Yannick Frommherz

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

an der Professur für Angewandte Linguistik

© Yannick Frommherz

Sprechzeiten während der Vorlesungszeit

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Sprechzeiten während der vorlesungsfreien Zeit

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Vita

Dissertationsprojekt

Alignment beschreibt das psycholinguistische Phänomen, dass Gesprächspartner sich innerhalb einer Interaktion auf verschiedenen linguistischen Ebenen einander angleichen, z.B. auf der lexikalischen Ebene: Wenn Sprecherin A den Ausdruck x einführt, um eine Entität zu referenzieren, so ist es wahrscheinlich, dass ihre Gesprächspartnerin B ebendiesen Ausdruck x aufgreift, um auf dieselbe Entität zu verweisen (Pickering & Garrod, 2004; Szmrecanyi, 2005; Koulouri et al., 2016). Diese Tendenz wurde sowohl für die Mensch-Mensch-Interaktion (Branigan et al., 2000) als auch für die Mensch-Maschine-Interaktion gezeigt, unter anderem für Lexik (Branigan & Pearson, 2016; Huiyang & Min, 2022), Syntax (Heyselaar et al., 2017) und Prosodie (Raveh et al, 2019) sowie für verschiedene Settings wie Interaktionen mit Chatbots (Lotze, 2016), Robotern (Fischer, 2016) und Sprachassistenten (Linnemann & Jucks, 2018).

Der Großteil der Forschung zu Alignment in Mensch-Maschine-Interaktion ist experimenteller Natur, wobei vorwiegend die sog. picture-naming-matching-task, i.d.R. als Wizard-of-Oz-Setup, zum Einsatz kommt. Dabei tauschen Probandinnnen und Maschine (bzw. als Maschine getarnter Mensch, d.h. ein Wizard) abwechselnd Beschreibungen von Bildern aus, die der jeweils andere einem Bild unter mehreren zuordnen muss. In der Beschreibung der Maschine verbergen sich sprachliche Elemente (z.B. eine passive Konstruktion), zu denen die Probandin in ihrer Beschreibung dann (unbewusst) alignt oder nicht (Pearson et al., 2006, Heyselaar et al., 2017). Während dieses Design gut kontrollierbar ist, emuliert es ein Szenario, das fernab von realer Mensch-Maschine-Interaktion steht, was die ökologische Validität solcher Erkenntnisse herabsetzt. Auf der anderen Seite, kann eine korpusbasierte Herangehensweise Alignmentprozesse im Gehirn nicht direkt nachweisen, sondern nur die Persistenz linguistischer Strukturen aufzeigen (Lotze, 2016). Gleichzeitig bietet sie den Vorteil, dass (einigermaßen) authentische Interaktionen zwischen Menschen und tatsächlichen Maschinen ausgewertet werden können. Nichtsdestotrotz gibt es kaum korpusbasierte Forschung zu Alignment in der Mensch-Maschine-Interaktion. Eine löbliche Ausnahme ist Lotze (2016), die das Thema in Interaktion zwischen Menschen und Chatbots analysierte und umfassende Belege für lexikalische und syntaktische Persistenz fand. Was noch komplett fehlt, ist korpusbasierte Forschung zu Persistenz in der Interaktion zwischen Menschen und Sprachassistenten, die in der Gestalt von Siri und Alexa immer weiter verbreitet sind (Byrne et al., 2019; Yuan et al., 2020). Dieses Dissertationsprojekt zielt darauf ab, diese Forschungslücke zu füllen, indem mehrere deutschsprachige Korpora mit Interaktionen zwischen Menschen und Alexa auf Persistenz hin untersucht werden.

Publikationen

4 Einträge

2023

• Keyness in song lyrics: Challenges of highly clumpy dataLangenhorst, J., Frommherz, Y. & Meier-Vieracker, S., 1 Mai 2023, in: Journal for Language Technology and Computational Linguistics. 36, 1, S. 21-38, 18 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel

2022

• Digitale Kompetenzen für Geistes- und Sozialwissenschaftler:innen. Vorzüge eines Blended Learning-Formats für die Vermittlung von Programmierkenntnissen.Frommherz, Y. & Langenhorst, J., 5 Juli 2022, in: Lessons Learned. 2, 1, 12 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel

2021

• Thinking Things in German versus Swedish. A Cross-Linguistic comparison of Verbs of Thinking in Two Genetically Close Languages.Frommherz, Y., 11 Nov. 2021, in:  Studia linguistica : a journal of general linguistics. 76, 2Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
• Crowdsourcing Ecologically-Valid Dialogue Data for GermanFrommherz, Y. & Zarcone, A., 21 Juni 2021, in: Frontiers in Computer ScienceElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel

Diese Informationen werden durch das FIS bereitgestellt.

Vorträge

12/2023 Alignment in der Mensch-Sprachassistenten-Interaktion (Artificial Friday. Linguistische Perspektiven auf künstliche Intelligenz, 01. Dezember 2023) https://artificial-friday.de/yannick-frommherz-dresden/#info

09/2023 Mensch-Sprachassistenten-Interaktion zwischen Natürlichkeit und Fehleranfälligkeit (Jahrestagung der Gesellschaft für Angewandte Linguistik, Sektion Medienkommunikation, 20. - 22. September 2023, Johannes-Gutenberg-Universität Mainz) https://www.gal2023.de/

03/2023 "Hello Humanities!" – A Modular Python Programming Course Targeting the Specific Needs and Requirements of Humanities Students (Konferenz: Programming an Data Infrastructure in Digital Humanities, 27. - 29. März 2023, Universidade de Évora, Portugal) https://indico.hpc.uevora.pt/event/36/

11/2022 Thinking Things in German versus Swedish. A Cross-Linguistic comparison of Verbs of Thinking in Two Genetically Close Languages (Invited speaker im Grammatikseminarium des Sprach- und Literaturzentrums der Universität Lund, Schweden) https://www.sol.lu.se/sol/kalendarium/evenemang/grammatikseminarietthe-grammar-seminar-yannick-frommherz-dresden-thinking-things-german-versus

Lehre

Forschungsinteressen

• Digitale Linguistik

• Interaktionale Linguistik

• Mensch-Maschine-Interaktion