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Abbildung 91: Mit Kookurrenzdaten berechnete Assoziationen zu drei Termen
| tax | fruit | sin |
| income: 71.81 fiscal: 66.96 taxes: 61.99 profits: 56.67 revenue: 56.35 sales: 42.85 reduction: 41.33 file: 39.18 paying: 35.93 payments: 32.81 collection: 31.20 towns: 30.29 estimated: 29.64 finance: 29.06 net: 28.81 uniform: 27.23 corporation: 26.70 purchase: 26.37 spending: 25.13 excess: 24.21 |
eggs: 56.69 meat: 56.69 foods: 55.09 fresh: 54.99 seed: 52.16 sugar: 42.99 milk: 40.12 meal: 32.20 tree: 31.55 believes: 31.42 soft: 31.30 tea: 30.09 expenditure: 29.98 wine: 29.64 fish: 26.98 breakfast: 26.89 containing: 26.08 eat: 25.82 referred: 25.08 parks: 23.29 |
crime: 107.11 doctrine: 98.31 morality: 92.00 adam: 87.57 christ: 57.57 jesus: 54.83 suffering: 52.18 flesh: 50.89 original: 47.89 born: 45.49 burden: 39.32 consequently: 36.19 heaven: 36.19 god: 35.91 creation: 34.78 requires: 34.35 grace: 30.84 death: 30.78 moral: 30.70 darkness: 30.16 |
In den Spalten stehen die Terme mit einer Häufigkeit zwischen 100 und 3 100 in einem Korpus von ca. 2 Mio. Wörtern, die die stärksten Assziationen zu den Termen "tax", "fruit" und "sin" haben. Der Korpus bestand aus dem Brown- und dem LOB-Korpus. Zur Berechnung der Assoziationen wurden Kookurrenzen auf Satzebene erhoben und der Quotient aus der relativen Häufigkeit des gemeinsamen Auftretens und dem Produkt der relativen Häufigkeiten der einzelnen Terme verwendet.
Die Annahme, dass das Auftreten von Termen unabhängig sei, scheint wenig berechtigt. Sonst müssten zum einen die angegebenen Assoziationen alle nahe 1 liegen, zum anderen dürften die Wörter innerhalb einer Spalte keine größere Ähnlichkeit zueinander haben als die Wörter aus verschiedenen Spalten. Anders gesagt: Auch wenn die Wörter zwischen den Spalten beliebig gemischt werden, sollte sich die Ähnlichkeitsstruktur in der Abbildung nicht ändern.
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