Wortarten einfach erklärt. Nomen, Verb, Adjektiv, Adverb, Pronomen etc. mit Merkmalen, Beispielen und Methoden zur sicheren Bestimmung. Jetzt kostenlos lernen!
Ob ein Wort zu einer Wortart gehört, entscheidet man an zwei Fragen: Lässt es sich beugen, und an welcher Stelle im Satz darf es stehen? Erst beide Antworten zusammen ergeben ein klares Bild.
Diese Wörter passen ihre Form an: nach Fall, Zahl, Geschlecht oder Zeit. Man unterscheidet die deklinierbaren von der einen konjugierbaren Wortart, dem Verb.
Benennt Lebewesen, Dinge, Vorgänge und auch Abstraktes wie Gefühle oder Ideen.
Das Verb ist das Hetzstück des Satzes. Es sagt, was geschieht, und legt fest, welche Mitspieler der Satz braucht.
Nennt Eigenschaften. Es kann ein Nomen näher beschreiben, nach einem Verb stehen oder eine Tätigkeit charakterisieren.
Begleitet das Substantiv.
| Kasus | Mask. | Fem. | Neut. | Pl. |
|---|---|---|---|---|
| Nom. | der | die | das | die |
| Akk. | den | die | das | die |
| Dat. | dem | der | dem | den |
| Gen. | des | der | des | der |
| Kasus | Mask. | Fem. | Neut. |
|---|---|---|---|
| Nom. | ein | eine | ein |
| Akk. | einen | eine | ein |
| Dat. | einem | einer | einem |
| Gen. | eines | einer | eines |
Steht für ein Nomen oder verweist auf jemanden im Gespräch. So vermeidet man lästige Wiederholungen.
Diese Wörter behalten immer dieselbe Form. Die meisten bilden geschlossene Gruppen, in die kaum neue Mitglieder hinzukommen. Dazu zählen Adverb, Präposition, Konjunktion und Partikel.
Sagt, wann, wo, wie oder warum etwas geschieht. Es bezieht sich meist auf das Verb oder den ganzen Satz.
Stellt ein Nomen in Beziehung zum Rest des Satzes und verlangt dabei einen bestimmten Kasus.
Verbindet Wörter, Satzteile oder ganze Sätze. Sie kann gleichrangig verknüpfen oder einen Nebensatz einleiten.
Ein Sammelbegriff für kleine Wörter, die kein eigenes Satzglied bilden, aber Färbung und Nachdruck geben.
Mehr Material
Die Wortart- und Kasusbestimmung stützt sich auf das statistische Sprachmodell von spaCy sowie LingMorph-v1 und die Tagsätze der germanistischen Schulgrammatik. Das Feldermodell folgt der etablierten topologischen Beschreibung des deutschen Satzes.
Die LingMorph-v1 ist eine Engine welche auf spaCys statistischen Modellen aufbaut und sie mit drei unabhängigen, voneinander abgekoppelten Modulen ergänzt: Wortarten-Klassifikation nach STTS-Feinklassen, Kasus- und Merkmals-Erkennung und topologisches Feldermodell. Die Engine ist dabei erfahrungsgemäß fehlerresistent: Jede Teilanalyse ist einzeln gekapselt, sodass ein Fehler niemals die gesamte Ausgabe zerstört. Sie nutzt Adjektiv-Suffix-Erkennungen zur Korrektur von Fehltaggungen, Kopula-Kontext-Heuristiken für prädikative Adjektive und mehrere automatische Fallbacks. Mögliche Unsicherheiten werden aus Konfidenz-Scores heraus erkannt und durch UI-Warnungen transparent gemacht.
