unschätzbare Hilfe unseres Kollegen Ján Mášík bedanken, der den Antrieb12 für eine umfassende Beschreibung des Zipf-Mandelbrot-Gesetzes mentation of the fZM model for our corpus data. gewährleistet hat. Baroni 2009 (nachstehend "Baron") 2 Jana Levická Verwendung und empirische Produktivität der internationalen Adjectival Suffixes in Slovak Revisited 5.2 Anwendung der LNRE-Verteilungen und -Evaluierung Das ZipfR-Tool lieferte uns Wortfrequenzspektren und Typ-Token-Kurven für jedes suffix in jedem (Unter-) Corpus. Aus Platzmangel präsentieren wir nur die Grafiken, die Typ-Token-Kurven zeigen, die so angepasst wurden, dass sie die gleiche Skala auf der X-Achse haben. Die Y-Achse unterscheidet sich, da sie abhängt und resultiert, von der tatsächlichen Anzahl der Typen für ein bestimmtes Suffix in einem gegebenen (Unter-) Korpus. Wir schlagen vor, die Paare von Graphen zu vergleichen und schließlich die Produktivität von Suffixen über unsere Corpus-Daten hinweg zu bewerten. Die X-Achse stellt die Anzahl der Token dar, während die Y-Achse die (erwartete) Anzahl der verschiedenen Typen anzeigt, die durch das Wortbildungsmuster mit einem der analysierten Suffixe erzeugt werden. Sowohl die Referenzals auch die wissenschaftlichen Korporen weisen die gleiche Rangfolge der Suffixe auf, die mit dem Suffix -álny gekrönt sind und mit dem Suffix -órny enden. Im Referenzkorpus wächst die Kurve der drei Suffixe -álny, -árny, -ózny und zeigt somit ihre Produktivität an, während die Kurven von -itný und insbesondere von -órny abgeflacht werden. Im wissenschaftlichen Subkorpus können zwei Suffixe als produktiv angesehen werden: - und -árny. Die Kurven der verbleibenden drei (-ózny, -itný, -órny) wachsen sehr langsam, zeigen aber die Tendenz, am Ende der in der Grafik enthaltenen X-Achse abgeflacht zu productive suffix: -álny13. In the medical subcorpus, both -árny and -ózny werden. Die Grafiken für den medizinischen Subkorpus und den juristischen Korpus zeigen nur eine sehr schnelle Abflachung (möglicherweise erreichen sie ihre maximale Wortschatzgröße), und während -itný und -órny langsam, aber stetig wachsen, überqueren sie den 100-Typ-Punkt und flachen möglicherweise unter dem 200-Typ-Punkt aus. Das Suffix -álny in juristischen Texten führt zum 350-Typ-Punkt, während es in medizinischen Texten zum 800-Typ-Punkt führt (vgl. die Skala auf der Y-Achse). Im Rechtskorpus unterscheidet sich die Rangfolge jedoch geringfügig das Suffix itný kommt auf dem dritten Platz, indem es das Suffix ózny überwindet, das mit der Kurve, die parallel zur X-Achse verläuft, fast völlig unproduktiv erscheint. Das letzte Suffix -órny weist einen sehr langsamen Anstieg und eine anschließende Tendenz zur Abflachtung auf. Während die Grafik des religiösen Korpus drei produktive Suffixe zeigt -álny, -árny und -ózny, ist es bemerkenswert, dass alle 5 analysierten Suffixe in wirtschaftlichen Texten produktiv zu sein scheinen. Die Reihenfolge der Suffixe in beiden corpora remains the same. 13 In diesen beiden Graphen fehlt die Interpolationskurve für das Suffix -álny. Der Grund hierfür liegt in der Anpassung und Vereinheitlichung der Skala der X-Achse für alle (Unter-) Korporen, die es nicht ermöglichten, diese Art von Kurve zu erstellen. 3Terminologie | 2021 | 28 Abbildung 3. Vokabularwachstumskurven der Vokabularwachstumskurven der analysierten Suffixe analysierten Suffixe Abbildung 4. im medizinischen Korpus im juristischen Korpus Abbildung 1. Vokabularwachstumskurven der Vokabularwachstumskurven der analysierten Suffixe analysierten Suffixe Abbildung 2. im Referenzkorpus im wissenschaftlichen Subkorpus Im religiösen Korpus flachen beide Kurven von -itný und -órny gut unter dem 100-Typ-Punkt aus. Wenn wir die oben genannten Ergebnisse bezüglich der Produktivität der analysierten Suffixe in unseren Corpusdaten zusammenfassen, können wir behaupten, dass das produktivste Suffix -álny ist, das das Ranking in allen (Unter-) Corpus anführt. Seine Produktivität scheint am höchsten im academic texts and in the medical subcorpus, followed by the reference Subkorpus der wissenschaftlichen und Korpus (die Kurve geht auf den Punkt von 700 Arten), der religiösen 7 Jana Levická Usage and Empirical Productivity of International corpus Adjectival Suffixes in Slovak Revisited (die Kurve kreuzt den 600-Typ-Punkt), den wirtschaftlichen Korpus (die Kurve führt zum 500-Typ-Punkt) und schließlich den Rechtskorpus (auf seinem höchsten Punkt ist die Kurve nahe dem 350-Typ-Punkt). Das Suffix -árny kommt an zweiter Stelle und zeigt Produktivität in 4 von 6 (Unter-) Korporen. Die Form der Kurven deutet darauf hin, dass es in juristischen und medizinischen Texten unproduktiv ist. Die höchste Produktivität dieses seen in the subcorpus of scientific and academic texts (the curve crosses Suffixes kann der 400-Typ-Punkt sein), dann im Referenzkorpus (die Kurve kreuzt den 300-Typ-Punkt), während in religiösen und wirtschaftlichen Texten die Kurve nahe dem 300-Typ-Punkt verläuft. In ähnlicher Weise scheint das Suffix -ózny in 4 von 6 Corpus produktiv zu sein. Interessanterweise scheint es in derselben (Unter-) Korpora unproduktiv zu sein wie das Suffix -árny in Rechtsund medizinischen Korpora. Es ist am produktivsten in ökonomischen Texten, wo die Kurve weit über den 200-Typ-Punkt verläuft, dann im Referenzkorpus, wo die Kurve den gleichen Punkt kreuzt, während in den verbleibenden beiden Korpusen die Kurve entweder den gleichen Punkt berührt, aber dort abgeflacht scheint (prim-9.0-public-prf) oder nur zu diesem Punkt in religiösen Korpus führt. Auch das Suffix -itný scheint in 4 von 6 Corpus produktiv zu sein. Die Abflachungskurve, die auf Unproduktivität hindeutet, kann in Grafiken für rechtliche und religiöse Körperschaften gesehen werden. Es ist am produktivsten in ökonomischen Texten, in denen die Kurve weit über 100-Typ-Punkte verläuft, während sie in drei verbleibenden Fig. 6. Vocabulary growth curves of analysed suffixes (Sub)Korporationen diesen Punkt kreuzt und niedriger verläuft. im Fig. 5. Vocabulary growth curves of analysed suffixes wirtschaftlichen Korpus im religiösen Korpus 5Terminologie | 2021 | 28 The final suffix in the ranking -órny – is productive in 4 out of 6 corAuch Pora. Seine Unproduktivität wurde in den Referenzund religiösen Körperschaften identifiziert. Seine höchste Produktivität ist in medizinischen und wirtschaftlichen Texten, wo die Kurve den 100-Typ-Punkt kreuzt, in akademischen und wissenschaftlichen Texten verläuft die Kurve nahe an diesem Punkt und in juristischen Texten kreuzt sie kaum den 100-Typ-Punkt. 25-Typ-Punkt. Zusammenfassend kann man sagen, dass die analysierten Suffixe in wissenschaftlichen und akademischen Texten oder in den Texten eines speziellen Bereichs (Ökonomie oder Medizin) am produktivsten sind, was angesichts ihrer Etymologie keine Überraschung ist. Ihre Produktivität, oder vielmehr ihr Grad der Produktivität, unterscheidet sich erheblich zwischen (Unter-) Korporen. Die interessanteste Beobachtung ist vielleicht die Unproduktivität von drei Suffixen im juristischen Bereich und die niedrigste Produktivität der verbleibenden beiden Suffixen im selben Bereich. Es könnte darauf hindeuten, dass Rechtstexte die lexikalische Kreativität bei der Prägung neuer Adjektive dieser Art nicht begünstigen. Im Vergleich zu Teil 4 kann der Unterschied in der Rangfolge der Suffixe teilweise durch das von Václav Cvrček (2012) beobachtete Phänomen bezüglich des Hapax-Typverhältnisses erklärt werden. Nach Cvrček's Experimenten neigt dieses Verhältnis dazu, von seinem maximalen Wert 1 zu seinem lokalen Minimum zu sinken (ibid: 5). Nach diesem Punkt beginnt das Verhältnis jedoch wieder zu steigen. Cvrček behauptet, es sei "eine Art allgemeines quantitatives Prinzip großer Textsammlungen" (ibid: 14). Die Form der Hapax-Typ-Funktion scheint sogar für typologisch unterschiedliche Sprachen ungefähr gleich zu sein, jedoch hängt die Größe einer Textprobe vom Typ der Sprache ab. Um den Mindestpunkt des Hapax-Typenverhältnisses zu erreichen, stellt Cvrček fest, dass ein englisches Korpus mindestens 3 Millionen Token enthalten sollten, während ein tschechisches (und wir glauben auch ein slowakisches aufgrund der typologischen Verwandtschaft der beiden Sprachen) bis zu 58 Millionen Token enthalten sollten. Da zwei Subkorpora aus unserer Analyse kleiner sind als die Cvrček-Grenze, befindet sich ihr Hapax-Typ-Verhältnis im abnehmenden Teil der Hapax-Typ-Funktion. 6. Schlussfolgerung In der Fortsetzung unserer Forschung, die sich auf die Produktivität ausgewählter Suffixe in verschiedenen Corpus und Domänen konzentrierte, gelang es uns, beide in Teil 4 vorgestellten Fragen zu beantworten. 1. Wir konnten beweisen, dass niedrigfrequente Lemma, die aus einem Corpus extrahiert werden, auch potenzielle Neologismen enthalten, und obwohl ihre 7 6 Jana Levická Usage and Empirical Productivity of International Adjectival Suffixes in Slovak Revisited Verteilung über Corpus-Daten hinweg variieren kann, können sie die Produktivitätsrangliste basierend auf der Hapax-Typ-Formel verändern. 2. Wir haben statistische Modelle für die Bewertung der Produktivität über die Verteilungen von Corpus […] LNre identifiziert und angewendet. Durch die Zuteilung unserer Corpusdaten in das Open-Source-Tool erhielten wir eine visuelle Modellierung der Produktivität, die es uns ermöglichte, zu behaupten, dass die Produktivität der analysierten Suffixe nicht nur beim Vergleich von allgemeinen und wissenschaftlichen Texten, sondern auch zwischen verschiedenen spezialisierten Domänen unterscheidet. Wir sind der Ansicht, dass die Modellierung das reale Potenzial jedes analysierten Suffixes für die Erzeugung neuer Typen in einem jeweiligen Bereich eindeutig zeigt. Die Ergebnisse und die Rangfolge aus den Teilen 4 und 5 dieses Papiers sind jedoch eher unvergleichbar, da die erste direkt auf Rohdaten basiert - der Anzahl der Typen und Hapaxen oder Niedrigfrequenztypen in einem bestimmten (Unter-) Corpus, während die zweite auf den erwarteten Frequenzspektren für jedes (Unter-) Corpus basiert. Kurz gesagt, während der erste tatsächliche Daten darstellt, versucht der zweite, die Produktivität eines Elements in der spezifischen Sprache als solche abzuschätzen. Daher sollten wir für größere Korporen von medizinischen und rechtlichen Texten mehr Hapaxen identifizieren, was zu einer anderen Suffixrangfolge führen könnte. Unsere Annahmen könnten schließlich in zukünftigen Forschungen durch die Analyse umfangreicherer Corpus, die eine repräsentative Stichprobe von relevanten Texttypen für spezifische Domänen umfassen, überprüft werden, da auch Textgenres eine Rolle in der morphologischen Produktivität eines Elements spielen können. Angesichts der Tatsache, daß selbst das größte Korpus nicht alle Wörter umfassen würde, sind wir der Ansicht, daß es vernünftiger ist, die morphologische Produktivität eines Elementes mittels anspruchsvollerer Methoden zu bewerten als durch die rohe Zählung von Typen oder Token. Abschließend könnte man sagen, dass wir in der Lage sind, die vergangene Produktivität in einem Wortbildungsmuster oder -element zu identifizieren. Wir können auch verschiedene Schätzungen seiner zukünftigen Nutzung, d.h. der potenziellen Produktivität von Baayen, liefern. Darüber hinaus, selbst wenn wir die statistischen Maßnahmen mit einer qualitativen Analyse ergänzen, sollten wir eine weitere Tatsache berücksichtigen: Wie Fernández-Domínguez zu Recht argumentiert, sollten probabilistische Vorhersagen der morphologischen Produktivität im Zusammenhang mit extralinguistischen Faktoren und insbesondere denen, die die Namensbedürfnisse einer Sprachgemeinschaft betreffen, wahrgenommen werden. Wenn es keinen Namensbedarf gibt, kann keine produktive Wortbildung stattfinden (Fernández-Domínguez 2013: 438). 7 7Terminologija | 2021 | 28 Anerkennungen Die Arbeit wurde im Rahmen des Projekts Slovak National Corpus geschrieben, das by the Slovak Academy of Sciences, Ministry of education, Science, research and vom Sport der Slowakischen Republik, dem Kulturministerium der Slowakischen Republik und dem Institut für Linguistik Ľudovít Štúr der Slowakischen Akademie der Wissenschaften unterstützt wird. Liste der Quellen Das slowenische Nationalkorpus. Korpus prim-7,0 Franken. Bratislava: Jazykovedný ústav Ľ. Štúra SAv 2018 (Bratislava: Jazykovedný ústav Ľ. Zugänglich unter: https://korpus.sk. Das slowenische Nationalkorpus. Korpus prim-9.0-öffentlich-prf. Bratislava: Jazykovedný ústav Ľ. Štúra SAv 2020 (Bratislava: Jazykovedný ústav Ľ. Zugänglich unter: https://korpus.sk. Das slowenische Nationalkorpus. Korpus prim-9.0-Juls-all. Was ist das? Bratislava: Jazykovedný ústav Ľ. 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