Semantische Suche in Ausgestorbenen Sprachen: Eine Fallstudie für das Hethitische

A single abstract from the DHd-2017 Book of Abstracts.Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig

Assyrische tuppi adê als Vorbild für Deuteronomium 28,20-44?

In der Fluchsektion jener assyrischen Vertragstafeln aus dem Jahr 672, die in zumindest acht Exemplaren im Nabu-Tempel von Nimrud, der alten Stadt Kalhu, entdeckt wurden, wird ein mögliches Vorbild für Deuteronomium 28,20-44 vermutet, und der Beitrag von Hans Ulrich Steymans ist diesem Thema gewidmet. In diesem Aufsatz will ich den Versuch unternehmen, die Umstände der Entstehung und Überlieferung der Nimruder Tafeln - und ähnlicher Texte - etwas genauer zu umrei?en, bevor die Möglichkeiten für eine Vorbild-Wirkung bei der Abfassung des biblischen Textes - zumindest in der Theorie - besprochen werden. Zuvor aber möchte ich den Akt der Vereidigung an sich im Kontext assyrischen Herrschaftsverständnisses und assyrischer Verwaltungspraxis positionieren

Distantly Supervised POS Tagging of Low-Resource Languages under Extreme Data Sparsity: The Case of Hittite

This paper presents a statistical approach to automatic morphosyntactic annotation of Hittite transcripts. Hittite is an extinct Indo-European language using the cuneiform script. There are currently no   morphosyntactic annotations available for Hittite, so we explored methods of distant supervision. The annotations were projected from parallel German translations of the Hittite texts. In order to reduce data sparsity, we applied stemming of German and Hittite texts. As there is no off-the-shelf Hittite stemmer, a stemmer for Hittite was developed for this purpose. The resulting annotation projections were used to train a POS tagger, achieving an accuracy of 69\% on a test sample. To our knowledge, this is the first attempt of statistical POS tagging of a cuneiform language