Julia Hancke julia

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1 Universität Tübingen Master s Thesis in Computational Linguistics Automatic Prediction of CEFR Proficiency Levels Based on Linguistic Features of Learner Language Julia Hancke julia Supervisor: Prof. Dr. Detmar Meurers Second Examiner: Dr. Frank Richter

2 Abstract In this theses we present an approach to language proficiency assessment for German. We address language proficiency assessment as a classification problem. Our main focus lies on examining a wide range of features on the syntactic, lexical and morphological level. We combine features from previous work on proficiency assessment with proficiency measures from language acquisition research, and additional indicators from readability assessment. Our data set consists of 1027 German short essays that were produced during German as a second language examinations and rated on the CEFR scale by humans examiners. We experiment with different machine learning algorithms and techniques for model optimization, and conduct a number of experiments that mainly investigate the performance of different feature combinations.

3 Contents 1 Introduction 4 2 Background Related Work Machine Learning Algorithms for Machine Learning Evaluation Defining Linguistic Units Data 16 4 Preprocessing Components of the Preprocessing Pipeline Sentence Boundary Detection for Essays with Missing or Spurious Punctuation Survey Building a Missing Sentence Boundary Detector Creating Training and Test Set Preprocessing for Sentence Boundary Detection Features Experiments Conclusion Features For Language Proficiency Assessment Lexical Features Lexical Diversity Measures Depth of Knowledge Features Shallow Measures and Error Measures Language Model Features Syntactic Features Parse Rule Features Dependency Features Parse Tree Complexity and Specific Syntactic Constructions Morphological Features Inflectional Morphology of the Verb and Noun Derivational Morphology of the Noun Nominal Compounds Tense

4 6 Experiments and Results Experimental Setup Comparison of different Algorithms for Classification SMO Configuration and Optimization Measuring the Contribution of Different Feature Types Combining Different Feature Groups Feature Selection Pass or Fail Classification for Each Exam Type Separately Classification with Rasch Corrected Scores Predicting the Exam Type Conclusion 61 8 Perspectives for Future Work 63 3

5 1 Introduction Tools for the automatic evaluation of free text essays, such as the Educational Testing Service s e-rater (Attali and Burstein, 2006) or Pearson s Intelligent Essay Assessor (Landauer et al., 2003), have been an active field of research over the last decade. They are now increasingly employed in high stakes examinations. The most striking advantages of automatic assessment over human raters are speed, lower costs and the reduction of marking inconsistencies. Automatic language proficiency assessment is a specific case of automatic essay rating that has recently begun to attract attention within the natural language processing community. Briscoe et al. (2010) and Yannakoudakis et al. (2011) automatically graded English as a second or foreign language examinations (Cambridge First Certificate of English). Vajjala and Loo (2013) automatically assigned CEFR 1 proficiency levels to texts written by learners of Estonian. Language proficiency assessment and automatic essay grading in general mainly differ on the marking criteria they employ. Automatic essay rating systems mainly assign grades based on the content of an essay and some additional stylistic criteria. Many systems have to be specifically trained for each separate essay prompt. In contrast, language proficiency assessment treats an essay mostly as a sample of a student s language skills. The rating an essay receives depends mainly on the language mastery it demonstrates. The marking criteria in previous approaches to automatic proficiency assessment mainly focused on the linguistic properties of learner texts. In this theses we present an approach to automatic proficiency assessment for German. We address language proficiency assessment as a supervised classification task. We mainly focus on examining a wide range of linguistic features that seem promising indicators of language proficiency. We combined features from previous work on proficiency assessment with insights from research on second language acquisition. Additionally we integrated features from readability assessment and simplification. Those fields are connected to proficiency assessment as they study the comprehension side of texts while proficiency assessment studies the production side. The empirical basis for our work consists of 1027 German short essays from German as a foreign language exams that were collected by the MER- LIN 2 project (Wisniewski et al., 2011). All essays were graded by human raters on the scale of the Common European Framework of Reference for 1 Common European Framework of Reference for Languages 2 Multilingual Platform for the European Reference Levels: interlanguage Exploration in Context. German is only one of several languages included in the project. 4

6 Languages (CEFR), which is gradually becoming a European standard in language assessment. CEFR level can stand for the level of an exam that a student takes or for the grade an essay receives. In this work we will refer to the first meaning as exam type and the second meaning as either essay rating level or proficiency level. We conducted several machine learning experiments with our feature set. Initially, we developed a five class classifier with all CEFR proficiency levels (A1-C1) as classes. Experiments on five class classification included comparing different algorithms for classification and investigating the predictive power of different feature combinations. Additionally we developed two class pass of fail classifiers for each exam type separately and used cost sensitive learning for optimizing the results. In the following section we provide background information on related work and machine learning, and define the linguistic units that occur throughout this theses. Section 3 introduces our data set in more detail. Section 4 describes our preprocessing procedure. In section 5 we discuss the linguistic properties that we used as features for the machine learning experiments, which are then reported on in section 6. Finally section 7 and 8 summarize our results and suggest directions for future work. 2 Background 2.1 Related Work Although there is - to the best of our knowledge - no previous work on proficiency assessment for German, there is research on the automatic grading of English and Estonian language examinations. Briscoe et al. (2010) and Yannakoudakis et al. (2011) used machine learning for automatically grading English as a second language (ESOL) exam scripts. Their experiments were conducted on a set of scripts from the Cambridge Learner Corpus (CLC), a text collection that contains transcripts of short essays produced during First Certificate in English (FCE) exams. The scripts were written in response to a free text prompt. Briscoe et al. (2010) and Yannakoudakis et al. (2011) deployed several features that mirror linguistic skill such as lexical unigrams and bigrams, part of speech unigrams, bigrams and trigrams, parse rule names, script length and a corpus derived error rate. Yannakoudakis et al. (2011) added grammatical relation (GR) distance measures to this feature set. In both approaches, the RASP system Briscoe et al. (2006) was used for linguistic markup. For determining scores based on their feature set, Briscoe et al. (2010) experimented 5

7 with several supervised machine learning techniques such as Support Vector Machine, Time Aggregated Perceptron and Discriminative Preference Ranking. Yannakoudakis et al. (2011) compared Rank Preference Models with Regression Models. In addition to the features that capture linguistic properties of the text, Briscoe et al. (2010) included Incremental Semantic Analysis (ISA). ISA is a non prompt-specific approximation to content analysis and was added primarily to make the system less vulnerable to score manipulations through superficial text properties like script length. Yannakoudakis et al. (2011) tested their system s vulnerability to subversion by manipulating exam scripts themselves: they swapped words that have the same part-of-speech within a sentence and randomly reordered word unigrams, bigrams and trigrams within a sentence. Additionally, they scrambled the order of sentences within a script. The modified scripts were then assessed by a human examiner and the computer system, and the correlations between the scores were calculated. Except for modifications that included the reordering of entire sentences, the correlations were still good. However the system generally tended to administer higher scores to modified scripts than the human examiner. Yannakoudakis et al. (2011) pointed out that very creative outlier essays, that use stylistic devices, might be rated worse by the system than by a human examiner. Vajjala and Loo (2013) predicted the proficiency of learners of Estonian based on morpho-syntactic and lexical indicators. Their feature set comprised nominal and adjectival case information as well as verbal tense, mood, voice, number and person. Additionally part-of-speech ratios, several lexical variation measures from SLA, and text length were included. Sequential Minimal Optimization Algorithm was used for classification. Vajjala and Loo (2013) conducted experiments with various feature combinations, feature selection and more sophisticated machine learning techniques like ensemble classifiers and multi-stage cascading classifiers. For the sake of completeness it should be mentioned that automatic assessment has not only been attempted for written but also for spoken language. Automatic language proficiency assessment for spoken language is quite different from the assessment of written productions in a number of ways. Speech recognizers have to be used to process the spoken data. Also, the grading criteria are different. Scores are mostly based on qualities such as fluency, intelligibility and overall pronunciation quality (de Wet et al., 2007). Bernstein et al. (2000) tried to place learners spoken responses to prompts on a functional communication scale that is compatible with the Council of 6

8 Europe Framework. Content scores were calculated based on correct words. Manner scores were based on pronunciation and fluency. de Wet et al. (2007) assessed fluency based on the rate of speech. While there is hardly any overlap in the features and techniques used in written versus oral proficiency assessment yet, it is thinkable that in the future, criteria from written assessment could be incorporated into spoken language assessment. In contrast to marking SLA exams, where the marking criteria put a strong emphasis on the linguistic quality of the scripts (Briscoe et al., 2010), Automated Essay Scoring (AES) in general is concerned with marking essays on the basis of their style, grammar, organization and often on their relevance to the given task. It is an umbrella term for software that scores written prose (Dikli, 2006). There are several, mostly commercial systems for AES, some of which are deployed to assess high-stakes examination scripts. One of the earliest system was Project Essay Grade (PEG) ((Page, 2003), c.f. Dikli (2006)). It deployed a number of mostly shallow features that approximate properties of well written essays such as fluency, diction, grammar and punctuation (Dikli, 2006). Based on these features PEG used linear regression to first train a model based on pre-examined essays. This model was used to score unrated essays (Yannakoudakis et al., 2011). PEG was criticized for not taking into account the content and organization of the essays. The absence of such features made it easier to trick the system, since superficial features like word and script length can easily be manipulated (Yannakoudakis et al., 2011). E-Rater (Attali and Burstein, 2006) examines an essay at different levels such as grammar, style, topic similarity and organization. Each text is represented as a weighted vector of those features (Dikli, 2006). Scores are assigned based on the cosine similarity between the vectors of marked training scripts and unmarked scripts (Dikli, 2006). E-Rater also measures relevance to the prompt. This enables the tool to take into account the content of an essay and makes it less vulnerable to score manipulation. The disadvantage is that E-Rater needs to be trained specifically for each prompt. Intelligent Essay Assessor (IEA) (Landauer et al., 2003) focuses on content analysis based on Latent Semantic Analysis (LSA) (Landauer and Foltz, 1998). Additionally it takes into account grammar and style (Dikli, 2006). The systems needs to be trained on prompt specific texts, and scores are assigned on the basis of similarity between training essays an the essays that should be rated (Dikli, 2006). The Bayesian Essay Test Scoring System (BETSY) (Rudner and Liang, 2002) approaches AES as a text classification problem. BETSY uses features representing content and style such as the number of words, sentences, verbs, 7

9 and commas, and certain content word frequencies to train Bernoulli Naive Bayes models (Dikli, 2006; Yannakoudakis et al., 2011). More comprehensive surveys of AES systems are offered by Williamson (2009) and Dikli (2006). As a tool that measures text complexity, Coh Metrix (Graesser et al., 2004) is relevant for this work although it is neither an AES system, nor a tool for grading second language productions. As indicators of text complexity it deploys about 200 measures of cohesion, linguistic complexity, and readability with an emphasis on cognitively grounded features. The tool outputs the scores for different components of complexity such as lexis, syntax and coherence. However it does not attempt to assign a holistic score on a grading scale. In principle Coh-Metrix can be applied for examining the readability of a text as well as for examining a learner text. Second Language Acquisition (SLA) Studies examine how humans learn languages that are not their native language. Particularly interesting for this work are SLA studies that are linked to language testing or the characterization of proficiency levels. The Second Language Acquisition & Testing in Europe (SLATE) network connects a number of such projects that are quite similar to MERLIN in purpose. To name just one example, the English Profile (http://www.slate.eu.org/projects.htm#proj2) aims at offering a more detailed reference for each CEFR level for English. This includes descriptions of the learners capabilities at different linguistic levels. The project combines corpus linguistics, pedagogy and assessment (Cambridge ESOL) 3. Additionally this work was informed by several studies that take a computational approach to the examination of language development. Lu (2010) and Biber et al. (2011) automatically extracted and examined specific syntactic constructions as measures of L2 development. Lu (2012) investigated lexical richness measures such as Type-Token Ratio and Lexical Density as indicators of the lexical development of language learners. Crossley et al. (2011b) closely analyzed several lexical scores used in Coh-Metrix and measured how well they correlated with human assessment of lexical proficiency. Readability assessment is relevant to this work because it tries to detect a text s reading level based on its linguistic and sometimes also conceptional and cognitive complexity. Therefore, features that are good indicators for reading level might also be good features for language proficiency as- 3 Briscoe et al. (2010) s study was conducted at Cambridge ESOL. The connection is not mentioned explicitly though. 8

10 sessment. Recent approaches to readability assessment were mostly bases on statistical natural language processing techniques. Unigram models were deployed for readability classification by Si and Callan (2001) and Collins- Thompson and Callan (2004). Heilman et al. (2007, 2008) added grammatical features to this approach. Schwarm and Ostendorf (2005), Petersen and Ostendorf (2009) and Feng (2010) trained models for readability classification on the Weekly Reader, an educational newspaper consisting of articles at four reading levels. They combined traditional features like sentence length and word length with syntactic parse tree features and ngram language models. Feng (2010) additionally deployed discourse features. Vajjala and Meurers (2012) combined features from previous work on readability assessment with lexical diversity measures and parse tree based syntactic measures from research on second language learning. While the work mentioned above has been conducted on English, there are also approaches that examine readability assessment for other languages. Dell Orletta et al. (2011) used a mixture of traditional, morpho-syntactic, lexical and syntactic features for building a two class readability model for Italian. Francois and Fairon (2012) built a French readability classifier deploying verb tense and mood along with several other features. DeLite readability checker (Vor der Brück and Hartrumpf, 2007; Vor der Brück et al., 2008) is a tool for assessing the readability of German texts that makes use of syntactic, lexical, semantic, discourse and morphological features. However, it is based on a relatively small human annotated corpus of 500 texts that are all at a relatively high reading level. Hancke et al. (2012) combined syntactic, lexical and language model features from previous work on readability assessment on English texts with German specific morphological features. Their two-class readability classifier was trained and tested on a corpus collected from publicly accessible websites for children and adults. 2.2 Machine Learning Tom Mitchell (Mitchell, 1997) defined machine learning as follows: A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. We approach automatic proficiency level assessment as a supervised learning task. Labeled data is used to train models, from which the correct classes of unlabeled data can be predicted. More specifically, as our class labels are on a discrete scale, we use classification. There are five classes corresponding to the CEFR levels A1-C1. If one transformed the labels A1-C1 into the numbers 1-5 one could also apply regression. However we think classification 9

11 is better suited as 1-5 are still discrete values. Throughout this work, WEKA machine learning toolkit (Hall et al., 2009) was used. It offers implementations of various machine learning algorithms Algorithms for Machine Learning This section briefly introduces the machine learning algorithms that were used in this work. Naive Bayes classifier is a probabilistic learner. It operates on the simplifying assumption that all features are equally important and independent of each other. Predictions are based on Bayes rule of conditional probability : P (H i E j ) = P (E j H i )P (H i ) P (E j ) The conditional probabilities of a piece of evidence (E) given a certain hypothesis (H) are multiplied with each other and with the likelihood of the hypothesis (prior probability). This product is divided by the prior probability of the evidence. The outcome indicates the likelihood of the hypothesis (H) given the evidence (E) (Witten and Frank, 2005). Naive Bayes is easy to interpret and is reported to perform well on many data sets. However it is sensitive to redundancy in the data set (Witten and Frank, 2005). Decision Trees are a recursive, top-down, divide and conquer approach to classification. The data set is split into subsets by selecting one feature as the root node, making one branch for every possible value of the feature. To decide which node to split on, the amount of information (in terms of entropy) is used, that would be needed to decide on the class of the instances at this node. The information of a node is influenced by the number of instances that reach the node and by the homogeneity of their classes (Witten and Frank, 2005). While decision trees work most naturally with nominal features (Witten and Frank, 2005), they have been extended to also work with numeric data. There are several different brands of decision trees. In this work we use J48, which is the WEKA implementation of the popular C.45 decision tree algorithm developed by Ross Quinlan (Witten and Frank, 2005). Sequential Minimal Optimization Algorithm (SMO) is an effective algorithm for training a Support Vector Machine (Witten and Frank, 2005). Support Vector Machines are an extension of linear models. To find the optimal decision boundary, they fit a hyperplane into the feature space, such that it separates the data points belonging to different classes with the largest possible margin. As hyperplanes can only linearly separate the data, Support Vector Machines map the feature vectors into higher dimensional space using 10 (1)

12 kernel functions 4. This mathematical trick enables them to handle non-linear problems with linear models (Witten and Frank, 2005). Support Vector Machines have many advantages. Different kernel functions provide a high degree of flexibility. Support Vector machines are not very sensitive to overfitting, since the large margin hyperplane provides stability (Witten and Frank, 2005) Evaluation For a faithful estimate of a machine learner s performance, models should be tested on previously unseen data (Witten and Frank, 2005). It is common practice to split the data into a separate training and test set (holdout estimation). An alternative is cross validation. The training data is randomly shuffled and equally split into n folds. In stratified cross validation the data is sampled such that the class distribution is retained (Witten and Frank, 2005). Successively, one part is left aside while the model is trained on the other n 1 parts and then evaluated on the part that has been left out. The results are averaged over all n iterations (Baayen, 2008). It is common to set n = 10, because it has been empirically shown to be a plausible choice for most data sets and learning methods (Witten and Frank, 2005). Cross validation has the advantage, that it uses the data more economically since no test set has to be split off. The fact that it tests the performance on several different partitions, makes it more representative than a single test set. We will use stratified cross validation throughout, and whenever cross validation is mentioned, stratified cross validation is meant. In cases where there is very little data, leave-one-out testing can be useful. This is a special case of cross validation where n equals the total number of instances in the training set. It is a deterministic procedure since no sampling is involved and it allows the most efficient use of small data sets (Witten and Frank, 2005). However it is computationally expensive and stratification is not possible: the correct proportion of classes in the test set cannot be maintained. Classification results are presented in accuracy and F-measure. Accuracy reports how many percent of the samples were classified correctly. F-measure represents the trade-off between precision and recall. Precision captures the portion of samples that were correctly classified as a target class. Recall measures the total portion of samples that were classified as a 4 Kernel functions are basically similarity functions. They are used to efficiently handle the mapping of the feature space into higher dimensions. For basic information on kernels used with SMO see Witten and Frank (2005), for a detailed discussion of kernels in general see Schölkopf and Smola (2003) 11

13 target class (Manning and Schütze, 1999). 2.3 Defining Linguistic Units Most features used for proficiency classification in this work will be based on linguistic units. Word class definitions follow the Stuttgart Tübingen Tagset. Frequently several tags were combined into more general classes for the implementation. A comprehensive listing can be seen in Table 1. A point worth considering is the definition of content word, which we will also refer to as lexical token. In German there is no clear consensus on whether modals are auxiliaries and should be counted as lexical vs. functional units (see Reis (2001) for a discussion). In this work modals are considered to be content words following Reis (2001). Unit Definition lexical token/ content word (incl. modals) ADJA, ADJD, ADV, FM, XY, NN, NE, VVFIN, VVIMP, VVINF, VVIZU, VVPP, VMFIN, VMINF, VMPP lexical token/ content word (excl. modals) ADJA, ADJD, ADV, FM, XY, NN, NE, VVFIN, VVIMP, VVINF, VVIZU, VVPP verb VVFIN, VVIMP, VVINF, VVIZU, VVPP, VAFIN, VAIMP, VAINF, VAPP, VMFIN, VMINF, VMPP lexical verb (incl. modals) VVFIN, VVIMP, VVINF, VVIZU, VVPP, VMFIN, VMINF, VMPP lexical verb (excl. modals) VVFIN, VVIMP, VVINF, VVIZU, VVPP finite verb VVFIN, VVIMP, VAFIN, VAFIN, VMFIN noun NN, NE adjective ADJA, ADJD adverb ADV conjunction KOUI, KOUS, KON wh-word PWS, PWAT, PWAV preposition APPR, APPRART, APPO, APZR modifier ADJA, ADJD, ADV Table 1: Unit definitions on the level of lexical units according to the Stuttgart Tübingen Tagset tags. Sentence is a common concept, but in fact it is very hard to find a scientific definition that describes it adequately. As Grewendorf et al. (1989) point out, there is no consensus among linguists. Definitions of sentence often include 12

14 several linguistic levels. Gallmann and Sitta (2004) define sentence on three levels: orthographic/phonetic, syntactic and semantic/pragmatic: Sätze sind sprachliche Einheiten, die durch die folgenden Merkmale bestimmt sind: [Sentences are linguistic units that are defined by the following characteristics:] 1. Sie weisen einen bestimmten grammatischen Bau auf. [They have a specific grammatical structure.] 2. Sie sind durch die Stimmführung (in der geschriebenen Sprache: durch die Satzzeichen) als abgeschlossen gekennzeichnet. [They are marked as self-contained by prosody (in the written language: by punctuation)] 3. Sie sind inhaltliche - relativ - abgeschlossen. [They are - relativelyself-contained regarding their meaning] (Gallmann and Sitta, 2004) For the implementation a more concrete definition is needed: a sentence is a unit that is delimited by one of the following sentence final punctuation marks:.!? Unit sentence clause coordinated clause dependent clause w. subord. conj. relative clause Definition ROOT S + satzwertige Infnitive CS [ <1 KOUS KOUI PRELAT PRELS PRELS-SB PRELS-OA PRELS-DA PWAT PWS PWAV] [< < PRELAT PRELS PRELS-SB PRELS-OA PRELS-DA PWAT PWS PWAV)]) >> S CS DL &!> CS [ <1 PRELAT PRELS PRELS-SB PRELS-OA PRELS-DA] [< < PRELAT PRELS PRELS-SB PRELS-OA PRELS-DA PWAT PWS PWAV) ] [< < PRELAT PRELS PRELS-SB PRELS-OA PRELS-DA PWAT PWS PWAV) ] ) >> S CS DL &!> CS Table 2: Definitions of Syntactic Units Part I. Clauses for English are characterized as structures that contain a subject and a finite verb (Hunt, 1965). Different from English, German allows subjectless sentences, so all maximal projections headed by a finite verb, as well 13

15 as elliptical constructions, where the finite verb is omitted, are considered as clauses. Dependent clauses are embedded clauses. They fulfill a grammatical function in the clause that they are embedded in (see (Gallmann and Sitta, 2004, ) for a detailed description). Dependent clauses can be further grouped into: 1. Relative Clauses Das ist das Paper, das ich lesen sollte. [That is the paper that I should read.] 2. Interrogative Clauses Er fragt, ob er das Paper lesen soll. [He asks whether he should read the paper.] 3. Conjunctional Clauses Sein Kollege sagt, dass er das Paper lesen soll. [His colleague says that he should read the paper.] While many dependent clauses are headed by a subordinating conjunction or a pronoun there are also dependent clauses without such markers (Er sagt, er hat keine Zeit. [He says he does not have the time.]). Additionally there are satzwertige Infinitive - infinite clauses that have the same function as a dependent clause (Gallmann and Sitta, 2004; Bech, 1955; Meurers, 2000) (Peter besucht einen Kurs, um Deutsch zu lernen. [Peter attends a course to learn German.]). T-Units are defined as one main clause plus any subordinate clause or non clausal structure that is attached to or embedded in it (Hunt 1970, p. 4; cf. Lu, 2010). Only independent clauses (including their dependents) count as a T-Unit. At the phrasal level, coordinated phrases are defined as coordinated adjective, adverb, noun, and verb phrases. Verb phrases include non-finite as well as finite verb phrases. Finally, complex nominals are nouns with an adjective, possessive or prepositional phrase, relative clause, participle, or appositive. Nominal clauses, gerunds and infinitives in subject position are also included. For the implementation these definitions had to be operationalized. We used TregEx (Levy and Andrew, 2006) to search parse trees with regular expressions. The tags in the operational definitions follow the NEGRA annotation scheme (Skut et al., 1997). Table 2 and Table 3 show the explicit definitions for all constructions that we extracted from parse trees, except for straightforward mappings such as: verb phrase - VP. 14

16 Unit interrogative clause conjunctional clause dependent clause wo. subord. conj. satzwertige Infnitive dependent clause T-Unit complex T-Unit coordinated Phrase complex nominal Definition [ <1 PWAT PWS PWAV] [< < PWAT PWS PWAV) ] [< < PWAT PWS PWAV) ] ) >> S CS DL &!> CS [ <1 KOUS KOUI] ) >> S CS DL &!> CS [<1 (VVFIN VAFIN VMFIN <<,!/\\?/)]. /,/ [<1 VVFIN VAFIN VMFIN )], /,/ ) > S CS DL &!> [< VZ, /,/] [< VZ. /,/] dependent clause w. subord. conj + dependent clause wo. subord. conj + satzwertige Infnitive clause that is not (but may contain) a dependent clause T-Unit that contains dependent clause CAC CAVP CNP NN NE < S < ADJA ORD Table 3: Definitions of Syntactic Units Part II. 15

17 3 Data Glückwunsch zur deine prüfung, Ich bin schietoll für dich, für mir, get mir gut und Ich finde sehr gut dass deine tante und onkel besucht in Istanbul hat, und was Ich wüsche in istanbul ist dass eine Mütze, Mütze finde ich schön. Figure 1: Example for a text passage with spurious punctuation and spelling mistakes from an essay in the MERLIN corpus. The data used in this theses consists of 1027 German essays from the MERLIN corpus 5. MERLIN is a multilingual European project that aims at creating a freely accessible multilingual online platform for the illustration of CEFR levels (Wisniewski et al., 2011, 35). The texts were produced by language learners of different native language backgrounds during German as a second or foreign language exams. The learners were asked to write a short free text for a certain task 6, for example writing a letter to a friend or writing a fake job application. There were three different tasks per exam type. All essays were labeled with CEFR proficiency levels by trained human raters. The CEFR levels comprise six proficiency levels that are mainly defined on a functional scale: A1 (Breakthrough), A2 (Waystage), B1 (Threshold), B2 (Vantage), C1 (Effective Operational Proficiency), C2 (Mastery). Level C2 was not represented in our data set. In the course of the MERLIN project, the learner essays were digitalized and stored using the Paula XML annotation scheme (Wisniewski et al., 2011). The annotation of the data is still in progress. We used a plain text version of the original essays 7. There are roughly 200 texts for each exam type. However, it is the essay rating level or proficiency level that reflects the actual language mastery demonstrated in an essay. The distribution among essay rating levels is not even. There are only 57 texts that received the rating A1 and only 75 that were rated with C1. Figure 2 shows the distribution of texts across the essay rating levels. As a first superficial statistical analysis of the data showed, there is a high correlation between exam type and text length (r = 0.86) and essay rating level and text length (r = 0.84). This is illustrated in Figure 3 and Figure 4. As a result much less data is available for the low essay rating levels, especially for A1. 5 German is just one of several European languages included in MERLIN 6 Information on the task was gathered from correspondence with Detmar Meurers and Serhiy Bykh 7 Thanks to Serhiy Bykh and Adriane Boyd for making the plain text version available 16

18 Num. Texts Per Essay Rating Level A1 A2 B1 B2 C1 Figure 2: Number of essays per essay rating level. The dataset poses several challenges. The skewed distribution of data across the essay rating levels can complicate machine learning. There are various possible factors that could also influence classification: different text lengths, different L1 backgrounds and different tasks for essay writing. Additionally the data is very noisy compared to standard written language such as newswire. Although nonstandard language use and mistakes can be utilized for classifying learner language, they first and foremost pose a challenge. Passages like the one shown in Figure 1 are not uncommon in the MERLIN data. Punctuation is often spurious. Spelling and word order mistakes are frequent. This is problematic for NLP-Tools. Figure 5 shows the parse tree of the above text passage. Some words were tagged with the wrong part-of-speech. More strikingly, the whole passage was analyzed as a single sentence because there is only one sentence final punctuation mark. 17

19 Length in Words dep. on Essay Rating Level grouped by Exam Type A1 A2 B1 B2 C1 300 Num Words In Text A1A2B1B2C1C2 A1A2B1B2C1C2 A1A2B1B2C1C2 A1A2B1B2C1C2 A1A2B1B2C1C2 Essay Rating Level Figure 3: Text length in words depending on essay rating level grouped by exam type. 4 Preprocessing 4.1 Components of the Preprocessing Pipeline We used a plain text version of the 1027 German original learner texts from the MERLIN corpus. Due to the nature of the essay writing tasks, some texts contained letterheads. The letterheads were tagged in the plain text version. For the analysis they were removed as they don t contribute to the proficiency analysis and are problematic for some tools, such as sentence detectors and parsers. 18

20 Length in Words dep. on Exam Type grouped by Essay Rating Level A1 A2 B1 B2 C1 C2 300 Num Words In Text A1A2 B1 B2C1 A1 A2B1B2C1 A1 A2 B1 B2C1 A1 A2 B1 B2C1 A1 A2 B1 B2C1 A1 A2B1 B2C1 Exam Level Figure 4: Text length in words depending on exam type grouped by essay rating level. The spurious punctuation in some of the MERLIN essays prompted us to build a tool for missing sentence boundary detection. Although the results were promising, the tool was not reliable enough to be used in this work. Still, the approach is discussed in Section 4.2 and might be further developed in the future. For now, the OpenNLP 8 SentenceDetectorME (OpenNLP Tools 1.5) was used for sentence segmentation. A pre-trained model for German is available at OpenNLP. A number of problems occurred when using the tool on our data

21 Figure 5: Example for a parsed text passage with spurious punctuation and several spelling mistakes from an essay in the MERLIN corpus. Visualized with ProD (Culy et al., 2012) 20

22 1. If there were several sentence final punctuation marks, the sentences were not split. 2. Abbreviations were often not handled correctly. 1. was addressed by finding all instances of multiple sentence final punctuation marks using the regular expression [!?\\.]{2,} and replacing them by a single full stop. For handling 2. a custom model was created for SentenceDetectorME. OpenNLP offers a command line interface for sentence detector training 9. In addition to custom training data it is possible to specify a list of abbreviations for improving the tool s performance. For that purpose a list of German abbreviations was mined from the web 10. SentenceDetectorME was then trained on NEGRA 2 Corpus Export 11 and the additional abbreviation list. For tokenization OpenNLP TokenizerME (OpenNLP Tools 1.5) was used. The model was trained on the same data and abbreviation list as the sentence detector to maintain compatibility. To reduce problems caused by spelling errors, a Java API for Google Spell Check (version 1.1) 12 was used. When submitting a word or text for spell correction, the language can be chosen 13. When sending a request, multiple corrected suggestions are returned for each misspelled word, ranked according to the spell checker s confidence. The suggestion with the highest confidence was picked. The spell corrected data was tagged using a Java interface (version 0.0.8) 14 to the RFTagger (Schmid and Laws, 2008), a statistical tagger that provides a fine grained morphological analysis. As some of the further processing steps relied on Stuttgart-Tübingen Tagset, all tags were additionally converted to this tagset, using the converter class that is integrated into the Java interface. RFTagger lemmatizes words with a Perl script that looks up lemmas in a lexicon. This capability, however, is not included in the Java interface for RFTagger. An attempt to use the scripts for lemmatization separately made the application extremely slow. Therefore we eventually used TreeTagger 9 opennlp.html#tools.sentdetect.detection negra-corpus.html 12 https://code.google.com/p/google-api-spelling-java/ 13 There were some encoding issues, when using German. The Java encoding must be set to UTF-8, however, the correction suggestions for German are returned ISO encoded, so they have to be coded to UTF-8 again. Also, the rate of making requests has to be reduced in order to not be blocked by Google

23 (Schmid, 1995) with a Java wrapper by Richard Eckart de Castilho 15 for lemmatization. The problem with this approach is that TreeTagger and RF- Tagger don t necessarily assign the equivalent part-of-speech tag to a word. However, after supervising this potential problem during a preprocessing run, it turned out that the differences were minimal. All documents were parsed with the Stanford Parser for German, a lexicalized probabilistic context free grammar parser. We used the standard model for German (version 2.0.4) (Rafferty and Manning, 2008) trained on the NEGRA Corpus 16. As we wanted to experiment with dependency based features as well, all documents were additionally parsed with MATE dependency parser (Bohnet, 2010), using the standard model for German (Seeker and Kuhn, 2012), which was trained on the TIGER Corpus. For storing annotated documents, the serializable class AnnotatedDocument was implemented. The advantage is that all annotation layers can be stored and accessed in a principle way. 4.2 Sentence Boundary Detection for Essays with Missing or Spurious Punctuation Most conventional approaches address sentence segmentation as a problem of punctuation disambiguation. Machine learners are trained with features such as part-of-speech frequency (Palmer and Hearst, 1997) and lexical information (Reynar and Ratnaparkhi, 1997) in the context of the candidate punctuation mark and obtain high accuracies (98%, (Reynar and Ratnaparkhi, 1997)). Since sentence final punctuation is sometimes spurious in the MERLIN essays, those tools do not work reliably. It would be most desirable to find a solution to sentence boundary detection that does not rely on punctuation Survey Finding sentence boundaries in the absence of punctuation is also a relevant task in speech recognition. Many approaches (Stolcke and Shriberg, 1996; Gotoh and Renals, 2000; Liu et al., 2004) use a special type of ngram model introduced by Stolcke and Shriberg (1996). To incorporate sentence boundary probabilities into ngram models, Stolcke and Shriberg (1996) postulated a possible sentence boundary tag after each word. Hidden event models were trained with these ngrams to find the most likely positions for sentence negra-corpus.html 22

24 boundaries. Later approaches often combined this technique with prosodic information (Liu et al., 2004; Liu et al.; Favre et al., 2008). Favre et al. (2008) tried to include syntactic clues by using parser probabilities of text spans. After reviewing approaches to sentence boundary detection, that were used in speech recognition, it seems doubtful that the same techniques could be applied to our data without much adjustment. There is no prosodic information in the written texts that could enhance the performance of the hidden event ngram models. Also, in contrast to the transcript of a speech recognizer, the learner essays mostly do contain some punctuation marks. As a first step, the passages where punctuation is missing would have to be identified. Nagata et al. (2010) describe an approach to detecting missing sentence boundaries in texts produced by Japanese learners of English. They put forward a method for automatically generating training data for missing sentence boundary detection and then used this data to train Support Vector Machines with features like sentence length probability, number of words beginning with a capital letter, number of verbs, prepositions, wh-words, conjunctions, and frequencies of non-sentence final punctuation marks. Their best model achieved promising result (0.716 % F-measure). We conclude that implementing a component for placing missing punctuation marks in the absence of punctuation is not feasible in this thesis. Nevertheless we attempted the first step by trying to automatically identify missing sentence boundaries using a similar approach as Nagata et al. (2010). Such a tool would be useful to flag essays with spurious punctuation. Those essays could then either be excluded or manually corrected Building a Missing Sentence Boundary Detector This section describes the implementation of a missing sentence boundary detector. Following Nagata et al. (2010) we automatically generated training data from a corpus of learner language. A classifier was then trained with linguistic features that are promising indicators for missing sentence boundaries Creating Training and Test Set We automatically created training data from the Kobalt-DAF (Zinsmeister et al., 2011) data. Kobalt- DAF is an ongoing project that researches the linguistic properties of texts written by learners of German from different L1 backgrounds. The current version of the corpus comprises of 69 texts. We followed the procedure 23

25 proposed by Nagata et al. (2010). Each training sample consists of one sentence. To obtain samples, the Kobalt-DaF texts were sentence split with the OpenNLP sentence segmenter as described in Section 4.1. The resulting sentences were used as negative training instances. To create positive instances, pairs of sentences were concatenated. The order of the original sentences was shuffled beforehand, to avoid that contiguous sentences were combined. Two additional test sets were created for evaluating the sentence boundary detector on two different essay rating levels (A2 and B1) from the MER- LIN corpus sample sentences as segmented by OpenNLP sentence segmenter (section 4.1) were manually labeled for essay rating level A2 and B1 respectively (henceforth MA2 and MB1). Among the 1000 sentences for each essay rating level there were only 61 positive instances in MA2 and 36 in MB1. This uneven distribution of negative and positive cases has to be kept in mind when evaluating the classifiers Preprocessing for Sentence Boundary Detection The preprocessing procedure was very similar to the steps described in section 4.1. Minor difference arose from the fact that for some problems, better solutions were found later on. Because of the need to manually annotate sentences, which is very time consuming, the experiments could not be repeated again at a later point. No version of the data with tagged letterheads had been available at the time when we built the missing sentence boundary detector. To exclude most of the potential letterheads, only lines with more then two tokens were considered. A full stop was appended to lines that did not yet have a sentence final punctuation mark. The fact that OpenNLP sentence segmenter has problems with multiple punctuation marks!!! had not been addressed. Spell checking was only implemented later. Fine grained tags such as those delivered by RFTagger were not needed for the task at hand, so the OpenNLP Tagger was used with the standard model provided by OpenNLP. The data was parsed with the Stanford Parser for German Features We adapted most of the features used by Nagata et al. (2010). Nagata et al. (2010) s feature set included the number of capitalized words that are neither proper nouns nor the pronoun I. In German, however, besides from the proper nouns, also common nouns are capitalized, so the number of capitalized words excluding all nouns was counted. Nagata et al. (2010, 1272) argued that verbs are indicative of missing sentence boundaries, as a sentence is assumed to consist of a single verbs unless it contains conjunctions and/or clauses. Therefore they counted the verbs 24

26 excluding present and past participles. We implemented two distinct verb features instead: the number of verbs per word, and the number of finite verbs per word. To include the presence of conjunctions as indicators Nagata et al. (2010) considered the frequencies of different conjunctions as well as the total number of conjunctions. In this work only the total number of conjunctions is used as a feature. Similarly, we only used the total number of wh-words and prepositions. Furthermore we included the following features into our approach: frequency of colons, semicolons, commas, total number of punctuation marks, and sentence length probability. Sentence length probability is the likelihood that a sentence is of a particular length, measured on the distribution of already observed sentence lengths. For computing this probability Nagata et al. (2010) assumed that sentence length has a Gaussian distribution and used the probability density function. The observed sentence lengths can be computed from the training data. In addition to this more sophisticated measure of sentence length, we also included sentence length as the number of words per sentence. It was used as a baseline for all experiments. Additionally three new features were examined that rely on information from parse trees. The number of clauses per number of words seemed to be a promising indicator, since the parser mostly recognized clauses in spite of missing punctuation. This resulted in parse trees which contained many clauses under one ROOT node. As the parser often related these clauses to each other by using coordination, coordinated clauses also seemed a good indicator. Finally parse tree height seemed promising as it could help to distinguish sentences which have many clauses because of heavy embedding from relatively flat trees, that contain many clauses because of missing sentence boundaries Experiments First the performance of three different machine learning algorithms - Naive Bayes, Sequential Minimal Optimization Algorithm (SMO) and Decision Tree (J48) - were compared. All algorithms were used with their standard configurations from WEKA. We used 10 fold cross validation and the whole feature set to build and test the models. We report precision, recall and F-measure for the positive class (missing sentence boundary) 17. The experiments showed that the Decision Tree Algorithm was the best choice. We build different models on the generated training data using 10 fold 17 Cost sensitive learning could have been applied to the sentence boundary detection task. However, as the main task was proficiency level assessment, it seemed unwise to spend too much time on sentence boundary detection. 25

27 Name Avg. Num. Verbs Per Words Avg Num. Finite Verbs Per Words Avg Num. Conjunctions Per Words Avg Num. wh-words Per Words Avg Num. Prepositions Per Words Avg Num. Commas Per Words Avg Num. Colons Per Words Avg Num. Semicolons Per Words Avg Num. Capital Not Nouns Per Words Avg Num. Punctuation Per Words Sentence Length Probability Num. Tokens In Sentence Avg Num. S Nodes Per Words Avg Num. CS Nodes Per Words Parse Tree Height To Words Ratio Formula # verbs / # W # finite verbs / # W #conjunctions / # W # wh-words / # W # prepositions / # W # commas / # W # colons / # W # semicolons / # W # capital not nouns / # W # punctuation marks / # W # W # clauses / # W # coordinated clauses / # W parse tree height / # W Table 4: Features for missing sentence boundary detection. Classifier Accuracy Precision Recall SMO Naive Bayes Decision Tree J Table 5: Comparison of different classifier algorithms cross validation. Then each of these models was evaluated on the hand labelled MA2 and MB1 test sets. A model build with all features (ALL) was compared to a sentence length baseline (BL). As indicated by Nagata et al. (2010), the capitalization feature was responsible for many false positives in their experiments. Therefore we created a model without the capitalization feature (ALL-CAP). A detailed summary of the results can be seen in Table 6. When tested with cross validation ALL performed better than BL. However, when tested on the MA2 and MB1 sets, ALL s results dropped below those of BL. Especially the precision plummeted. For ALL-CAP, the F-measure dropped when evaluated with cross validation, but increased when tested on MA2 and MB1. The reason is probably, that the spelling conventions regarding capitalization are complied with to a different degree in the training data and the MERLIN test sets. Generally the performance on MA2 and MB1 was not too impressive. Even the ALL-CAP model only slightly exceeded the baseline for MA2 and the performed below the baseline for MB2. 26

28 Dataset Model Accuracy F-Measure Precision Recall BL Train ALL ALL-CAP BL MA2 ALL ALL-CAP BL MB1 ALL ALL-CAP Table 6: Comparison of different models Conclusion Although the proposed method seemed promising when tested with cross validation, the results on the MERLIN test sets were not satisfactory. The immensely skewed distribution of positive and negative samples and too little similarity between the training and test data might have contributed to this result. Additionally it might be hard to find one model that can be successfully applied to all levels of the MERLIN corpus, as the essays at different levels are so dissimilar. It is concluded that the missing sentence boundary detection component is not yet mature enough to be used in the further course of this work. It is however considered worthwhile to continue its development in the future. 5 Features For Language Proficiency Assessment In this section we introduce our feature set for language proficiency classification. We implemented a variety of syntactic, lexical, morphological, and language model features that were informed by different fields of research. 5.1 Lexical Features A number of lexical indices of language proficiency have emerged from research on language acquisition, and have recently also been deployed in readability assessment and language proficiency classification (Vajjala and Meurers, 2012; Hancke et al., 2012; Vajjala and Loo, 2013). We integrated a wide range of lexical indices into our approach to examine their usefulness for German proficiency assessment. 27

29 5.1.1 Lexical Diversity Measures Lexical Diversity. Lexical diversity or lexical richness designates the variety and range of the vocabulary used in a text or speech (McCarthy and Jarvis, 2007). Measures of lexical diversity have been widely deployed as indices for e.g., vocabulary knowledge and writing quality. They have also been used to measure the lexical proficiency of language learners (Crossley et al., 2011a; Lu, 2012; Graesser et al., 2004). The most commonly used lexical diversity index is probably Type-Token Ratio (TTR) (McCarthy and Jarvis, 2007). It is known that TTR depends on text length. McCarthy and Jarvis (2007) explained this flaw with Heaps law ((Heaps, 1978) c.f. McCarthy and Jarvis (2007)): When a text becomes increasingly long (many tokens), the chance that new words (types) occur becomes more unlikely. As a result, long texts appear to be less lexically diverse when measured with TTR. In a comprehensive study McCarthy and Jarvis (2007) examined a number of TTR variants that were developed for decreasing the dependency on text length - mostly involving some mathematical transformation. These variations include Root Type-Token Ratio, Corrected Type-Token Ratio, Uber Index and Yule s K. McCarthy and Jarvis (2007) s results showed that none of these measures were independent of text length, although for Yule s K and Uber Index the effect was minor 18. More recently vodc (MacWhinney, 2000) has been proposed as a new index of lexical diversity. It tries to overcome the dependency on text length by repeatedly drawing samples of different sizes from a text, and calculating the mean TTR of this samples. A formula using the D coefficient (Malvern et al., 2004, c.f. McCarthy and Jarvis (2010)) is then deployed to fit a theoretical curve to the empirical TTR curve obtained from the random samples (McCarthy and Jarvis, 2007, 2010). The results of McCarthy and Jarvis (2007) s examination suggested that vocd is not independent of text length. Furthermore they showed that deploying the hypergeometric distribution 19 can replace the curve fitting procedure in vocd. The hypergeometric distribution describes the probability of success for drawing (without replacement) a particular number of tokens of a particular type from a sample of a certain size (McCarthy and Jarvis, 2007, 2010). McCarthy and Jarvis (2007) proposed HDD, an index of lexical diversity, that is very similar to vocd, but makes use of the hypergeometric distribution directly. McCarthy and Jarvis (2010) introduced the measure of textual lexical 18 According to McCarthy and Jarvis (2007) 2% for Yule K and 3% for Uber Index of the variance was explained by text length. 19 A probabilistic distribution 28

30 diversity (MTLD). It is a sequential approach to measuring lexical diversity by calculating the mean length of a string sequence, that maintains a default TTR value. Whenever a new type is found, the TTR is calculated. As soon as the default value is reached, a factor count is increased and the TTR is reset. The same procedure is repeated from that point in the text to the end of the text. If the last portion of text does not reach the default TTR, a partial factor is calculated 20. MTLD is then calculated by dividing the number of tokens by the number of factors. The same procedure is repeated beginning at the end of the text. The final score is the mean of the forward and backward MTLD value (McCarthy and Jarvis, 2010). Measures using type to token ratio Formulas Type-Token Ratio #T yp/#t ok Root Type-Token Ratio #T yp/#t ok Corrected Type-Token Ratio #T yp/(2 #T ok) Bilogarithmic Type-Token Ratio log (#T yp)/ log (#T ok) Uber Index log (#T ok) 2 / log (#T yp/#t ok) Yule s K 10 4 (sum(fx X 2 ) #T ok)/(#t ok 2 ), X=vector of freq. for each type, fx=frequency of each type freq. in X HD-D McCarthy and Jarvis (2007) Measure of Textual Lexical Diversity McCarthy and Jarvis (2010) Table 7: Type-Token Ratio and variations Lexical Density and Variation. Lexical density (originally Ure (1971), c.f. Lu (2012)) and lexical variation measures are closely related to the type to token based ratios that we discussed in the previous section. Lexical Density measures the ratio of lexical words (or content words ) to all words. Lexical variation measures include different ratios that measure the variation within specific syntactic categories, for example Verb Variation (verb types to verb tokens) and Noun Variation (noun types to noun tokens). Lu (2012) deployed lexical density and variation measures in combination with lexical diversity measures to examine the relationship between lexical richness and the quality of English learner productions. Those measures also have been proven to be good indicators of readability by Vajjala and Meurers (2012) for English texts and Hancke et al. (2012) for German texts. However, although these measures have been successfully applied in a number of approaches, doubts remain that - like Type-Token Ratio - they might depend on text length. 20 (1 ttr leftover )/(1 ttr default ) 29

31 Measures using lexical type distributions Formulas Lexical Density #T ok Lex/#T ok Lexical Word Variation #T yp Lex/#T ok Lex Noun Variation #T yp Noun/#T ok Lex Adjective Variation #T yp Adj/#T ok Lex Adverb Variation #T yp Adv/#T ok Lex Modifier Variation (#T yp Adj + #T yp Adv)/#T ok Lex Verb Variation 1 #T yp V erb/#t ok V erb Verb Variation 2 #T yp V erb/#t ok Lex Squared Verb Variation 1 #T yp V erb 2 /#T ok V erb Corrected Verb Variation 1 #T yp V erb/ 2#T ok V erb Verb Token Ratio #T ok V erb/#t ok Noun Token Ratio #T ok Noun/#T ok Verb-Noun Token Ratio #T ok V erb/t #ok Noun Table 8: Lexical variation features A comprehensive set of lexical diversity, density and variation measures was included as can be seen in Tables 7 and Depth of Knowledge Features As suggested by Crossley et al. (2011b), not only vocabulary size and diversity should be taken into account, but also the depth of lexical knowledge. Their results showed that lexical frequencies and hypernym scores are promising features for proficiency assessment. Lexical Frequency. The general frequencies of the lexical items used by a learner are often seen as an indicator of lexical proficiency. As summarized by Crossley et al. (2011b), it is assumed that learners with a higher proficiency use less frequent lexical items. High word frequency leads to more exposure, which makes a word easier to learn (Ellis (2002), cf. Crossley et al. (2011b)). This hypothesis is supported by studies of lexical acquisition (Balota and Chumbly (1984), Kirsner (1994) c.f. Crossley et al. (2011b)). According to Crossley et al. (2011b) the correlation between word frequency and acquisition has also been confirmed for lexical development in second language learning: In most studies it was shown that beginning learners were more likely to use and comprehend high frequency lexical items (Crossley and Salsbury (2010); Ellis (2002) c.f. Crossley et al. (2011b)). To measure the frequencies of lexical items, Crossley et al. (2011b) retrieved content word frequency scores from the CELEX database (Baayen et al., 1995) 30

32 - a psycholinguistic database that includes word frequencies as counted from a reference corpus. We extracted content word frequencies from dlexdb (Heister et al., 2011). DlexDB frequency scores are based on the Kernkorpus des Digitalen Wörterbuchs der deutschen Sprache (DWDS). The DWDS corpus comprises of tokens and types. For providing relevant annotations such as partof-speech tags, lemmas or syllables, dlexdb relied on automatic annotation with NLP tools (Heister et al., 2011). DlexDB was chosen over CELEX because it is more recent and based on a larger reference corpus (6 million vs. 100 million running words). DlexDB offers a number of interesting scores for each word, such as absolute and normalized frequencies and log absolute and normalized frequencies for annotated types (type, word pair), types, lemmas and ngrams, but also familiarity scores and frequency ranks (see Heister et al. (2011) for a comprehensive list). Currently the API for fully automatic queries is still under development 21. However, the database can be queried via a web interface 22. Queries can be send for individual lexical items or for lists of items, and the results can be exported after creating a user account (up to results). For making all the necessary frequencies from dlexdb available to our tool, a custom dlexdb version with all the words in the MERLIN corpus and all the scores that were relevant had to be created by manually querying dlexdb. A list with all spell checked words in the MERLIN corpus was created. It was split into tiles of not more than 4000 words, in order to remain below the export limit. Each tile was then used to query dlexdb manually over the web interface: For each word the following scores were retrieved: 1. Absolute Annotated Type Frequency (ATF) 2. Log absolute Annotated Type Frequency (LATF) 3. Absolute Type Frequency (TF) 4. Log absolute Type Frequency (LTF) 5. Absolute Lemma Frequency (LF) 6. Log absolute Lemma Frequency (LLF) Finally all non-matches and all words that did not match the category of content word (incl. modals) were cleaned out. Features that measure the general frequency of the lexical items used in an essay were created using the scores All types in an essay were looked 21 personal correspondence with dlexdb developers

33 Log Frequencies of Annotated Types with Text Index Log Frequency Ste TEN TEN ZIMMER ZIMMER Abgelegt Abgelegt abitur achen ACHTE ACHTER AFFE Akins Aktiviert ales Alkoholische Allein Alleinstehender allererst allererst ALLGEMEINEN ALLGEMEINEN ALLTAG als ALSO ALTEN ALTERNATIVE ANDERES ANDRES anfand ANFORDERUNGEN angehen ANGELEGENHEIT Angenommene Angesehen angestellter ANKUNFT ankunft Anmerken anna anpassung Anschliessend anschliessend ansicht Anspruchsvollen Anstrengen Anstrengend Anstrengendes Antworten ANZAHL appel APRIL ARABISCHEN Arabischen Arbeite arbeitnehmer Arbeits Arbeits ARM ARME ASIEN atelier Attraktive AUFFASSUNG Aufgegebenen auflage aufsatz Aufwarten Aufwiedersehen auge AUSBILDUNG AUSDRUCK ausflug Ausgegeben Ausgegeben ausgegrenzt Ausgesucht AUSGLEICH ausgleich Auslandsaufenthalts ausleihen AUSNAHME ausprobiert Aussage Ausserhalb ausserhalb ausserhalb aussichten ausstellung austeilen ausweis Auswendig AUTOR BABY Backen BALD BALL BANKEN banken Basilica Bauen BAUTEN Bauten BAYERN Bays Beachten Beamtete Beantragen Beantwortet Bedauerlicherweise BEDENKEN BEDINGUNG Beende Befolgen Befremden Begegnet begegnet begeisterung BEGINN Begrenzt Begrenzt Behauptete Beherrscht beherscht Beide BEIDER beilagen BEIN BEISPIEL Beispielweise BEKANNT bekanten BEKOMMT Beleidigt Benachteiligte Benutzen berater BEREICH bereichert Beriet BERUF Berufen BESCHREIBUNG Beschriebenen beser besondern besondern Besprechen Besser Bestandenen BESTEHEN Betreut Betreut betriff bett bewerb bewohner Bewohnt bewusster BEZAHLEN bezahlung beziehungsweise BEZUG BIBLIOTHEK Bid Bin BIST Bitt BITTE Blaue BLICK Blumenfest BODEN BON bonn Bonner botschaft brasilianisch Brauch brauchts Brief briefkasten brille Bringe brot Brotchen bucher buchhandlung BUS Bzw Bzw Bzw bzw CAMP Ch Ch ch Ch Ch ch charts Chi Chi chi chi chi chi CHRISTLICHEN cirka clan CLUB clubs Cm cola Computerkenntnisse computern computers COUSIN CUS Cus DAMIT DANACH Danie DARF Darvor Darvor darvor DATA Datenverbindung Dauert db de defekter Deke DELHI DETAILS DEUTSCHE deutschlands dezember DIALOG dienstag DINGE disaster disce disco discutieren dise dise dise dises Diskusion distanz dorf DORTMUND DOs Draussen Drei drinken DRITTEN duft Durchschnitt EBEN Echt Echte EDES Eier Eifelturm EIGENEN einfachheit Eingetragen eingreifen Einhaus Einige EINMAL einrichtung EINSAMKEIT Eintritt EINZELNE EINZELNE EINZUG ELF ELF Elfte EMPFEHLUNG empfehlung Endecken ENDLICH ENG Engagiert Engagiert ENGEL Engineer engineer ENTSCHEidEN Entscheiden ENTSCHEIDUNG Entschuldig Entspannt ENTSPANNUNG Entstanden Entstandenen Entstehen ENTSTEHT ERDE Erfahren Erfolgen ERFOLGREICH ERFOLGREICHE Erfreut Ergriffen Erholen Erinnert ERKENNBAR ERKENNEN Erkennen erkennung erlaubnis Erledigen ERLERNEN Erreichen ERST Erstatten Ertragen Erwachsen Erwart erwartet Erwarteten erzahlen essentiel etc EURE EURO Evo excellente Existierenden exkurs Extrem Fahre fahrkarte faktor FAKTOREN Familia familia FAMILIEN familien famille Fantastisch Fare Fata fata Faul FAX fax Faxen fehler Fenstern fer FERNER ferngesehen Fernsehen FESTE Festgestellt FIL Fill fill fille Finde FINDET FIRMA Fitter flasche FLEISCH Fleisch flughafen flugzeug FOLGE FOLGEN Fon Fon FOR FORDERUNGEN fotos FRANKFORT FREIE freiheit freitag fremden Fremdsprachenlernen freud FREUDEN freun freun freundinnen frog frustriert funfzehn FUSS FUSSBALL fust GAB GANZ Ganzem GARTEN Gaz Gebacken Gebaut GEBOREN GEBURTSTAG GEDANKEN Gedient GEDULD Geflogen Gegangen GEGEBEN gegen Gegenseitige Geglaubt GEH Gehe geheert geheert Geheizt Gehts Gehts gehts Gekauft Gekaufte Gekostet Gelandet Gelassen Gelernte Gelungen GEMELDET Gemietet Gemischt GEN Genannter GENAU Genauer generationen geniesen Genutzt GEOGRAPHISCHEN Geographischen Georgisch Gepflegt gepflegt GEPLANT Gerechnet gerichte Gern gerner Gerufen Gerufen geschehens geschenk Geschilderten Geschossen geschreiben GESEHEN Gesprochene Gesprungen Gestellt GESTERN GESTERN Gestimmt Getestet gett Gewaltiger gewohnten Geworden Gewundert gewunschen Gezwungene Gibts gibts Giebt Giebt giebt giebt giebt Gilt GLAUBEN Gleichen Gleichseitig Gmbh gmbh GOLDENE Goldenen GOTHE Gothe GRAMMATIK Gratuliert Gratulierte gratulierte grossartig GROSSER Grundes Grundlegenden GRUPPEN gruss Gud gud guittare gund GUTER Gutes gymnasium Haaren Haben HALTEN Hamster HAND handtuch hastu Hat Hate hattest HAUPT hauptsache HAUSARBEIT HAUSE hauses Haushaltarbeit Haushof Haustier heeren Heilige HEIMAT Heimatkultur Heimatslandes Heimische Heimkultur HEIMWEH Heissen helle Heren herkunft herre herrschen hertzliche herzustellen HESSEN HESSEN HEUTIGEN hingabe Hinnen Hir HISTORISCHE Hoben hochgestiegen HOCHSCHULE hochschule hochzeit Hoffentlich HOFMANN Holen HOLT HR Hr Huben HUND hunden Hut ide Idealer IDEE ien Immen Immobilienmarktes inbesondere inder Industriel Industriemarkt INFORMATIONEN Informiert inklusiv INSEKTEN insekten insel INSGESAMT INSGESAMT INSTITUT Integriert Integriert Intensivkurse INTERESSEN Interessierst Interessiert interessirt interessirt interessirt INTERNATIONALE internet Interresse jacke JAHREN jahrlich Jahrs JETZE JETZT Jeweiligen juli Julis Jung Junger JUNI KALT Kamm kamm KAN KANDIDATEN kaninchen kannen kannen KANNST KAPITALISMUS kaput kaput kaput KARTE karte kartoffeln Kaser Kaser Kats katz Kaufen Kaufmans Kauft keinesweg Keler keller KENNT KENNTNIS kenntnissen Kentnisse kerze KIN kinde kindergarten Kipfel kirchen klavier KLEID KLEINEN klima KOCHEN KOMME kommerz Kommunikativ Komplettieren Kompliziert komt komt konferenzen konnen konnen KONNTE konsequenzen KONTAKTE kontaktfreudige Kontaktieren konto konzert Koreanische KRANKHEIT Kreativ kriterium KRITISIEREN Kroatisch KUCHEN KULTURELLE KULTUREN KUMMER KUNDEN kundenorientiert kur Kurdische Kurzzeit LADEN Lagen lager Landen Landern langeweile LASSEN Lauten Learn lebend lebens Lebensalltag lebensbedingungen leber Lehren Lehrer lehrer Leide leide LEISTUNG leit leit lerne Lernen leste Libe LIEBE Liegt lift Liste logischste LOHNEN Lokation Loss luft LUST luter luxus Machen MACHT MADAGASKAR Mall MAN manch Marai march maria marketing MARKS MARKT mba meinungen MELDEN Mfg mier Mietraum migration MILCH Milionen milte mim Mindesten mischung mitarbeit Mitburger miten Mitgebracht mitgebracht Mithalten Mitmachen mitnehmen mitteilungen Mitten Mitwoch Mitzunehmen Moche MODERNEN MODERNES momenten MONATE MONATLICH MONGOLISCHE Morger motivation motiven Motivierte MOZART Multikultur MUSEUM musiker Muslimischen Muslin Must Nachgedacht Nachgefragt NACHRICHT Nachte NAHER NAHER NAHOST naturlich Nechte neh neien nemen nemen NENNT Nennt NEUEN neuigkeiten NEULICH niht niht nocheinmal NOR nord Norden Normen normen NOVEMBER nue NUR Obdachlos OBER objekte Obligatorisch Offe offe OFFIZIELLE offnen OM Om Om Om om On ONLINE option orientierung OSTBERLIN ostern Papa Par Par Par par parlament PARTNERSCHAFT partnerschaft Passiert Pazifik PECH Per PERLE personlich personnal PERSPEKTIVEN PERU Peruanischen Pflegen pflichte PHILOSOPHEN POLEN POLIZEI Polnisch POLNISCHE Positiver Prada PRAKTISCHE PRAXIS Preisen preises presse priester priester problemen program provinz PUTZEN PUTZFRAU qualifikation qualifizierten RAd rahmen raise raketen RAMADAN Rate RATTEN RAUS REAKTION REAKTIONEN Rechnen RECHTE rechtsanwalt Registration Regle REICHEN REIS RELATIVE REVOLUTION RHEIN rhein RICHTIGE RIESEN ROLLE rom rucht Rundhaus rusch SAGE SAGEN SAGTE Sammelte schachtel schafe schaum Schen Schenke SCHENKEN Schenkst schicke Schicken Schickt Schiff Schik Schlachtet Schlafe schlafe Schlaffen schlafzimmer SCHLAGEN Schlechter Schleifen SCHLUSSFOLGERUNG schmidt Schnellsten schopenhauer SCHREIBT SCHRIFT Schrit Schrit SCHRITT Schulen SCHUMACHER Schun Schuss Schweitz Schweizer SCHWIERIGE SCHWIERIGKEIT schwierigkeit SECHSTE SEELE Seele Seen SEHEN SEINE Seines SEITEN SEKTOREN Selbstgebackenem selten Senden Sichere Sind SINN Sint SITUATION Sitzen SLOWAKEI sofa SOFORT SOGENANNTE Sogenannte solte Sonnstag sonntag sonntag sont sont sont SOZIALEN Spanische SPANISCHEN Spannender Spas spas SPASS Spater spazierst Speisen Sprech sprech sprech Spuren Stadten stam Stat stat stat STEHT Stele STIL STOFF Stolz STRASSE STRASSEN Strecke STREICHEN Streichen STROM strukturierter StudentInnen studiums STUNDEN Suche Sucht surfen TABELLE TANZ Tanz TASCHE Tausend TEAMWORK Technische Tee TEILEN Teilgenommen Telecom Telefoniert temer Temple tendenzen termin Teuere THAILAND THE THEMA themas THEORETISCHE TIPPS TOCHTER Tolle tool Traditionellen Trainiert tram TRANSPORT Trei TRETEN trinkt tropical TSCHECHISCHE TSCHECHISCHE TUT Uhrlaub umgang Unde Unde Unde uneres Unfreundliche UNG Untergebracht Unterlagen UNTERRICHT Unterrichtet Unterschiede Unterschreibt unterschriftlich Untersuchen Untertreiben Unverletzt Unzumutbar UsA Usa VENEZUELA Verabreden veranstaltungen VERANTWORTLICH Verantwortungsvolle Verbesserte VERBINDUNG Verbleibe Verbrachte Verfehlt Vergesst vergesst verheiratet verheirateten verlauft Vermisse Vermittelte VERMITTLUNG vermittlung Verpflichtet verraten Verschieden VERSCHIEDENEN 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Bauchtanz Bayerisch Beklagen beleidigt Benutzt Berufliche Berufspraktikum Bewerbe Bezeugen Bie BILDER blumen BOX BRIEF bucher BUNDESRAT check chi china Circa const Denkt DIEM Dien diplomierter DIR Draussen Dunker Durchschnittliche durft Dynamischen eigenschaften Einfacher Empfindet Entschieden Entstanden Erfreut Erheben erlernt erstattet erwachsen Erwarten ERZIEHUNG etc fabriken Fahrkosten FAHRT Fanatisch Feb ferne folgender FORM FORTSETZUNG forum fotografiere FR Frankfurt Fremden FREUND Frie garantie Gebrochen gebs Geburtstagsparty Geehrte GEHEN gehts Gemeinsamen Genutzt gesamt GESCHENKE Geschiedene gesichter Getrennt Gewachsen Gibts Globalization Grenze Hamburg Harmonie HART Hauptfeste Hauptsprachen HAUS HErrn Hervorgerufen Heutigen hobbies Holen Holland Ide Identifizieren Immen Integrieren Intensiven internationaler Ist ITS JAHR JE jobs kampf katze kleidung Kleidungen Kluge komponisten Korrekte Kosten Kostenlos kurtze Kurzen KUSS Landen Lautet Lebenspartner Lecker Leibe leit loch 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wi winkel wurst STE Aktuell Angehen anzahl Arbeitsklima attraktives auffassung Aufgenommen autor Bedeutenden BEDEUTUNG begeistere Begrenzte Bekomme Besichtigen Bestanden bezahl Billige BONNER Bucher Bunte Burger Charm CM datum Dessen ecke Einleben Elternabend Empfindlich Entschieden Entwickelt erde erfahrungen erholen erinnerung erlernen Find Fliegt Fort FORUM Freizeiten Frohen Garten GAST Gehet gehts gelungen Genannten Gezeichnet Gezeigt glas Gratulieren Grob GROSS halle Hilfst Hobbies hobby IHN Immobilienmarkt Interessieren IRAK kenianische kin Kindertraum Kleine Kocht MACH Mage maine Mangelt Markten MAROKKO MITGLIEDER Mongolische multikulturelle mutter Nachlass Nation NEUER OK Opferfest par perfektionieren pflichten probleme PROGRAMM Pure Raucht rechte Ruhiges Schaue SCHULTZ SCHWEIZ Seh seh sehnsucht Seltene Ser sint speisen Sprachliche staaten Stadtgraben still stocke Studiere Teamwork Total Trunken verbindungen verein Verkaufte Versprochen VILLA Volle vorgang WAHL Weitergeben wi 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Wesentlichen Wi WIRTSCHAFT wohn Ah anfangt Angemessene anne antwort armenisch Ausbauen Ausgesprochene ausruhen bank beherrschst Bekommen Bemerkt Berufliche Bewerbungsunterlagen Bieten Const dauer dialekt Diskret Diskutiert durch EM Ergreifend Ergriffen Erkennbar Erlaubt Falle feien Fertige fil filmen Folgen FRAGEN FREI Fremder freunde Frieden gastronomische gegenteil gestanden gewalt giebt HIER hilfsbereit industrie Interessiert Kenne Kind Lachen Langen leider LUDWIG mail mehre Melden Michaela minute Nahe nahme Neh NEUEN papier Par personal platze pommes Psychisch RAT rate reihe Schade schleifen Schriftlich schwierigkeiten Singles Suchst TO Toch tollen TOTAL touch Ukrainische Unterschiedlich Unzufrieden urlaub Verpflichtet VIER wahrend WE WEITERE weitere Werke wi wisst Won Worten ABER abschliessen alleinstehender Antwortet anzeige argument ausbildung Auslandsaufenthalt Austauschen Austeilen BACH Beleidigt Bestellen Bestimmt beziehungen camp dan draussen einleitend Elfte Entdeckt Entschuldige Erfolgreichen Erwachsen fer fille Flache gedanke gemeint geschehen Gewinnt gibts giebt Grimm Grosser Grosses Grundaufgaben heiligen HERR Hoffe innerhalb ITALIEN June Konntest Kulturell KW Lass lediglich Lege linie Mage manner maschinen MERKE Mitbringen mitbringen Modernen Monatliches motivieren MUSS Muss Nahost namen ort Pair Pries revolution rock Ruhiger Schlimmere SMS Solide speise Sprachstamm Staus Stecke Stromsystem Telecom tom Touch Tragen umfasst Umgehend unterschreiben Verbessern Verkehrsmittels Verletzt verletzt verschieden Vorgeschlagen Vorhanden Wi Wiel Wos ste ABSCHNITT Alkoholische Alls Amortisierung Anzunehmen AU Aufgaben Ausdrucken Begleiten Bekommen Beliebt beschreibung Beschweren Beziehen bist BLZ Bruttoinlandsprodukt camp ch ch Charts Christos computer Computerbranche dames dan Dior duch Elter erlernten Eu Europa Eva Existierenden finger Garn Geehrte Gefunden Gemacht Guttenberg hate Heeren HErr hope interessen interview junge KIND KLEINE Komplizierte LITERATUR Maximal MENSCHEN menschheit mitbekommen Mitbewohnern Miteinander NEIN Niederland ON Reist Relative respektiert Romantic Sicherer sociologie tatsache taufe Tauschen telefonieren Totes Traditionell Tragisch Trainieren Univers Untereinander unwohl VEIL Verdient Vermieten vermieten Verschwinden vorstellen Wagen WAGNER wahlen Wahrend Wochenendes Woll Zahllose ABS AIR Anwenden Apartment AUCH aufpassen Austria Auswandern Automatisch beispiel Bequem Betrogen Bezahlt Bleiben BONN Ciao deutschsprechenden dingen Durchsuchen Einkaufszentrum Einzelkind Engl Entsprechen erfinden Erwarte Exklusion farbe Ferner feststellen Freitagnachmittag gerade GOTT GOtt Gucken haar Halbe Helf hingefahren interesse Japanisch kannt Kiez lala leistungen MACHT Miteinanders Mitmachen Na nativen news Offenes passender Pasta POLITIK Praktikums praktiziere Relative Ruhige SCHILLER schule Sei SPANIEN spazieren Sprachlich Starke stattfinden strenge surfen toleranter unterrichten Uralte Us verbindung vereinen Verstehenden VIA Vorbereitet WAR Wertvolle wochen ABE Abgeschlossen ain ALLGEMEINE Ana Anerkannt APP Ausgesprochene Bevorzugt Bilde BRIEFE Chi Das DEUTSCHE DICH Dokumentarfilme Einfache Einladen Empfehlen Entspannen Erfreut ergriffen Erinnert Festlegen Fordern forschung Freundlich gehts GELD Gesagt Geschiedene hamburger herr heulen IHR KINDER Klare Klassischen kommunizieren Konservativ Korean Kraft LANG Langen lebens menge Merkt Mitteilen Nichtsdestotrotz Niedrig Notwendigen Oracle Passend plan Politologie Sammle schein Schlechten Schriftliche Senn Sprachkurse Steigende Stunden tante tanz Traditional Trinke vereinbart Vergleichbar Verschieden Very vorbereiten vorstellung wahl WER wirtschaft Wohn Wohnungssuche Achtet Aktives Alte Ausleihen Babies Bahn balance beeinflussen Behandelt Beispielhaft Bemerkt Benennen benutzenden Besuchte bewerben Bezahlen BILD Billigste Bitten blut BUNDESREPUBLIK dichten Disko Dos draussen Dreizimmerwohnung Er Erkundigen Existieren Fischsuppe Fish gebieten 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beinhaltet Beschlossen Bestimmt bewusster const Denkmalen DEUTSCHLAND Dingen Dubai Einiges entwicklung gegenwart Geheime Gesenk Getrennt Has HAT innovativ Kondominium lern Machten Meiden meldest MENEM mitbekommen nam Nette Om Par Pendeln Personalabteilung platz praxis Regional Schwieriges Shan Sollt Sontag Spontan Stattfinden thema Theoretisches Tolle Twelve Unentbehrlich unterschiede Via wan wellt Wohngemeinschaften Ander Anreise Assen Befinden Bestes Centrums dienst Drauf Durchgehen Einfach einladen einpassen Erwerben FRANKREICH Gelben Gewesen hilfe Hingewiesen Italienischen krach Lang Langweilig Market Meiner Mitten MUTTER nachdem Nachname Nettes NOCH Oda Off Originell PARK party Passen perfektes richtung Schreibst schritte stunden Teamarbeit traditionale trainiert Ung Unterbrechen verbliebe Verkaufen Verwirklichen vorgesehen Winkelmann Wirksame Woch Abe antragen anwenden aufgeben aussage befolgen Benutzt Beschneiden bett Billiger Chinesin data deutschsprachiger Dien Diskos 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interessierst KaM Kenne kennenlerne kinder konntet lasst logik markt mit mitteilen Monatlich Nehm niest obengenannte probieren probiert Schreckliche Sinn Sinne Staatssprache Stammt TAG Tollen Total TOURIST umzieht Ungarische Vie Vorbereiten Vorsorgen wahrend WAS Wichtigen wiederkommst Wisse Wohnblock Wohnplatz wohnung Yoruba Abholen anders anfang Anpassen ansonst Aussuchen Baugenossenschaften BECKER Bedeutungsvoll Beenden beitragen Bemerkt Bezeichnet BIS Bitt Bringst Eng erhalten Erwarteten futtern Hervorragend hinweisen Hobe Infos Kaputt Kommerz latein leute Misch Neubauwohnung Neuem persisch popular Reparaturkosten SAG Schadet Treffen verdienenden Verloren Verwandt warum wein Wichtigsten Wills Antworte antwortest Ausgeben Behalte Betrachtet charakter Chemieindustrie Chi entdecken faulenzen feierlicher fille Finland Fragen franz Freue FREUND gefallt geld Gesellschaftliche glaab gratulieren Habe IHRE indem IT Kauffrau koch Kostenerstattung Lest Letzter Mai mitbekommen Mus Nette office Pommes Psychologin raum reserviert schenkst schonen Schreib Schwierige Seidenstoff sonne Sprachliche Starke Stress strukturierter Tiefgarage VEREINIGTEN weise Westlichen Worte XY Abgeben Allergie Bello Besorgt bischen boden box Brauchte Daumen Einkommensteuern Em Erlaube Erlaubt Faulenzen gefallen Geldanlage Genannte Herrscht idee insbesonders IS is Jahrs Kostet lage Lands Lasst mari Meiste mitbringe Mitkommen Mobilien Nehme Neuber Praktizierung SEIN sinnen sont spannender Spielen Stauer streite Teuer theorie tradition True unde Unterschied vermittelte Vertragsbedingungen vie Weiblich Wenn zimmer zimmer achter Aktuelles angeeignet Aufenthaltsbewilligung ausgehen ausserhalb Baue Behaupten Bereiten besetzt Bester Besucht Brauches Elektronischen Elften ENDE engagieren Fange Ferientage Gefeierte Gelernte geplant Geschlossene gibts Hasso Heutige langen Liebst Man MAX Mette MIR Momentan Monatslohn Muttertag orientiere personen Reden REGIERUNG Romantische souvenir Sprechende tier trefft Umlagen Umziehen Unsichtbar VEREINIGTE WERKE wiedersehn WIEN XXX Alleinstehende angepasst ausgegrenzt besuchst bildung Bisherige einleben einwandern Entsteht ereignen Fertig Festzuhalten Gesuchen herstammt Jets Kaufhof Kolonisatoren kommunikation kunst LG Mari MICH Mindesten Modern Negative number Order ordnung Packet Paletten Portugiesisch Privatwohnungen Recht Reklamation summe Tage Tanzgruppe Teurer Tickets Tolle trainieren verwirrt WINTER Wirtschaftlichen Wolltest wurd ALTE ausdrucken Behalten Beliebt Bereit Bild Billig Damit Denken erkundigen File Freibad gegeben Gegenargumente gezwungene Gibst giebt Gingen grenze grillen grund Hessen Hunderttausende Markts Mietwohnung Migration MOSKAU namen Nochmal Offiziellen PALME Prima Probiere produkt send Sinnvoll Spanierin Spanish Sprecht Totes Verbreitet Verkauft weiterbringen Wirksame Akzeptieren bade Bekannteste Bestimmt bewahren Beziehen Blind Blind Entscheide Erde Erheblich feiere Festes feuern Genannt Got Grobe HAMBURG HR Kuss mitmache Nebenkosten politik Schuss Senden Sichere siech Spass Stehe UM umzog vertiefen vielen Voran wahrheit Warten widmen Wohnungsmarkt angestellter ANS Austria Bevorzugt Billige central Dinge Ehrlich eintreten eu Fachhochschule film Fordern Freundliche gebracht Geehrter Hinnehmen Hochachtungsvoll house kulinarische MIT Nachweisen Neue Passiert portugiesisch preise Program Rauf riesigem seh seien seite since Starkes studium unde Unterrichten Wars wasser werte WIE Wiesen Wohnungsmiete Ablehnen Anderem Anschreiben ansehen bello Berufserfahrung Bestehen Bunt Echtes Empfehlenswert entspannen entspannt Erfolgreich Erledigt Fertiges Folgendes fremdsprachigen Gegenargument Gerner Hauptplatz Have Immigranten INS Lebenserfahrungen Lieber MAI Marks Mitmachen NEUE Offener plus po Schulungen START Stele Systematisch Umgehen unterentwickelt Vorlegen Weiteren weltbekannten Anfangen Beinah Besonderem besondern bezahlt Bruche buch Camp cd Erfahren Erreicht Existieren Friedlich Fro Garden gehts Gelassen gereicht geste Heutige Hope ICE information jahren Jederzeit jungen kunst Lebenssituationen lecker mietet Nenne PETER Sagst schlachtet Tut Unbedingt Unterstutzung Unvorstellbar versucht Vorschlagen welsche Workshop Achter allergisch amt anzeigen ausgeschriebene Ausleben bedanken Begonnen Beherrschen beide Breit dien eigentlich einen Einzelne Entscheidet Erreicht Fern Gastronomie geregnet Gesundes Gruss heim Lateinische Legen Mall Massiv note NRW plan Rocke schone telefoniere Unangenehm Verbreiten vereine vil vorprogrammiert Weiterer west anschreiben Arbeitserlaubnis Breit chance Deutschunterricht Dulden engagiert fur Geeignete Gehen hunderttausende Its JUNGE Kleid Lieblings Mietwohnungen Naher Nahm Organisieren Palme par passte Privates RAD Rolle Romantische Schriftliche Single Sr stadt Tool Unterschiedliche verabreden verboten verfehlt WIRT Altes angaben Arbeitete Ausgezeichnete bedeutung Bezogen chef culture Domen Extra Fahre Fernverkehr Freu Harren heissen hinweise Horen Kg kreativ lange Lassen Liebst Liebt linguistische monatliches NUR rauf rolle Schien Schwerer Schwieriger single teuere teuerer umgehen verbessere Weist Welschen wien wil Appel Baujahr Betonen bilder Bir DRITTE Eigner Eller Entschieden Geduldig geschmeckt Gespielt Get gibts Halte Hauptschule inklusive jahr jahre Kurzem Lieben Mitnehmen Mitwirken Pfefferminztee Schweizerin Sehn Sonn Sowieso Sozial Statt TV Unterschreiben Verdienen Verheiratet VOM vorzusetzen wos Ain ALLE Amtlichen arbeitsam beenden CD Essen Fest gold GOtt grossen Grundkenntnisse klappen Kleineren Kritisch lachendes Lamm Leere Number Party Passende reagiere Sauber Schonen spannender Stelen stil tage ungarisch vergessen vergisst Volle Website wegen Weglassen Weich Alternativ Anbieten ausleben betreuen bewarben Deutschland diem DU duschen einstieg Erwartete freund frustriert Geeignet get Hab Lebendig Lernt Lieder mensch Normal renovieren SICH Silke stad ung verantwortungsvoll Via vorkommen Anhieb Bestimmten Contra Danken dinge Dirndl Erfindern Ganz Gesprochen haben helf interpretieren Langfristig lebendigste Psychische Russlands schwimme SI Ungarischen Verwirrt viele Wan Annehmen anstrengt begrenzt BEZIEHUNGEN Einfamilienhaus Entstanden erweitert etc fr Frohe funktioniert Gratuliere Haber Interessanter Interessiert lohnen Lokale Macht ODER Perfekt punkt schrumpfen Suchte Teils unterbrechen Verbunden verdienst Verliert Verschiedenen weitergehend WIR Achten Aktiv Bahnhofsplatz besondern Bewahre Bisherige Bitten Bracht durchzulesen Eigentlichen Ende Familienstand gehabt Gelten geworden got hastet Hobbys JUNGER Kamen Kusse Mamma Marks mitte Polnischen rahmen Selten Shop stunden Untersuchen Wirkt Befremden Begeistert BERLIN bin Chine Dames Entsprechende Ertragen Est feststelle gebiete Gegeben gesamt Gesehen gesellschaft gesprungen Ginge hast ir LANGE Mach MENSCH Merkt Metropol Muller Neste Passendes problem Schaum Schick Stock Vorteilhaft Weltkultur werten wollen Ann Arbeite aussehen Besitzen CHI differenzieren Disco fortschritt Frisches Gemach Gesagt Mongolische musik nation Parke Popo Rechtzeitig Richte sachen Sinnlos Stiefsohn uni Alt austeilen besetzt Bezahlen Daniela Denkbar Drin Eigentumswohnungen eintauchen Elf Guitarre hausen Idea Industrieland JA Lese MAN Nimmst Praktika recht rs Rutsch schalte seh Topfpflanzen US Verkaufen Verloren Verschmelzen Verstanden weinen wiege angeschaut Anrufen Arabisch ausgesucht befremden begeistert Bekommt Bewahren Einarbeitung Formell Fremd geguckt Glass Glaubte hause Hole Homepage Leide liber orten pass quellen seh Stadtmitte Technisches Tschechische Vermittlerin VOR wunder Wundervoll bedanke ca Diplome DVD eroberten gefragt Gespannt hatten hektischen Lands Ledig Nett neusten Normale Pass Pizza Sonntags spare teilnehme traditionalen trainiert Ukrainische Unsicher Ursprungsland verletzt vermieden Viermal Wollen beende besprechen Eigenem Eindeutig fast Feststellen Freudig gebacken gebrach Gedacht Gehalten gehet giebt herumzulaufen Hilflos Ire kurdische Neuburg order probiere ROM rufst strecke teurer Trinkt VOLK waschen Wohnt Zahllose Ausgezeichnet beschreibe Bohn Einem Entscheiden Entschlossen Erheben Fachblatt hinnen machts Nennt pendeln plaudern Riechen Sechste sinne Souvenir Sozusagen systems Tiefes Totale unzumutbar Angenehmes Aufgeregt Ausstattungen Dringend Fiel Gastland Gebe gedanken giebt Herbst Kleinkindern Lerne Lohnt Schwieriger Server sex STAATEN touristische vielleicht air Audi Ausprobieren bedenken Belastbarkeit beschweren Betrachte bewohnbar Ehemalige erweitertem Finanzielle Gefragt gestorbene Gesund Herre Herze IDE kauf Kauft Klassischen liber Mus name Neuburg Organisationstalent paradiesische punktuell respektieren Stau studierte Tags Tausende Verlassen Ville vorfahren Weltweit ausleihen Bedeutende Beider Bezeichnen Bildet Einfachen Einfacher entnehmen Geblieben gerade October Osterreich Passe pflanzen Prima schriebst Stocke umfasst Verwenden WC wiedersehen adressiert Australia beamtete Bester Betreff Bietet Einleitend Entspricht fach Freiwillig gekriegt Geschickt Gewaltige Gewaltige Gewohnten giebt Kalt Karol langen lest Lustige off Perfekt Polnisch studio Teure verwalten weisen Angefangen Angenehme beantragen Bearbeiten Bucher Dauert Esse Freundliches gedenken gemach Geschrieben Gesucht Italienerin KLEINE korrespondieren Lebende Lebte vorauf adressiert allererst Betrifft beurteile Bringe DREI Einziehen ERSTE Gegebenen gesicht Holen muslimische nachschauen Nahm place Praktikanten Schickt Schlechter schrumpfen Stand Tel Teuerste Verbringen Verzichten Aller aufgaben ausgeschlossen bestandene Brav Einschiffung erobern GE grossem Handy haus kritisieren Landeskultur Logisch nutze Ofen rat Silvesternacht sinnen Unterscheiden verbringe Verlieren Vorkenntnisse Weltsprache Werd werde Abenteuerlust blick Brache Brasilianer Einbringen Einhalten engagiert Erfinden Erfolgreiche erwerben Geburtstags Gold here kaufst Lasse Links Loch March nachgefragt Ostdeutsche Schachtel Spatz trotzt Unheimlich Wicht bracht Dauernd Eigenartig Fachkenntnisse Frage geregeltes HA heiraten heissen Hunt Informatiker IR Kaufe language mai March NACH Psychologisch Reagieren Richtet Schlag situation Sogenannte tolerieren vereinbaren verlockend wurden Abgelehnt ACh Anzuge attraktive backen bau erlernten Herzlich japanisch Junges meiden Modernes po Problematisch quellen Samstagabend service Spanischen Streiten Ticket Ungeduldig Vorhand weiten werte Wohngemeinschaft Ste Arbeitet Benutzen bischen bissen Bring Bring diskutiert Fordert Freitags Geburtstagsgeschenk genannter her Herrschen Hoffen informieren Krankenpfleger Liebe Lieber Machst mongolische MONIKA natur schweizer Shultz stern Unbedingt Vergleichen Warm Arzneimitteln Aufmerksam Aufziehen ausleben eben Global Kondition Kubaner Liber Nah Negativ Schattenseite sinn sprecht verleihe ausbreiten BEI Blaue Entschluss Entwickeln ertragen gangbare geniessen Hochachtungsvoll hunderten Interessante IST kennenlernt Kulturelle see Seht Sybil vorbereite abschnitt alls Ausgeschlossen Besitzt erwachsen freitags Ganzem identifizieren kind Kriminelle Kundendienst moment Montagmorgen Nachfragen Positiven Schlesische ser Sollst tisch Toll Volle Weis winters Badehose DO Dran exportiert Finde Franken Ganzen Gastlandes Gestorben hinterlassen MUTTER passieren PKW Schicken sogen Solltest aussterben beantworten beraten Bozen BUCH Hilft MfG nachfragen PO Riesige sicht trockener TV Wahnsinnige welschen WELT Yorkshire Beachten Behalten beleuchtet bella Bildungspolitik bunter Denk DICHTER dominant Erinnere Fahren general Italienische Klingt Maine Nachbarinnen ober Roma Schwerer teueren verkaufte warn Weitaus wills assimilieren Danke Denke duzen Erforderlich Heilige isoliert Notwendigen Online Order parken Popular ruhiger Schimmel Such tag Verheirateten weile zahl Bedauerlicherweise Beginnt Diem Ehlich Gesunde Haben Hausen Interessante lobenswert Mantel Melde ohn Sauber Telefonieren Typische Ursprache Weill bestelle Daine einander Kalt Leserinnen Lieb motiviert Parken Produzieren Seltsames streichen true untersuchen Wilden wo Abs And Asiatische Besprechen Einen eingefangen Fand FR Grob physik positiver schicken staat Steigen Tauchen Dienen eingebildet Entdecken erlaubt filmen Freuen Hilfsorganisationen lass LONDON Luxembourg online Priese Ruft Setzen Verstanden Verstehen Aufpassen ausgeliehen Befindet Bitter DOLMETSCHER einzieht Entscheidende Freitagabend Gegeben Grille hilfst kan Metropolen Miene priesen regieren Selber sont Steigt Studentenzeit Supermarkt Traums unsauber verabreden Versucht Voran Winkels worte wussten Absagen aktuelles Ausgezeichnet Collegen Froh Hausaufgaben Historische Knapp Leserin Letzter Magst ok Radikale sache trainiert Umlage wurzeln Aber beliebteste Betriebswirtschaft Bewegen dichten Eigenen EINE garantieren Garden Grossen Hilf Istambul Krank nor PARIS Souvenirs Strenge Arbeitszeiten Culture Grosse hingeht Klaren Lasse max tanzen Verbinden Verfolgen viel about Behandeln betrachtet Bilden Fremdsprachen hochdeutsch Info Komplexe Morgenpost Nich presse SCHWESTER Sowas Wahr Wunder Aktuelle akzeptieren EDV Erinnert freu Hute passt Rechnen Sage Schlimmsten TEIL Wertvoll Buchung eigner Erscheint GENERAL gestalten Haste Indische Keinerlei Pro Reisekosten Relativ Verboten Verstehe Wahr AH durchschnitt erforschten fasten Geplant kurdischen Marketing Schwierig sichere verraten Wirtschaftlichen ALS Bedeutet Brauchen DA Einzelperson Einzigen Elektronische Km Laborant Merz OG verzeichnen were arbeit Besonderer Brauche CHR GROSSE heilende Hochdeutsch reichend Renovierung Schell Schweizern spiel Ausgeschlossen Bedeutend behalten betreut Bundesgericht Erlassen gleiche Kleine MORGEN Orangensaft profitieren reizen Rituale Schreibt Typische Waschraum Werder wohnst Ansichtskarte Ausgehen Echt Einsam satz Setze vie Arbeitsleben Art bewohnt Dankbar Direkte fahrt fall Freundlich Fust Kamen kennenlernten lehrreichen Lustig Machte Net VATER verschicken wieviel Wohnungsamt allein Badeanzug bestandenen betreff Einheimische For fremder gibts Liest Nike respektiere Schreckliche tauschen unterschieden Verantwortlich verbringen also anfangen Chefin Cola defekt gewesen Handelsschule hatt Ir Landessprache lernst must Nachmittagen nachvollziehen obdachlos religion sammle Spielt trainieren unfreundliche Verbs Anderen Arbeitskollegen Argumentationen auto Dar elfte Freut Gans Hinaus hinzieht House Ingo Mia Mochten preiswerte Streu verbleibe Vorgesehen ERNST Eventuell Findest FRANZ Hamster Klassenkameraden Leistungsbereitschaft Merke Praktikum Prima probiert REPUBLIK schal Schuler Tram Verhandeln Vollkornbrot Ausziehen beibehalten Doktorarbeit eingeben Fachwissen Gehst gekaufte Hauptprobleme koche og Passieren Peinlich Schulbesuch anfallende Aufnehmen Gleiche Islamischen Lehr Mietvertrag Regieren riechen sinnvoller Sonntagabend spannende Trink Verantwortungen Vorspeisen weglassen Afrikanische Antreten arabisch AUS belasten besetzen besorgt definieren Fluss Kahn kommuniziert Lebe Lichtbild mitbekommen peruanischen Privilegs Temple unterschreibt very Weise Weiteres werten aufgegebenen decke eingebildet Eintauchen Erstaunt Fahr fasziniert gefeierte gewachsen land Notwendige telefoniert Weh wolltet alls augen Beschreiben Clan Duschen eigner Einziger Leichter renoviert Sehne verantwortungsvolle Wetter wort Ablegen alternativ Ausbildungszeit Brauchst Erhalten Faxen harren Haustier Heutigen idea ungebildet verletzen Wartet Wonnen Eng erwecken Gesamt Halten Offizielle pauschal Privatwohnung Schwimmbad sont studieren unverzichtbar verbessert Achtzehn Aufgabengebiet beliebt ermittelt Haustieren SOHN variieren arbeitest empfahlen Erfolgt erweitern Fingers form geschichte Ohre Soll stabiles telefoniert tolerant verfehlt Falschen Finanz Hessischen Language Lege Minus Motivationen Sieben aufzupassen Bank einzigartiger frauen grosser India Kennenlernen KONKRET mittel streben Tagblatt TU Urlaubs vorzufinden Aserbaidschan Kaufvertrag muslimischen tanze wohl befristeten einigen fang geregnet musst passend Psychische Schick Spezielle Unglaublich unwohl Wertvolles Einverstanden erledigen Familienlebens Heimatlandes Konnten messe original Probieren Rheinufer Scheint Streite tauchen verbreiten verbunden verhandeln vermieten waren Wessen Wille angebracht beherrsche DEM Demzufolge Einschalten Gastarbeiter gratuliere informellen Leiden MARTIN ORT Positiv ruf Schreibe schriebe schulen Sozialen Sprachkenntnisse Stadtzentrum vermeiden Wesel kompetent Normalen Verlorene Villa Vollkommen Braucht Hoch Ineinander Japanische Langer Leben Machen sinnvoller Theoretische Tourist Vergessen weiterentwickeln Aktive anruft bereichert Halbe Kummer Las Lateinische menschen Passen preisen Sie sparen Super Visa Anschluss Ausblicke fertiges Heeren Herzlichen Internationaler Mehr Ober Sozialen vermisse ville Vorausgesetzt einatmen Journalistik Plaudern Raus Reicht sende Studieren Unendlich Banane gar PERSONEN science Sehe Studienjahr studiere umgezogen wurzeln Absolut bevorzugen Dachte erregen hand hinfahren hochentwickelte Kundin melodisch okay orientieren promoviert Religionsgeschichte Sehn strukturierten Verlockung vitae deutschsprachige Einsteigen Entscheidendes Pollen Putzfrau Achte akzeptiere aufzumachen frischer Lebensbereiche Nachteilen Rusch Sportplatz Stell Streng Tut Vierte Voraus Achten Alter Cousin ehrgeizige good ICH Morgen Schlechten vergleichen berichte Data hilfsbereit Klettern may Mitarbeiterin ruhe schlesische Studienzeit Weinberge All Auslaufen Bali Her Hochhaus Komme kulturelles Schweden Verkehrsmitteln aufwarten bedauerlicherweise bestellen besuchte Ch Ch entwickeltes Ge arbeitslosen db ehrgeizig gratulierte langfristiges Lesen mithalten Nairobi Schlimme Schreib solltet elektronischer gebrauche Good Immobilien Kulturkreis Sitte Sitzt tolles verbinde Alt bezahle Denkst Genaue Gerne Konkret Nachbarland Offenen verhalten verstanden anfange Herrlich Merken par plus schenken ukrainische Arme Jetz Mietzins Ratschlag Vermeiden vorhat Weil absolvieren aussprachen Bars Besonderen Diaspora fliege gehts Gelben interpretiert Konditionen Linguistik schlimmere verschmelzen Volkshochschule wohlhabende absagen antworten Betriebswirtschaftslehre bezahlen Erinnerst Gilt Herzliche Kulturleben Liebsten mia Prozess reichere schlachten Schlecht Schlesischen ausgewandert Bestande Burger Genauer Museum Ruhig We Allgemeinbildung bezeugen EIN EIN exotische Liber Mitt Nehmen Schlimm Stadtteilen verbesserte wahnsinnige alleinstehende beschneiden Bozen gratuliert Schrecklich Technology baue beleidigen flucht funktionieren Informationsaustausch Kaufen liebst Richtige auseinandersetzt Hilf liebst Prinzipiell auswandern bitt Falsches fasziniert FISCHER Helfen klarstellen Lang Sage Schaffen separat Traurig Assistentin aufgeschlossen beendet Bessere entscheide Hobby motivierte Segment solide Versteht behauptete feuern Gesunde klettern Letztlich motivieren Ruhig verreisen AUF Kleinste kommunizieren new Spricht Vergleicht weckten Ausruhen interner lade Salat vielmals wirklichkeit AN aufsteht Bunte Folgt freundlichem preiswert Schaut weiterzugeben worden durchsuchen genau Medizinischen Schrieb alkoholische eingekauft Familienkreis husten informiert Reiche Stadtviertel umziehen Verstecken Vorname billige Meerschweinchen Mehrmals passendes schaden Schnelle Solchen teuerste Voller Blieb Fata Fertig Fremdsprache Interessantes Einkaufen geehrte Generell Gesellschaftliche habe Industriegebiet Katz Kommen schade Ungarische unterlagen vermuten billigere Bracke Genannten Germanistik getestet kroatische Mei Normale par sprechende tausende versprochenen verstehenden Vierten weiter Aufgeben beworben entspannen erreiche gebucht gelaunt global perfekte Scheiden akzeptiert angenehmes Bedeutende Chinesische Davor Spielplatz Verkaufs verstecken Wahren Altes Anzeiger Ausserdem Chips Festtag Kalte landen offener Schattenseiten Sommerferien ergriffen gucken Kantons Oftmals Richtiges aktives dos Heutzutage Kennt Krankenhause probiert Sollen Sprach trink wunder Armenien eingeschlichen Fern Halte International Kam Stadtteile Telefonnummer vergessen Anlass bild Bringen erledigt flexible Kommst Putzen Sprechen Wertvolle Wiedersehn Nirgendwo Radfahren regeln Tot vermietet ST Aus Dan Fried Hertz Innovation kanns Katz Kommenden Offene Population ST Wiederholt Annonce Befremden ende funktionierenden geschmeckt Total Anfange Arbeitsstelle Ausweise Erlernen ertragen Formulare Grundschule Hallo Hase koreanische markiert OB schlaf schlaffen Aufenthaltserlaubnis entschuldige Geschossen lauf MIT Modernen separaten Stattdessen Viet Do Fahrkarten gewandt Helferin KG liebevolle Nennen Schwager Stellt Umsonst verdient Voll wurde Anderer Anfangs Auskommen Einstieg Ganzes Lokalen Mal Planen schick system vie Voll art Gebrauche Lebende Po schlag Spanischen angst Beiden beten Einsatzbereitschaft Helle Knapp litauische Nahe auswendig DB kennenlernen Kindesalter Legen Mach Medizinische regen THEODOR DEUTSCHEN Englische Falls gelernte harren klappen Kusine Schneller welt eingeschrieben modernste Okay Ostdeutschen vertraut Weiten auslaufen damit Erscheinungsbild Privaten regen Stellt Aquarium circa Des grosses mitmachen Stadtrand trunken Abnehmen Euro Folgendes Lassen Lebt Seher sehne besuche Clubs differenzieren Entsprechendes ergreifend Gehe Jobs kommunikativ Spanische Stadtgebiet unangebracht verzichten abbauen annehmen garnichts Geh Habe Lebensstil schicke sondern theoretisches AB AB ANNA Arbeitsstunden Auswanderer Geboren gebraucht minus Order Privat Streichen totes unverletzt Anhalten beteiligt Cd Defekt Einatmen Feuern grammatischen unbequeme Weiss Kannen kw schleifen Tokyo verpflichtet weiss anspruchsvollen Eins has Hie Klare Kolleginnen Radikale schwerster suchst unter Biere dauernd Dorthin grosse Tanze vereinigte Ansporn GENERAL It senden tunesische ANTWORT ausprobieren Eigenes einzuschalten enden exotischen Hell Letztes ausverkauft gleichen Kontrakt Lebenserfahrung Pech regional Speziell verloren voller bewundere flexibel Folgenden grosser Liegen Offen Ostblocks Park Centrum Italienischen PL schwierigste Stamme Willkommen wissenschaft Kuchen Negativ nehm Nord repariert Sardinien Egal Hoch its niedrigste Pkw polnisch Raus schen sportlich Betrachtet bewerben Fachschule krieg kriminelle Miteinander Wunderbar achten Beginne begleiten beispielhaft Computern Denkern fanatisch Herausforderungen post Vielen attraktiv Beilagen Box Heine Ich OH ostdeutsche Service SHULTZ wagen bekanntgemacht erinnerst Erlauben Fehlt RS Studentinnen Treten Ungarischen Verboten Word erleichtern Fremdwort Funden geschiedene Junger Negative besuchen Betreuer Do Einzelner geheizt Italienisch Polnische Strassen Tomate Bahnhofs Opel reduziert Teilweise Arbeitstag billigste eingefangen Entschuldige Individuelle Neustadt prima produzieren Unklarheiten andren lehren Realschule Rome such super unterrichtet Bella bon DIREKTOR Falsche Garn Silvester Spezialist Angeboten Bekanntschaften beschreiben Datums Konfirmation Monika planen Schenken Solcher angebotene beklagen gebacken Kaufpreis reisen Gross Komm weitergeben Wetters fahr Italienische Muslime obengenannten schwieriges sei Anziehen Besonderen bewusst Ehrlich einsteigen Gaste interessiere nichtsdestoweniger Bangkok Dusche konventionell spanisch abenteuerlichen anstrengen nettes Positive siebzehnten unternehmen verlockend bezahlt Fahrkarte Computers Echte Kluge letztemal mitzubringen SR Weiteres Gemach gesamtes Kaution reise schreibe Umsiedlung Volkslieder Exkurs Nahost Parkplatz Uni verkaufen verschwenden wandern asiatische bad Erinnern gratulieren Klappen Lieben Notwendig Reine Schlimmer unterschieden weiter Aufsatzes Besondere Heben mobil Wollten angeschaut lokal mann melde selbe Vati Bleibe Dichten engagieren entscheidendes Gegenseitige Schlechtes telefonieren US Be Beobachten Denke eingestuft Eins gefreut schwieriger teuersten vietnamesische Wohnungsnot Alls Neuem qualifizierten Will beleidigen Bundesbahn Hoffen Kam Nichtsdestoweniger Schauen Sparen vertrieb ausbilden elften em Fuss hausen Mob Balance entscheiden Fischers investieren Lade Letzten nachlesen reparieren Westdeutschen Wohnen Agenturen ausserdem Lieb Mail Meisterwerke Modern Ostblock Palme stamme Abschluss Basler ch ch Datenverarbeitung ES schreib Vorlesen Absprache Anschauen betreuen Medikamenten beantwortet dynamisch Entsprechende Erstattung gewissenhafte niedrigere Stell Aktiven bekannten Diplom Geburtsort Guter hilf hinterlassen organisiert Aussterben Findet grad Nam Sog Diana Einfache laden Liegen mieten Aug ausprobiert bringst Direkt jetz passender Sauerkraut wunderbarer DEN entschlossen Fremdes Lehrgang preisen Sagte begreifen einleitend gucken Makler Andree Andres Aussprachen Bringt diversen Gemeint idealer italienisch Lauten Russische Vorbei anmelden ereignen Grundes Leisten verbreiteten verbringt Volksgruppe Wegs alternative aufziehen par Wissenschaftlichen Babys Besteht Dahin Haustiere Einwohnerzahl erstmal Ganze Gewinnen Grillen Angebots Kleinere Kurden schenke stell vertrete verwandte Delhi deutschsprachigen Gluck haste lohnen Normalerweise Spanisch armenischen befassen obligatorisch Sibylle Stern Wechseln achte Bon Hausarbeit Heimatland Russisch Sinnlosigkeit durchgehen gebt Russland Ab Ab absolviert Brasiliens Christlichen exportiert Fantasie gewundert Gleichen loyal Photos aufgeschlossen gesprochene Mehr Storm teilweise traue entgegenkommen Umfeld we backen Bestimmt Chinesischen einschalten entschieden fachlich Greifen Oberschlesien anzuschauen besessen Briefkasten variieren da Gebt Gegebenen originell sehn speisen begeistert Kneipen Langen Oberschlesien Studentin bestes bezahlte Folgende interessanter Macht qualifizierte soviel Soweit abschaffen bereite Englische IM marokkanischen mexikanische Pflegerin Science tagen berufen Kultusministerium mitkommen Optionen vermitteln weiblich alle angeeignet Assimilation Papagei Sicher ander anmerken aufgestiegen Erkennung Feiertage freundlicher Komisch Beginnen benehmen Bestimmte Cousine Via wiederzusehen Absoluten Grosse 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klettern Krankenversicherung Labor Vorstellen weiterentwickelt Denkt Englisch Familienleben Mann Wirtschaftliche Sibylle tauschen Unterschieden vermute Geben Packung Schweizerische abzubauen ausbauen lauten betreut Elektronik Heiraten vorletzten Wollt Bracke Hauptbahnhof Historischen Kahn Postkarte rauchen Seide Anrecht Badewanne Ober Setzt tollen Deutlich In News raten riesiges typischer bekannteste beziehe verdiene abzuholen bisschen Fischer giebt Oberschule seltsames behandeln brauch feierlicher Fotografie Heulen Landen SCHMIDT berliner haben mussten antworte erlernt dauern Hase verraten Beispielsweise dichter Si Spree tags gleichen Helle Kellnerin Moderne Neujahr plaudern Plus Aller anstrengend erworbene Frei pflanzen SO Absolute Bauen Gedenken Genug handeln hatte Studierte May Visum einhalten Liebe modernes Neuigkeiten Parks sog bring Eingehen mangelt Andernfalls Berg Gepflogenheiten Air Hofe probieren Schulzeit anzurufen Handelt verwenden lerne Studio verschmelzen bevorzugt Halb Samt gemietet klingelt Buchhalter gibst Rechnen Vitamin Wenden Anderseits find herrschen Hoher Innenstadt stecke Steigen unvorstellbar Erreichen Etwas ganzem Kosovo Ernst Schauen sonntags wertvolles definitiv empfehle New Tiergarten Fernseher Garage Gab Schenke existierenden heiratet Infrastruktur administrative Fazit Gen Kleines komplett konservativ telefonisch unwichtig verhalten fragst Kriegs NZZ Tobias Verkehrsmittel elektronische Kinderzimmer tolle unterhalten bevorzugt einziehen Reich Osteuropas Preises wusste Jens positiver Vorort Irgendwie Vorsichtig getaucht Globalisierung Goldene ledig Option psychisch sechste kaufen Meinen Schultz Strasse trinke Unbekannte KaM not Inserate Meinst Mieten Schal Uganda antworteten einheimische kenn Schleifen Einzelpersonen Heimatstadt Praktisch zahlen benutzen Daraus Geheime Lieber reizen Rio behalte beleidigt Handtuch Schlagen Ca diskret DOS Kenia Sammeln verbreitet benehmen bezahlte Eigener Erwarten Kroatien niedriger weisen werfe Spektrum Tu aussuchen Bewahrung bunter entsprachen Hart Kleiner nutzte Unterwegs verkauft auseinandersetzen erfahre Mithilfe Raten Rundschau Tun unbegrenzt wand Fang Hin interessieren regen Bleib hilfreich Madagaskar arbeitslos beachtete us frohe Schwer verfolgen Affe Hoch ausgegebenen gesprungen achte vertieft ausgezeichnet gebieten heulen Privatleben raus Selten Frische gesundes spitze reagieren schlafe ausziehen Frische relevanten vereinigte vergesse wundervoll Bestes sobald ausnutzen entdeckt ostdeutschen perfekt sicherer Stadtteil Wissenschaftliche Geben Hiermit Kindergarten Kommunen Vermieter Kolonisation qm Angestellter Laut leide Mutterland freundlicher Lebenslauf main naher Still verwalten elektronischen freundliches helfe Kartoffel reizt Verwahrung aufmachen gerichtlich netten reiche Termine folge geehrt Irgendwann mitzunehmen schreibst ausgebildete bleib ferne vietnamesischen Dialogs fange Lieben anbietet anschauen globalen Kanne Post Vereinen Eigene Leicht meiden schlafen frohen Ostdeutschland beizubringen Festen Genau Dei Quadrat Erinnern Informatik Schumacher traditionell dichter Hinterkopf mitmachen wiedersehen Art Bar empfehlen Karneval sammeln Kinos Mittags Wichtiges wird anzeigen Aufenthalts bedeutungsvoll Geschwistern Folglich Gasthaus Gewisse IN melden riechen verpflichten Werks Goldenen Niederlassung Schwere Tief Andre Feiertag gekriegt Mindestens momentan Daran Besten Festes Krankenschwester kulturell markiert Reizen Schwimmen Offensichtlich optimale Setzen eigenartig findest mei Motivation Schaum schlimme magst schicke Tags wertvoller Jemen Sag schweizerische dauerhaft Heizung schwierigsten Seine VI Alt behalten DE Freiwilligen Sagt Kenntnissen anordnen Entscheidende Lieferanten To aktiviert Diskretion Kennen lieber Neulich Rufen solche achten Gesichte stammen verwandt Drittens einbringen English erlaube Schlafe schlesischen dramatisch Perle Schriftstellern sinnvolle ausgesucht erwachsene putzen raucht sein Selbst solide Wesentlich baldigen besucht Denk enorm Feiern formuliert gerichtlichen schnellsten Wichtiger Alex problematisch eroberten schweiz auszugeben Eher kombiniert teile korrekte reserviert Dekoration kritisieren reist Inder Aufstehen Kurze unbequem laufe versichert afrikanische geschlossen Gleiche umzusetzen Vierteljahr dynamischen herzliche kriege ausgesehen Keller Lang Pazifik Tageblatt bezeugen gereist tragisch Gesuch Auswanderung vorlesen interpretieren Sonntags weise geehrter kosten langfristig Qualifikation Besuchen Funktionieren Jungs Opa Umzug umzugehen DAS Quadratmeter Westeuropas besichtigen Denkweise Irgend wohne angebaut Bekleidung landen verbinden weiss Meistens Prestige raten Allgemein stimme dortige hat Inserat Themas Folgende Kaninchen kocht Kolumbien it laden Main angehen Tanzen Badezimmer Arbeitseinsatz Besitze brauchen einzuhalten Lamm abholen Spiegel treffe bestens Club gefreut war band entsprechendes Gummi kochen lachen Steht Trend gezogenen nimmst schlimmste aufgewachsen bereichert falsches freuen Nimmt werten Beliebtheit benennen einzubeziehen leisten befolgen beiden erreichen Wissenschaftlern andernfalls erkundigen offenes Studiums Internationale merken Nigeria ablehnen Dialekt essen breites ansonsten Meinen mitbringen Bemerkenswert Bayern eigne Erlebnissen hole Tourismus voran Liegt Altstadt Kabel genauer Hofmann respektiert erlernen getanzt bauten geschrien Interessant richte Rucksack Worauf erfinden Kamm Wesentlichen Fax KB kontinuierlich angenommene begabt engagiert erleben FRAU hingehen WO Gemeinsam beliebten biete schmutzig verwandte erworbenen holen Vereinigte Wichtige Heimweh kennenlernen kaputt Berufen Pech Vertrieb College konfrontiert nirgendwo umgehend Sprichwort funktionieren heisst Schinken Wolle Nord scheiden Hunderttausende vermittelte Losung schritten Sucht Au lasen achtet betrieb kostenlos liess Venezuela integriert nahe orientiert unbestimmt Vorabend Allgemeinen intensiven Schachtel Seht demzufolge Restaurants verhalten Filmen Etage Volksschule Hunderten vor diene Sagen Warte Laufen Patriotismus Sehen vermeidet Hilfen leiden Aspekten erholen rechnen vertieft werden belasten erwarteten Partnerschaft sprachlich mitwirken Nichte verschwinden Arabischen beschlossen Bleiben nachgedacht Rauchen Aufenthaltes beweisen gelandet Konnte Meier einladen Einzelnen vorstellt Argumenten erwarteten festes tschechische ER Job schwimmen Taxi Mars Ach Deswegen Englischen jugendliche Hingegen Momenten anhalten Einkauf bewohnt Fliege Kandidatur Siemens Lange rauchen St beantragen echtes entsprochen St hoffentlich Klar Beste Muttersprache Waschen Befinden Fallen geflogen Dana Lediglich Soziale drittens Irgendwo Ausweis Kopie verbesserte Wenig Is nochmal Programmen unterschreiben auskommen Weltwirtschaft falle kennenzulernen Museums Fremder schonen Betrachten erfreut Neuen scheiden Fasten Neu Vorurteil Pfalz Fahren Halbjahr Kamin weint ausgeben bereiten vorschlagen fertige Gans Thailand uralte merke Neuer Berufsausbildung gewinnen Nimm lustige verkaufte wiedergeben berufliche Einwanderung erheben Sektoren spiele Bleibt erstattet toll streiten Eintreten Kleinen ten ten Bus existieren KONKRET meinen bauen erwartete Husten klappt sorgen abgebaut Bitten Kommt Dokumentation Lebenden zahllose Nachwuchs fremdes International nette sage angemeldet Einerseits frisches vereinen vermittelt Oma bilde Ebenfalls wechseln Besten erlauben identifizieren Unterkunft viermal gleich Abitur baldige beigebracht Erachtens klagen Kleinigkeiten Schlafen Besichtigung Englisch Stimmt Ausflug berufen beginne DES Tom auswendig grad schadet vereinigten privat Ausstellungen erweitert geschilderten teure tiefes Hunden Morgens aufpassen einen lernten Flughafen sympathisch trinken unzufrieden Bedeutungen steigende Vermutlich wahnsinnig Branche Entscheidend islamischen aktuell Konflikten Panik anzubieten erlassen passende Einstellungen erlebt Spezialisten Vorkommen MA Wolle Komplexe seht Lesern Profil respektieren verfehlt Salat Vorsprung Buchhandlung Lange Rotwein Schlimmste erfreut nachdenken Peru bedeuten durchschnittliche wolltest beklagen bevorzugt fliegen anpassen komplexe hinnehmen anrufen General Links schauen Angebote Bereicherung bewegen Wiege denk Dortmund Forum Verlassen senden verstecken brav Kur bearbeiten Tragen lauten weise wende Touristen beleidigt Bissen Orient Un be Bureau Heine Sieht Technische Latein Verschiedene ab ab besorgt fordere Kompetenzen unbedingt vereinbaren Wenigstens bitten lg interpretiert teurer Anruf extra Machen Sag schaffen kochen vergleicht Foto werd anziehen bereitet lebend solltest verlassen intensive Speise Starke behilflich Erfolgen Kriegen Riesen so lauten hervorragend passen dringende weltweit Abfahrt Gerichten Halten verbreiteten unterschied faul Litauen man romantische Winters Slowakei Backen extrem Freundinnen lesen Abends betonen lateinische Los entwickeln geforderten Weiterbildung ablegen Schafe berichten drauf gewaltiger Portier Spezialisierung unglaublich begegnet geachtet Sauberkeit streben einsetzt Trier Anfangs spontan sprachliche treiben KM mittag verwandten erinnert Mitten Sicherlich beraten richtiges ablehnen Deutsches Richtige Allen arbeite verlorene bezogen organisatorischen schreckliche Telephon Perspektiven Siedlungen Versprechungen Ankara Hast orientieren Vorurteile eingreifen einheimischen streichen tauchen vergleiche informieren schweizerischen beten Konto SPIEGEL festlegen generell Entgegenkommen Dritte Freundlichkeit gedenken Ostberlin Dorfe geographischen Linz Anderen Fachleute lokale Eins esse rufe Jung nimm Gib Marktwirtschaft Fahrrad Schlage angenehme kriegen betrogen Herausforderung herzlichen Somit Schlachten volles Industrien gekocht Wollte bar Langeweile Toleranz gib Vergessen frischer Dolmetscher medizinische per seltene Verpflegung Vorher produzieren Anne eingehalten Historie modern Julia unterbrechen ankommen formell Saft Paare Sollten Fort Schnell Technischen Fotos Ratten gesperrt verdienen Besser Wurst Bezirken erstatten feiert schrien verpflichten Miete maximal Sekt regieren schen wiesen Nachher ankam besetzen Besseres erregen Freie Umgekehrt Interessenten Landsleute bunt gewechselt vertiefen schlage Gar Mexico Beilage Semester ausgesprochene bekannte Tausend verlieren Albanien Bar grobe helfen Erzieherin kennst Verschwinden bestellen Dante Kluft Toilette Solche Klein billige verloren totale hoffentlich Kompetenz wahrzunehmen Erwachsene leichter Nicaragua tu abnehmen Einzug orientiert versichern getrennt Wunsche Schwager Lagen komplizierte traditionelle Kambodscha si Auswirkung Sollen wechselt sammelte ideale Los Krach pflegen schriftliche Kunstwerke Konferenzen Vergleiche passen Luxus verletzen abgelegt Rufe Unzufriedenheit gelassen Kannst gestimmt begrenzte Betreuung gemischt kompliziert Beste erwarten Seen Wochenende Suchen Quartier Letzte flache unterschiedlicher verbringen Berger definieren Kleinigkeit Auftrage erobern Lernen Rate dran erwarb Varianten beherrscht betonen Eden Service Minimum Schokolade Sei sollt spazieren Ukraine Bewerber beinah erwachsen gehst Daran erreichbar alleine anzupassen Glauben anzufangen Einwohnern Weiterhin wohnen Hab mittags Religionen Besonderheiten kluge aktuelle antreten ferne unsichtbar als Angesicht betrachte schlimmsten steigen Unordnung totalen beleuchtet geduldig Wichtigste angerufen Grimm Institute Wohnsitz aufstehen einigen Lange englisch Arbeitsplatz Entstehen Gemeinsame Architekt Gewohnheiten denkst grosse Daraufhin erfahren Kochen radikale beherrschen Nein herrschen verbrachte garantieren gereicht Seife teilen Trotz Sage verbracht einfacher Engagement Regisseur hie lernen regionalen verpflichtet verbreiten Reichen freudig Katzen Nachdenken Trinken benutzt GmbH Bette psychologisch Spaziergang Wiedersehen bekomme do Freizeit Kriterium Kurse Offenheit wandern Regensburg sicherer begrenzten fliegt Kandidat Vorfall Junge Seide vorteilhaft reichen vorgehen Hirn schlechtes Einfachheit Leber CH CH Ehepaar Kommt schade freiwilligen Fach Atelier geheiratet Anzeigen beruflichen Ehefrau oh ruhige hoben Serbien relative Sizilien gelacht Hohe Mieter sollen Arbeitslosen besseres stammte Verwandte dei Sinnen Moderne schaden Becker vorbereiten Eingreifen nacht vergleichbar angegebenen bestimmte Vertrags Freud Vielfalt Schulung enden Balkon beschriebenen geweckt gewohnten Morgens feiern Katharina Original unentbehrlich Barcelona Minderheiten wenden Besondere beherrschen entwickelte musste Weit bemerkenswert Ja Kerze Tiefen anbieten Gefallen jugendlichen bestanden langweilig Sitzen angemessenen Reis Party Museen niedriger greifen Gunst jeweilige Mutti Oben Siehst Taufe nenne Weinen informiert beibehalten Olga Sagen kriegen Wiesbaden Enden brachen intensiv passiert Tieres gefehlt Internet trinkt besessen waschen kauft Nordamerika Mag existieren Besonderes Agentur bester Terrasse Kuchen Motiven erkennen Mitarbeitern anderseits Bekannte Dienstleistungen akzeptiert gekostet heben Abgesehen erinnern behaupten gesunken indische kostete folglich Schwerpunkt Allgemeinen Freie genannte lehren offener Schwein erwarte Baby ermittelt mochten psychische schwieriger Budget wechseln Ostern reagieren Software Strand irgendwann los besitze Hof Stehen Geh Engels Bruders Karriere Wohlstand Gabe medizinischen Wirklich lohnt unbekannte Verwandlung korrekt Schade Mach Strenge Enkel Kennzeichen mitnehmen Erleben angesprochen Lebensbedingungen Sendung Projekte Bezahlung Lehrerin Schopenhauer bezeichnen Brauch Komponisten schlechter Nachbar Grammatik Details andres Kanada sparen geheime Heiligen Regionen betrachten grob funktioniert ausgezeichnete Kummer besonderem Erster Fliegen Start international Warten erwecken fliegen umfangreichen dichten Rathaus dulden teilgenommen Tabak Gymnasium Richtig heutzutage Gastgeber Flug unterrichten Nachteile total Spielen vorzustellen voraus fahre hinterlassen normalerweise Beethoven Wichtig Wegen vormittag gezahlt arm erledigen Vereine Beispielen ma Meist lokalen akzeptieren Jacke Stefan herrlich oftmals auszusprechen schauen Werten Berichten Schwere unheimlich negativ Elbe wiederholt wichtiges Schlange Alltag eingetragen isoliert gefallen Mittagessen erfolgreiche Erkennen Marokko ist sinnvoll Herr Kriterien Teils angemessene besprechen Engel studiert Raketen Weisen konkret gelitten Abendessen begeistert rufen geschlafen kosten willkommen Daumen unterhalten beenden verspricht bemerkt Bezirke Ferien Viel anwenden Neugier ungarische vorzubereiten Bestehen verwirrt Anhang Entschuldigung fordern versuche versichert friedlich setze monatlich heben festzuhalten ruhigen umgehen unterhalten freundliche negative Vorfahren Geschenke entschied Freuden unterliegt begleiten Deutscher Sofort lieber lebende Sklaven niedrig Wohnzimmer wich Haaren interessieren interessiert empfindet Mexiko unterschiedlich freue Genau reduziert Geht gezeichnet kleinste ruhiger gedient Habe vorlegen typische Niemals gepflegt Willst Empfehlung Irland wunderbar empfindlich schreibe Berater reisen Hingabe warten machst genutzt hilflos Tun Feste lieben Gibt diskutiert verzeichnen Spanier logisch vermuten Wende Anfrage einfacher starkes beziehen Beschwerde jetzige dachten schickt kaufte Entsprechend Sofa Teppich mitteilen ungeduldig teilen Wollen erfolgreichen hinweisen Platze geschossen sehn bunte Hessen Kulturen verbessert Abreise erreicht ineinander Restaurant Blau hofft widmen Gemeinsamen Hoffentlich Mozart wertvoll entnommen Niederlanden Schulz Wohl Anwalt entschlossen brauchst erschienen ergaben Gelegenheiten Geschehens Lokal Politische warte geantwortet Noten Futter mitgebracht Sicher Nachbarschaft Export erweitern Sitten Rote Seitdem geschickt hiermit lese beliebt egal Klagen suche kritisch Distanz unterscheiden erlaubt au gegessen meinst organisieren bekommen gewandt Ideale mach weitaus grossen Gute Erstens Innere holt freundlichen Aufschwung Obst ausgegangen Nehmen Wiesen billiger New Rad schlechter gefeiert teilzunehmen bestimmtes Unterlagen eine schreiben Arbeitszeit aufgeregt Langsam junges Nachteil fortsetzen Willy beraten danken einsam reden Gebirge Ah Treiben vermittelt leidet treffen beantwortet unangenehm Guten Erlebnisse Hose Insbesondere geredet nett Traditionen freut reichen schwierige sichere Student Institution Instrumente Heilige Jahrhunderten wahren Brille kennengelernt innerer sammeln formuliert Jugendliche weinen nicht fragen hoffte sagst bereiten interessiert nah entstandenen schlagen befinden gewartet mindesten springt eintritt bekommen endet Hofe Lesen verhandeln Vorliebe erweitert unterschiedliche angestellt wiederholt Koch behandelt Sprechen Wissen Darf on Kontinent komisch Beschwerden Engel Ingenieur Interview Konzert Bilanz bisweilen wollt Irak begrenzt Klavier Termin aufgeben fortzusetzen Geldes Takt Kommen wohnen Ball Heim geschlossene Hierzu Tabelle vermitteln Einzelne Korea Nationale Schlafzimmer entschieden Alternative grundlegenden sozial schrecklich Verstehen billig Respekt Kollege Suppe Polens erfahren Aspekt geteilt Risiko Vormittag Alten spezielle nutzen riesige bedenken hoffen bitter Benehmen Melodie bringe eigenem geh geschafft gesunde goldene Hotels blau drin Kissen theoretische Besuche Mannschaft schnelle Unterschrift bedeute normal entnehmen Kino Leere interessante Klima Kuba Dom regeln Preisen Medien Sogar Schaffen Denkmal unterschieden Entwicklungen spanische systematisch Aspekte Ganzes Leibe Ofen erlauben Veranstaltung nachweisen prinzipiell Garantie Arbeitgeber sinnlos Guten abgeben schenken geholfen entwickelt greifen Brasilien besorgt beigetragen unterschiedlichen Geste betrachtet traditionellen Daraus frische letztes seiten erstens kommst Katze Veranstaltungen blind Dialog entsprechen Kleinen tanzen dauern wirksame Insgesamt UND Aussichten Gemeinschaften bereitet Jedoch getrunken studieren Wiese helle davon Essen Aussehen erwartete untergebracht Insekten freuen Lassen aktive befassen gesammelt Kredite schaut spreche verdient Eigentlich lege Hinweise Einzelnen ordentlich lernt verhalten entsprach Statistik Chancen bequem entstanden entdecken Duft passieren Computer steigen Erkenntnisse individuelle merkt angekommen Argument antwortet verdienen lebe nachmittag Durchschnitt unsicher fremder beschreiben geeignete Stamm Wirken erwerben westdeutschen parallel Lehren wagen finanzielle Finanzierung Armut Bezirk Krankenhaus ausgestattet angeht Projekt Arbeitnehmer Miene Leid lieben Personal Werbung Villa vergleichen ganzer Gerichte Luxemburg Theodor aussehen Etwa peinlich beherrscht leere dortigen flog Konflikte ungarischen hervorgerufen Will gelben liebe neulich komm Laune kulturelle Datum deutsches Bekannten vierte Fabriken Nachfrage Mitarbeit Goethes Lebensmittel schriftlich verwandt Internationale Kredit Steuer Reihenfolge versprochen beginnen Schritten Kindheit angefangen Meinungen umsonst Kolonien Speisen Vielmehr Asien passiert Orientierung solcher erwartet folgen Fernsehen melden Spiele letztlich ginge wohnt altes schwerer Sitte wichtiger Schiller erkennbar Werkzeug pflegen Park Iran Arbeitslosigkeit automatisch eventuell herzlich DIE weh Einsamkeit Geister Anders Australien seitdem rufen interessiert Westberlin besucht eingehen geplant stammen Kinde Unsinn Bisher sicher Versicherung Chemie aktiven hoffen Momente strenge vorausgesetzt weich folgender Dazu gespannt Angabe geeignet beantworten sag gegenseitige verheiratet bieten Harmonie sowieso wertvolle Bereits offizielle blaue Gute heilige Gewohnheit internationaler Wissenschaftler Mischung Heiligen siehst empfehlen goldenen studierte ausreichend amtlichen ertragen Ewigkeit echt Hemd Tuch Weihnachten Feier Samstag Eben japanische Deutsch est heiraten Generationen Transport Adresse Bereiche Schatz Autos Erwartungen kalte Bad Kontakte Sehen Ersten Geschenk schlimmer teuer begriff Antworten behauptete Reiche wohnte ausgezeichnet vermieden August reiche Situationen Bach Bonner merken schritt Fabrik organisiert Amsterdam Komm Musiker Positionen leid sauber Anzeige positiv beeinflussen normale Telefon unterrichtet erleichtern umfassende Nie UN entscheidet ausgegeben Kloster fordern Auswirkungen Hochzeit Adel Danach Fenstern Bereichen verstehen seltsam nach Reaktionen AP davor Horizont Ausnahmen Orten Versuchen wilden bedeutenden Davon Erste Viertel verbessern geschenkt Demokratischen nennen Gehen Niederlande Tausende Halle legen wenden Faktor Kauf schlimm absoluten Vermittlung All lustig Katastrophe Suche mehrmals Nachweis danke gewaltige Gutes fahren finanziellen Museum Polen Verdienst Schwierigkeit untersuchen verschwinden Jan gestrigen Wollen hell Stern gebrochen chinesische besonderes verbinden aktiv Lohn Kenntnisse Einwohner versuchen daraufhin gelebt bezogen speziell Allgemeine Danach denkbar Haushalt verdient Ankunft Integration Bemerkungen Fisch Daneben Motor verlangen Deutscher Niveau Hunde vorkommen erlassen ausgehen sollst wichtiger berichten Bulgarien gekauft Sport Flugzeug Patienten Nationalen teilnehmen verraten Orte Geduld Wirt Tanz herzustellen positiven Empfang Architektur gewohnt begegnet Geschehen Wichtigkeit ehrlich Rhein Ansehen Normen weisen Aussprache Bilde un Physik verwirklichen identisch Erlebnis kleiner Mitteilungen Region schwerer Einkommen Verwandten Oder Philosophen positive Reichtum gerechnet beachten Bestandteil verlassen Gedichte Andere vertraut Ausgleich Fest bauen Bescheid liebsten Wahrscheinlich lernte Alkohol Tendenzen Bauten Oft Anpassung Mathematik angeboten dorthin aufgegeben erleben Haupt meldete Loch dauert Erlaubnis Objekte Begegnung Gleichgewicht Wurzeln Austausch entstehen Temperatur bestehe freiwillig wirken beziehen Berlins Auflage Begeisterung Umgang interessant Bibliothek Verkauf vereinbart laufen Lieber Produkt Fremden unternehmen lieben erstaunt heutige Bewohner wartet Symbol Urlaub schicken hohem besuchte Leidenschaft bedeutend Auftreten Schuhe Streben Fremde West bestimmt VON suchen entscheidend Kleider Bein Strukturen achten Dunkel dankbar Kontakt direkte bestanden kostet geglaubt Kurz geregelt tun Krankheiten Wachstum Kurs Spuren besitzen Kleid Darin vierten Verzicht net Stolz ehemalige erledigt Irrtum vorbei angebracht Keller Hamburger Hochschule Besitzer entsprechen schwierig Franken anfangs aufgebaut dreimal liest Mittag unterwegs verkaufen frage Messe vorgeschlagen genauer bewahren Michael einziger Inseln traurig Aufsatz polnische besuchen Gleich verfolgen Erwartung Oh schlechte Wohnungen anfangen genauso Besucher Lauf klare genaue Problemen erworben denken antworten Gesetzen Jugendlichen ergriffen Rock Vorsicht kleinere gestalten Halle Klarheit stelle Bauch eingeladen bringen Strecke fern Kette erinnere lieb Ost laufen Reisen liebt Kandidaten Gut verliert Kaum Themen Entspannung verkauft wisse gefahren stimmte entwickelte Beschreibung lebenden treiben Treffen Kunden verbreitet Chance spanischen schlechten dienen Wolfgang Konsequenzen Wagner absolute klaren ansehen trinken Angestellten bedeutende schlagen benutzen morgens Neuen weg Verlangen beitragen Winkel Dritten reichen getrennt Wohl bezahlen gerufen gewachsen klassischen Kommunikation muss andre Fast Berg Gestern Weitere jederzeit Vorteile Paar Ernst Sollte Vorgehen Ideal lebendig Bedarf Anwesenheit arme Kartoffeln Kleidung warm Andererseits Eintritt Hausfrau fallen kg bleibe Weiter Ahnung Auskunft Dokumente Initiative erlaubt Daseins Bundestag Berichte kleineren untereinander Minute aufzunehmen teil Abends falsche fremd Ausstellung leiden steigt Frankfurter Eingang Erinnerungen frisch langem auftreten jung Tee Kann merkte klingt aufnehmen Betrag arbeiten lachen unendlich rechtzeitig gesund zahlen Verstand entscheidende Glaube Banken Geburtstag Sonst Autor Senat Freunden Laden angegeben Gehalt russische verlangen Damals Faust Firmen NZZ bezahlt einverstanden Akademie Bald besseren Leider setzten offene geschickt gewinnt Kleine bezug erfolgreich Holland Post sprechen Fischer eingerichtet fortgesetzt Ganzen gelassen Freundin verstehe Drittel Rechtsanwalt Mittelalter Schweizer einzelner Gefahren Kapitalismus daneben Faktoren berufen Verein Hauptsache echte bitten Information Konflikt wert setzen soweit Schicht Stock beendet Gesichter Flasche tragen dringend Dienstag hoffe Soll Donnerstag kulturellen breit italienische geeignet Tieren kurzem Sicht Aufenthalt entfernt normalen gerecht notwendige wichtigste herrscht Sprachen erstmals Deutsche Gut erfolgt finde Ansichten einziges Bundesrat bezeichnet gesucht Partner gegenseitig Angebot entschlossen Ablehnung Abstand Darauf behaupten Papa Systeme hilft Anforderungen Schlag Ausgang Vorbild liebe Anna deswegen gesellschaftliche stammt Ablauf Februar falschen Unterhaltung bekannte langer erheben Auswahl Ferne Mittwoch eindeutig Nutzen Afrika Institutionen Schein Dennoch tiefe engen Befreiung behandeln arbeitete Gesellschaften dunkel Nachbarn reich weiten Bedingung Pause heiligen dauernd holen verletzt Bahnhof bieten Bayern Unterschiede nich Manchmal armen gegebenen gemeldet Wetter Institut Aussage bekannt knapp Pflichten voneinander eintreten Liste DER Objekt Dezember stimmt stattfinden hingegen Sorgen Einladung arabischen Wieder Allein wahren Auseinandersetzung richtet offensichtlich November Jedenfalls geschehen Alten verwenden Karten Eier begreifen stellten bezeichnen Element sprachen rote gearbeitet Unterricht fremde hoher Gleichzeitig gelten Gestalten nehme vorigen behalten chinesischen Mittelpunkt Bitte bisherige Mantel vermutlich Kilometer anzunehmen Herkunft praktische sicherlich Dadurch gebaut brauche Vortrag krank bewegen absolut Leiden stolz Juli Regen Beratung Note entdeckt vorbereitet ganzes befinden erhalten Solche September bemerkt Familien kalt Decke Lieder Phantasie spielen Generation Schmidt Provinz Neues offiziellen mitgeteilt wiederholt weiterer Mama verzichten Verbindungen ruft Entfernung bessere privaten Kapital Kaufmann lautet Sehnsucht Tasche Oktober Nachmittag Eva Logik besitzen erinnert geleistet Januar tiefen kaufen Hintergrund technische Schlaf Studium Fortsetzung beweisen sitzen beobachten meistens gebraucht gestanden Radio Regeln Bezug Bier Grundlagen Nachrichten April verlieren Informationen Produkte historische Juni besetzt jeweiligen sorgen Flucht Darum feste Geburt Gewissen Bedenken Ganze Priester halben liegen Einmal froh schlafen Geschmack gespielt reicht entschieden Freitag wartete erlebt Kirchen gestorben August Position Handeln Vorteil Anlagen vorstellen feststellen Verpflichtungen Ruf ehemaligen Spiegel anerkannt erheblich Montag freundlich arbeitet Lachen reine versucht bedeuten Strom beispielsweise Politiker deutsch Norden Endlich besonderer neuem erinnern betrifft hart Niemand Belgien Erfolge Gold versuchen Dagegen Verbesserung Gegend Hotel Betracht Trotzdem einfache sitzen Mangel entfernt Gesundheit bekommt essen sozusagen erwartet halbe Abteilung schneller Grad Stufe Mitarbeiter Karte Bahn Summe folgendes Gemeinde handeln letzter kennen Nachricht Beispiele notwendigen wissenschaftliche Vorgang dazu kenne gutes vorsichtig meinen Anlage treten Dank Schnee gemeint abend irgendwie einfachen junger rechte Schulen Maschinen Monat beginnen Schweden Wille Mut gelungen leichter stehe eng Botschaft Gast kommenden De irgendwo fordert verantwortlich Vorbereitung beteiligt ausgeschlossen Daher Milch nationale gefragt hingewiesen Hut moderne Stoff Stil leben umgekehrt wirken Holt Einrichtung lasse christlichen vergessen Allerdings betrachten demokratischen mochte nachher Blumen Besonders Indien Goethe meine Herbst Leser eigener abgesehen entstehen Blatt Reden Ebenso Armen streng mache Kollegen gelesen bestimmt Waren angesehen rechnen Systems vorgesehen polnischen Quellen Nationen Nummer keinerlei benutzt eigenes weist annehmen legen festen bestehen unterscheiden gerne Reaktion offenen Pflanzen Diskussion unbedingt cm Mai glauben entscheiden Schaden verboten Verbrechen verschiedener willst lebte Union verschieden vermeiden Tiefe Handlungen Hund Sein gezwungen betrachtet einerseits Umwelt in fahren Auto Fahrt verstand abgelehnt entwickeln aufmerksam Markt eigentlichen still Teilen stellen Wunder Ludwig Neue Ecke wichtigen brauchte Gerade Fortschritt geboren Brot Schiff relativ englische Studenten gelernt Wald Dorf Beruf Untersuchungen teilweise volle Wein Hauptstadt Einrichtungen bedarf befindet abends Firma halte anderem somit Tante Vorschriften Schriftsteller abgeschlossen erkannt bleiben Hinsicht Preise eingesetzt verpflichtet Traum sogenannte technischen mitten begonnen Zahlen Ungarn anderes treten Band bekannten folgen italienischen Schreiben praktisch Not fremden Punkte beider genannten entsprechende Fleisch ernst dritte Auftrag lernen Stimmung erfolgen Essen Ausnahme Vergleich westlichen klein Frankfurt Tradition Eigenschaften Bonn Europas Ereignisse Angelegenheit Lust halten Spanien geben versucht Rechnung Krankheit warten Hof erschienen Papier Umgebung bilden Insel kurze wissenschaftlichen las tot gefallen gelten Struktur nehmen spielen Film kleines Hauses beste richtige Angaben entstanden historischen Farbe Arten fest Versuche Gebrauch Winter kleiner Martin erfolgt Glauben Sorge internationale kennen Ferner Onkel falsch gehe Junge Stand Werte Selbst treffen Betrieb andererseits Parlament Je glaubt sitzt Haar Max arbeiten Schweiz vollkommen fragt is Forschung Nase bilden bekam Tier Voraussetzungen trotzdem Anteil Meer entsprechend Laufe freie Johann Japan gezogen blieben lagen alter festgestellt Fehler kurzen voller geschlossen denkt Voraussetzung Gedanke Aufmerksamkeit Finger Garten Technik fallen Einstellung Glas vergessen gelegt Anerkennung Wahlen glauben beschlossen lebt erwarten Wand Ganz spielt hierzu Jungen komme Unternehmen entsteht Landwirtschaft Schrift Sommer erforderlich Vorstellungen denke offen sage Leuten Spitze Ideen The See Text Religion besitzt sucht machten versteht fragen Praxis Ausland Weile Wissen stehen Briefe Mehrheit wichtigsten Alte Sachen Immer Menschheit gebe Erziehung teils Folgen insgesamt guter Schritte weiteres Damen gemeinsame km bestehen Leistung Reise dienen kannst Regelung schreiben Verkehr Meter wirkt Dauer Alter laut Lager Gebieten Gegenteil Theater Forderungen lesen Sehr geschehen start element file File wahr verlassen bietet gezeigt Gesetze entwickelt wichtige Sonntag Erfahrungen schwere Moment Abschnitt glaubte alt Handel Dingen Deshalb innere bitte Schwester schreibt dennoch nennt Botschafter Erinnerung Nichts Preis Bau Verwendung Heimat Hamburg Maria starke brauchen fehlt Standpunkt gewinnen leisten Amerika Ausbildung Forderung erfahren Bank einzigen Monate Verantwortung Arme Leistungen soziale Kriege allgemein Pflicht wesentlichen Nation wirtschaftliche Plan neues Dichter Vergangenheit dritten suchen Dort aufgenommen Direktor Moskau irgend Amt wichtig weiterhin sagen Thema leider verstanden entspricht Regel Vorschlag schlecht Name Monaten Dienst suchte heutigen Kosten sehe bekommen machen behandelt fertig bildet setzen Ernst Verwaltung China Feuer getroffen Programm halb sogenannten Herzen nennen direkt Chef Vertrag leben miteinander englischen gedacht kennt nationalen Kenntnis Schutz gemeinsam Klasse erhalten modernen Unterschied hohe geblieben helfen Revolution Kindern gewissen Tiere Gruppen Opfer gegangen hab Freunde Deutsche Peter Arm Theorie wollen Woche reden Presse Verhalten Tochter Vorstellung tat jedenfalls sehen Ansicht Denken Punkt Bilder einzelne Bundesrepublik for Ort Erfahrung allgemeine bezeichnet Absicht links Industrie Bruder tut Blut Grenze Gegenwart Produktion wesentlich Spiel Hoffnung Heute danach tragen morgen Rat mindestens gemeinsamen daraus Franz Bereich eher Lehrer Polen Jahres the neuer ruhig lediglich verbunden selten Anzahl Wahl Rechte Tages Stellen Grunde Polizei Wohnung Beginn Gebiete gehen lieber Willen erreichen hinaus beginnt Ergebnis finden gehalten hin Jahrhundert Gewalt folgt Schwierigkeiten geschrieben Worten Wunsch Bericht Teile manchmal Beziehung vorhanden gesprochen wahrscheinlich gingen to Person Mal Menge schaffen dahin Idee Situation besonderen Freude Eindruck Reich Minuten solle lange tief Ruhe Auge Besuch gewisse Deutschen Bildung verloren Friedrich Sonne Falle Auffassung Organisation verschiedene Freund deutscher General Arbeiten Erst verstehen bestimmte wolle Rom Charakter Bett her Gelegenheit genannt Angst langen vielmehr Entscheidung stellen Folge gleiche fiel Literatur Tat wirtschaftlichen wollten Bedingungen erster frei Artikel Eltern erhalten Republik Gegensatz Linie Probleme Mitte Also setzt Landes gleichzeitig Schritt braucht Prozent Schon bestimmt Schule erkennen Morgen besondere Arzt sozialen Herz Tatsache bedeutet Problem wissen Vereinigten denken Deutschlands Italien darum lassen Noch neu bringt Aufgaben Interessen vorher spricht schrieb gestern General Gruppe Vielleicht Wissenschaft bereit Arbeiter Wagen erreicht Verbindung langsam Satz einzige folgende Wirkung folgenden hoch Gefahr Wirklichkeit Werke weiteren junge Erfolg erscheint Wert Rahmen Brief Meinung all Mitglieder Volkes wenig glaube Wochen System deutlich London Frieden bestimmten and Wien gern Fenster Antwort gestellt wenigstens England gefunden Dabei sicher Herren Wahrheit Kultur mag Familie Seele notwendig Begriff Hilfe letzte besten sprechen Richtung liegen kamen bekannt klar ferner jungen handelt kurz niemals insbesondere Sohn Personen Deutschen ebenfalls Stellung Tagen voll guten kommen nimmt Tisch Wirtschaft Wege Abend gute Erde Stunden genommen Anfang halten Zimmer Zimmer Stunde eigene Sicherheit stellt Lebens lang Buch schnell Seiten Ordnung meist politische Rolle Europa Platz Raum Luft Berliner anderer Musik konnten Mittel sprach Worte Reihe Freiheit Grund schien gebracht Macht richtig endlich dagegen Kampf findet Gebiet stark Zahl Sinn Interesse Liebe wissen schwer scheint gesehen Dinge Jetzt Stimme finden allgemeinen Aufgabe USA Bewegung Blick dachte Gedanken nehmen daran bleiben Millionen einfach verschiedenen genug weitere Sprache Staat anders Kirche selber oben Kunst gehen gilt allerdings sofort Geld Hause besser gleichen gekommen Boden bringen Nacht daher Bild blieb Frauen eigentlich sollten Ausdruck fand besteht Kraft Natur Krieg Mark alte Beispiel Sinne dadurch Volk darin deshalb Haus Hier leicht gegeben Uhr Frankreich genau solchen Stelle Paris Fragen Herrn Land Kind sieht Sache Nun Nur Fall damals machte bleibt Wasser Beziehungen nahm bald Lage Leute einzelnen kleine Recht lange ebenso sonst stehen Namen kommen Weg bisher DDR Mensch Gesicht Politik kaum bis Jahr geben mal je Gott wirklich darf gesagt Gesellschaft sehen Kinder Bedeutung recht tun Form Tage macht Vater erste sogar Wort kleinen Kopf wollen deutsche sollen gleich eigenen Tag ganzen weit alten eben viel stand liegt sagt oft Mutter Staaten weiter Entwicklung Weise nie gemacht Stadt allein ganze Geschichte vielleicht Seite fast darauf Teil Dann Ende letzten gerade sagen denn steht dabei de Da jedoch besonders Berlin Augen bereits ging Arbeit Art geht dort Deutschland wollte kommt andere neuen Hand gab sollte Jahren neue gut lassen Frage machen kam gar etwa Herr wohl ersten Leben Mann Auch will deutschen Regierung So heute erst Welt konnte gibt Jahre Frau Menschen soll also anderen einmal da nun jetzt ganz selbst hier sehr sagte mehr doch immer wieder schon dann kann aber noch nur so auch Figure 6: Log Annotated Type Frequencies. up in the custom dlexdb. For each type of frequency score (ATF,.., LLF) the scores of all types in an essay were summed up. They were then divided by the total number of types that had been found in the custom dlexdb (M = matches). We used the matches as a denominator in the ratios rather than the number of types in the essay: the more types are found in dlexdb, the more items add to the sum of scores. Hence creating ratios with all types in an essay as a denominator would not be fair, since they do not reflect the number of types that actually contributed to the sum of scores. Additionally we calculated the ratio of words occurring in a specific frequency band of LATF. To decide on frequency bands, the LATFs of the whole custom dlexdb were plotted using R (Figure 6). It can be seen that 32

34 dlexdb Frequency Features Formulas Annotated Type Ratio sum(atf) / # M Type Ratio sum(tf) / # M Lemma Ratio sum(lf) / #M Log Annotated Type Ratio sum(latf) / # M Log Type Ratio sum(ltf) / # M Log Lemma Ratio sum(llf) / # M Ratio of Words In Log Frequency Band sum(latf infrequencybandn / # M Ratio of Lex. Types not in Dlex # not M / #T yp Lex Table 9: Lexical frequency features using dlexdb there are many words with a log frequency between zero and one. Above one, a relatively linear curve ascends up to four, and a steep rise follows up to five. Between five and six the items become more sparse. The types are mainly adverbs or modals. Consequently six frequency band were assumed, one for each step from zero to six. The ratio of all lexical types that were not found in dlexdb was included as a measure of orthographical or lexical errors. A summary of all frequency features can be seen in Table 9. Lexical Relatedness. Conceptual relations between lexical items are important for the organization of lexical knowledge in the human mind. Hypernymy is a relation of more specific terms (hyponyms - subordinate words) to less specific terms (hypernyms - superordinate words) (Crossley et al., 2009). Hypernyms can have a grouping function or be an umbrella term for hyponyms (e.g., flower is an umbrella term for roses, lilies, daisies...). Crossley et al. (2009) claimed that hypernymic relations are good indicators for lexical organization and the depth of lexical knowledge. The results of their study indicated that in second language learning, the number of hypernymic relations increases as the learner makes progress. Crossley et al. (2009, 2011b) used WordNet 23 (Miller, 1995) to retrieve hypernymy scores. WordNet s organization is hierarchical: Hypernymy scores, that measure the distance to the root node, are provided. More abstract words have lower scores (Crossley et al., 2009). Polysemous words have several related senses (Crossley et al., 2011b). Polysemy plays a role in the conceptual organization of lexical knowledge because overlapping word senses relate concepts to each other, and can thus form connections between lexical items (Crossley et al., 2010). In a longitudinal study of second language learners, Crossley et al. (2010) retrieved information about polysemy from WordNet synsets (groups of related lexical

35 items) to measure the production of words with multiple senses over time. They found out that there is a correlation between growing lexical proficiency and the production of multiple word senses. In this work GermaNet 7.0 was used to retrieve information about lexical relatedness. GermaNet is a machine readable lexical-semantic resource for German that is similar to WordNet for English. It is structured as a net or graph of concepts that are interlinked by semantic relations. Concepts are organized in synsets. Synsets are sets of lexical units with a closely related meaning. Most words belong to more than one synset. GermaNet also offers information about conceptual relations such as hypernymy or partwhole relations (Henrich and Hinrichs, 2010). GermaNet 7.0 consists of synsets and covers lexical units 24. It is free for academic use after signing a license agreement, and a Java API 25 is available. Six lexical relatedness features were implemented with information from GermaNet. The lexicon was queried with the lemma and word category of each noun and verb type in an essay. For all matches M (= lemma and word category combinations that were found in GermaNet) all synsets (SynS) were retrieved. All retrieved synsets were considered, as word sense disambiguation could not be implemented in the scope of this work. For each synset all immediate hypernyms and hyponyms were retrieved - that is hypernyms and hyponyms with a node distance of 1 from the synset. The general connectedness of a word was measured by the average number of relations per synset that a word belongs to. The average number of hypernyms per match and average number of hyponyms per match measure the number of immediate super- and subordinate terms of a match, and are another index for a word s connectedness. Polysemy measures were based on synset scores. The average number or word senses per word was calculated by using the number of synsets each match belonged to (= number of word senses). Additionally, the number of lexical units belonging to each of the synsets might be interesting. Synsets that contain more lexical units establish more relations and connections in the lexical network. Additionally the number of frames per verb found in GermaNet (VM) was included as a feature. GermaNet frames encode the subcategorization information of a verb. Table 10 shows a summary of all lexical connectedness features. 24 Info on GermaNet 7.0 on the project website lsd/index.shtml 25 Here: Java API

36 Lexical Connectedness Features Avg. Num. Synsets per Match Avg. Num. Lexical Units per Synset Avg. Num. Relations per Synset Avg. Num. Hypernyms per Match Avg. Num. Hyponyms per Match Avg. Num. Frames per Verb Formulas # SynS / # M sum(# LexUnit in SynS) / # SynS sum(# RelSynS of SynS)/ # SynS sum(# Hyper per Syns)/ # M sum(# Hypo per Syns) / # M # Frames / # VerbalM Table 10: Lexical features measuring the connectedness of lexical items Shallow Measures and Error Measures. As two shallow measures of lexical complexity, syllable count 26 and word length in characters were included. Those measures were used in language acquisition studies (Crossley et al., 2011a), but were also part of traditional readability formulas (Kincaid et al., 1975). Finally, errors on the word level were measured by counting the spelling errors found by Google Spell Check. Other Lexical Measures Text Length Avg. Num. Characters per Word Avg. Num. Syllables per Word Google Spell Check Error Rate Formulas # Tok # Char / # Tok # Syll / # Tok # Spell Erros / # Tok Table 11: Shallow measures of lexical proficiency. 5.2 Language Model Features Ngram language models can predict the probability of a specific sequence of words based on its history (Schwarm and Ostendorf, 2005). P (w) = P (w 1 )P (w 2 w 1 ) m P (w i w i 1, w i 2 ) (2) Language models can be deployed to measure textual complexity, as the distribution of word sequences tends to differ with complexity. Therefore they have been widely used in readability assessment (e.g., Schwarm and Ostendorf (2005); Petersen and Ostendorf (2009); Feng (2010)). Ngram frequency 26 Syllable counts were obtained by simple heuristics: In German, a syllable mostly contains exactly one vowel - phonetically speaking. This means that in written language diphthongs, double vowels and the combination vowel+e, which indicates a long vowel, have to be counted as one vowel. 35 i=3

37 features are closely related to language models. They have been included in the approaches of Briscoe et al. (2010) and Yannakoudakis et al. (2011) to capture lexical and - in the case of higher order ngrams - structural information. Language models draw their power form distributional probabilities and thus work best when a large amount of domain specific training data is available. This was not the case for the MERLIN data. Petersen and Ostendorf (2009) faced the same problem, when training readability models on the Weekly Reader, an educational magazine at different grade levels. As a solution they trained their language models on separate data sets (Petersen and Ostendorf, 2009). Feng (2010) who, like Petersen and Ostendorf (2009), worked with the Weekly Reader data, criticized this approach and proposed a leave-one-out approach for training language models directly on the Weekly Reader data. We rejected the idea of Feng (2010) s leave-one-out approach, because the amount of data offered by the MERLIN data would probably still be too small. Compared to the Weekly Reader data set used by Feng (2010), there are less documents MERLIN essays in total compared to 1629 articles (Feng, 2010, 46) form the Weekly Reader. Additionally, the average number of words per document is much larger in the Weekly Reader (about words) than in MERLIN (about words). Another reason for using a separate data set for language model training is that the essays in MERLIN were written on three different tasks per exam level. It can be assumed that an essay shares more vocabulary with essays that were written on the same task than with those written on different tasks. This could cause the language model scores to represent the tasks rather than the proficiency levels. Therefore separate training corpora, that we collected from the web, were used for language modeling articles from News4Kids (http://www. news4kids.de), a German website which adapts news for children was used to represent easy texts. The difficult language model was trained on 2000 articles from the website of the German news channel NTV (http://www. n-tv.de). The same data has been used for building language models for German readability classification by Hancke et al. (2012). Schwarm and Ostendorf (2005) and Feng (2010) suggested that mixed models, that combine words and parts-of-speech, are more effective for readability assessment than simple word based models. But Petersen and Ostendorf (2009) reached the opposite conclusion. Therefore both types of models were included. The language models were prepared and evaluated as described in Hancke et al. (2012): All words were converted to lowercase and except for sentence 36

38 final punctuation, all punctuation was removed. As proposed by Petersen and Ostendorf (2009), a bag-of-words classifier was first trained with the language modeling data set (News4Kids and NTV ). Information Gain (Yang and Pedersen, 1997) was used for feature selection. All words below an empirically determined threshold were replaced by their part of speech. SRI Language Modeling Toolkit (Stolcke, 2002) was used for training unigram, bigram and trigram models on the words-only and mixed word/part of speech corpora representing easy and difficult texts. For all models, Kneyser-Ney smoothing (Chen and Goodman, 1999) was selected as smoothing technique. This resulted in twelve language models. The perplexity scores (Equation 3) from all twelve language models were included as features for proficiency assessment. Perplexity is an informationtheoretic measure that indicates the fit between a text and a language model. To obtain these scores the spelling-corrected version of the MERLIN data was used. This should minimize cases where ngrams were not recognized due to spelling errors. All language model score features can be seen in Table 12. P P = 2 H(t c), whereh(t c) = 1 m log 2P (t c) (3) Level of Difficulty Word Based Model Mixed Model Unigram perplexity Unigram perplexity Easy Bigram perplexity Bigram perplexity Trigram perplexity Trigram perplexity Unigram perplexity Unigram perplexity Difficult Bigram perplexity Bigram perplexity Trigram perplexity Trigram perplexity Table 12: The twelve perplexity scores used as language model features 5.3 Syntactic Features Syntactic characteristics and measures have been deployed as features for proficiency assessment (Briscoe et al., 2010), but also in L2 developmental studies (Hawkins and Buttery, 2009, 2010; Lu, 2010; Biber et al., 2011) and readability assessment (Petersen and Ostendorf, 2009; Feng, 2010; Vajjala and Meurers, 2012). However, all these approaches worked with English texts. Hancke et al. (2012) adapted a number of syntactic features previously used in L2 developmental studies (Lu, 2010) and readability assessment (Petersen and Ostendorf, 2009; Feng, 2010; Vajjala and Meurers, 2012) 37

39 for readability assessment on German texts. We used these features as the foundation of our syntactic feature set and added several new indices Parse Rule Features Briscoe et al. (2010) and Yannakoudakis et al. (2011) used the frequencies of parse rule names to gain information about the grammatical structures in learner texts. They extracted parse rule names from the parse trees produced by the RASP parser. While these types of features are not theoretically well informed, they allow a very comprehensive inclusion of the syntactic structures used by the learners. Looking at the distributions of those structures might point to indicative constellations. We included similar features, based on the trees produced by the Stanford Parser. Parse tree rules were extract by the means of listing all local trees (Figure 7) for all parse trees. As a corpus for parse rule name extraction a subset of 700 articles form the NTV corpus was used. From the extracted parse rule names, a vector was formed. For each essay in the MERLIN corpus, the frequencies of the parse rule names in this vector were counted and divided by the number of words in the essay. Additionally experiments were made with just indicating whether a parse rule was present in an essay or not by putting the value to either zero or one. (NUR PWAV $.) (VP PP ADJD NP-OA VVPP) (CNP-SB NE $, NN KON NN) (PP APPR PRF) (S KOUS NP-DA NP-OA VVFIN) (VP PP NP-OA PP VVINF) (PP APPR CNP PP) (S CARD VVFIN NP-SB PP) (NP ART NN PP $.) (AP PP) Figure 7: Examples for parse tree rules Dependency Features Yannakoudakis et al. (2011) included the sum of the longest distances in word tokens between a head and a dependent in a grammatical relation as an indicator of syntactic sophistication. In readability assessment, the length of dependencies has also been used in various shades. Dell Orletta et al. (2011) suggested the average length of dependencies in words as a 38

40 dependency-based alternative to phrase length. Additionally they examined the number of dependents per verb as an indicator of readability. Vor der Brück and Hartrumpf (2007); Vor der Brück et al. (2008) used the length of dependencies headed by specific parts-of-speech, such as number of words per NP and VP, as features for their readability classifier. In this work, the following dependency based features were included: the maximum number of words between a head and a dependent in a text, the average number of words between a head and a dependent per sentence, the average number of dependents per verb (in words) including and excluding modifiers, and the number of dependents per NP (in words) Parse Tree Complexity and Specific Syntactic Constructions. As a starting point, we included the syntactic features that Hancke et al. (2012) adapted for German readability assessment from various sources. Features adapted from readability assessment comprised average parse tree height and the average length and number of NPs, VPs and PPs per sentence (Petersen and Ostendorf, 2009; Feng, 2010). To this set Hancke et al. (2012) added VZs ( zu -marked infinitive phrases) per phrase as a language specific feature. Syntactic Features from SLA Avg. Length of a Clause Avg. Sentence Length Avg. Length of a T-Unit Avg. Num. Clauses per Sentence Avg. Num. T-Units per Sentence Avg. Num. Clauses per T-Unit Avg. Num. Complex-T-Units per T-Unit Avg. Num. Dep. Clause per Clause Avg. Num. Dep. Clause per T-Unit Avg. Num. Co-ordinate Phrases per Clause Avg. Num. Co-ordinate Phrases per T-Unit Avg. Num. Complex Nominals per Clause Avg. Num. Complex Nominals per T-Unit Avg. Num. VPs per T-Unit Formulas # W / # C # W / # S # W / # TU # C / # S # TU / # S #C / # TU # comp. TU / # TU # DC / # C # DC / # TU # CP / # C # CP / # TU # compl. Nom. / # C # compl. Nom. / # TU # VP / # TU Table 13: Syntactic features from Hancke et al. (2012) based on features form SLA. The measures from second language acquisition adapted by Hancke et al. 39

41 (2012) 27 aim at capturing a learner s syntactic development by examining specific syntactic properties. Complexity as reflected in the length of production units is measured by average length of sentences, clauses and T-Units (Lu, 2010; Vajjala and Meurers, 2012). Sentence complexity is reflected by the number of clauses per sentence. Ratios like dependent clauses per clause and number of complex T-Units per T-Unit are used to capture the amount of embedding, while the amount of coordination is represented by e.g., the number of coordinated phrases per clause and the number of T-Units per sentence. Finally, the complexity of particular structures is considered (e.g., complex nominals per clause). Syntactic features from readability assessment Avg. Num. NPs per Sentence Avg. Num. VPs per Sentence Avg. Num. PPs per Sentence Avg. Num. VZs per Sentence Avg. Num. NPs per Clause Avg. Num. VPs per Clause Avg. Num. PPs per Clause Avg. Num. VZs per Clause Avg. Length of a NP Avg. Length of a VP Avg. Length of a PP Avg. Num. Dep. Clauses per Sentence Avg. Num. Complex T-Units per Sentence Avg. Num. Co-ordinate Phrases per Sentence Avg. Parse Tree Height Formulas #NP / # S # VP / # S # VZ / # S # PP / # S # NP / # C # VP / # C # PP / # C # VZ / # C sum(len(np)) / # NP sum(len(vp)) / # NP sum(len(pp)) / # NP # DC / # S #compl. TU/ # S # CP / # S sum(parsetreeheight) / # S Table 14: Syntactic Features from Hancke et al. (2012) based on previous work on readability assessment. Inspired by different sources, we added several other syntactic features. The average number of non-terminal nodes per sentence, clause and word were included following Feng (2010). The internal complexity of NPs was measured by taking into account the number of modifiers per NP as was suggested by Graesser et al. (2004). Additionally the complexity of VPs was measured in the same way. The number of passive voice constructions was counted per clause and by sentence. This feature was inspired by work on text simplification: Siddharthan (2002) identified passive constructions to transform them into ac- 27 They follow Vajjala and Meurers (2012) who first deployed these measures for readability assessment 40

42 passive : (wird werden wurden)/vafin.* */VVPP Futur 2 : (wird werden wurden)/vafin.* */VVPP haben/vainf Figure 8: Regular expressions used to identify passive voice tive voice, because active voice is supposedly simpler. Grounded on this hypothesis it was interesting to investigate passive voice as a feature for proficiency assessment. In German, there is also the Zustandspassiv (Das Fenster ist geöffnet.), which we did not included here. To identify passive voice, we used dependency parsing and regular expressions (Figure 8). In passive voice, the inflected verb is a form of werden followed by a participle. The same construction is also part of Futur 2, where it is, however, followed by haben. For each verb in a sentence, all its verbal dependents were extracted from the dependency parse. Each verb was represented by its form and part of speech (wordform/pos-tag). The head verb was concatenated into a string with its dependents. On this string, the regular expressions described above was applied to find passive voice. A more detailed analysis of other specific constructions was inspired by Biber et al. (2011). In their article they challenged the common practice of relying on T-Unit and clausal subordination based measures for the assessment of grammatical complexity in writing. They investigated 28 grammatical features that were based on the grammatical types and grammatical functions of clauses and phrases (Biber et al., 2011). In this work, it was not possible to include the full range of Biber et al. (2011) s indicators of complexity. Biber et al. (2011) identified some features manually such as the syntactic functions of prepositional phrases. For other features, external resources would be needed, e.g., a list of nouns that control complement clauses 28 (Biber et al., 2011). Inspired by Biber et al. (2011) s work, we included a more fine grained analysis of dependent clauses. Finite dependent clauses that start with a conjunction or pronoun, finite dependent clauses that do not start with a conjunction or pronoun, and non-finite dependent clauses ( satzwertige Infinitive ) were set apart. Finite clauses that start with a conjunction or pronoun were further differentiated into interrogative, conjunctional and relative clauses. 28 GermaNet verb frames, that contain subcategorization information for the verbs could be used to enable a more fine grained analyzes. However an implementation was not possible within the bounds of this work. 41

43 Other Syntactic Features Avg. Num. Non-Terminals Per Sentence Avg. Num. Non-Terminal Per Words Avg. Num. Modifiers Per NP Avg. Num. Modifiers Per VP Passive Voice - Sentence Ratio Passive Voice - Clause Ratio Dep. Clauses with Conj. to dep. Clause Ratio Conjunctional Clauses Ratio Interrogative Clauses Ratio Relative Clauses Ratio Dep. Clauses w.o. Conj. to dep. Clause Ratio satzwertige Infinitive to Clause Ratio Formulas # NTs / # S # NTs / # W # modifiersinnps / # NPs # modifiersinvps / # VPs # passivevoice / # S # passivevoice /# C # DC w. Conj. / # DC # Conj. C / # dep. C w. Conj. # Inter. C / # dep. C w. Conj. # Rel. C / # DC w. Conj. # DC w.o. Conj. / # DC # satzinf / # DC Table 15: Other syntactic features that measure parse tree complexity and examine specific constructions. 5.4 Morphological Features Morphological indicators have proven to be valuable features for proficiency classification for Estonian (Vajjala and Loo, 2013) and for readability assessment for various languages with a rich morphology (Dell Orletta et al., 2011; Francois and Fairon, 2012; Vor der Brück and Hartrumpf, 2007; Vor der Brück et al., 2008; Hancke et al., 2012). German,too, has a rich inflectional and derivational morphology. Inflectional morphemes convey a range of grammatical meanings. German nominal declension has four cases and several different declension paradigms. Different verb forms and inflectional morphemes of the finite verb express person and number (e.g., ich gehe [I go], du gehst [you go]) as well as tense and mood. Compounding is very productive in German word formation. Words with different parts-of-speech can be combined (e.g., Mauseloch [mouse hole], Schwimmbad [swimming pool], Grosseltern [grandparents]). Prefixation (Gebäude [Building]) and suffixation are also very common and diverse. For example, there is nominalization with overt suffixes (regieren[govern] Regierung [government]) or without an overt suffix (laufen [to run] der Lauf [the run]) (Hancke et al., 2012). In this work, the morphological features proposed for readability assessment by Hancke et al. (2012) were taken as a vantage point for exploring the impact of morphological features on proficiency assessment. Additionally, tense was explored in more detail, using automatically extracted tense patterns. 42

44 5.4.1 Inflectional Morphology of the Verb and Noun Following Hancke et al. (2012) we extracted a broad range of features based on verbal inflection including person, mood and type of verb (finite, nonfinite, auxiliary). Additionally we included nominal case information as features. All inflectional features (Tables 16 and 17) were automatically extracted from the output of the RFTagger. Verb Features Infinitive-Verb Ratio Participle-Verb Ratio Imperative-Verb Ratio First Person-Verb Ratio Second Person-Verb Ratio Third Person-Verb Ratio Subjunctive-Verb Ratio Finite Verb-Verb Ratio Modal-Verb Ratio Auxiliary-Verb Ratio Avg num. Verbs per Sentence Formulas # infinitive Vs / # Vs # participle Vs / # Vs # imperative Vs / # Vs # 1st person Vs / # finite Vs # 2nd person Vs / # finite Vs # 3rd person Vs / # finite Vs # subjunctive Vs / # finite Vs # finite Vs / # Vs # modal Vs / # Vs # auxiliary Vs / # Vs # Vs / # S Table 16: The features based on the inflectional morphology of the verb Noun Features Accusative-Noun Ratio Dative-Noun Ratio Genetive-Noun Ratio Nominative-Noun Ratio Formulas # accusative Ns / # Ns # dative. Ns / # Ns # genitive Ns / # Ns # nominative Ns / # Ns Table 17: The features based on inflectional morphology of the noun Derivational Morphology of the Noun Examining nominal suffixes is not only interesting because derived words are supposedly more complex than simple words (Vor der Brück et al., 2008). Word stems of Germanic origin can often be combined with other suffixes than word stems that have Greek or Latin roots (e.g., Linguist vs. Sprachwissenschaftler). To capture the information encoded in nominal suffixes, we counted the occurrence of each suffix in a list (Table 18) originally compiled by Hancke 43

45 et al. (2012). The list includes all different gender and number forms for each suffix. The counts for all forms of a suffix were accumulated in order to not get different counts for the plural and singular forms or for different genders of the same suffix. Only polysyllabic words were considered in order to exclude simple nouns that are homomorphs of a derivational morpheme (e.g., Ei [egg] vs. suffix -ei). Suffix ant arium ast at ator atur ei er ent enz eur heit Further Suffix Forms anten, antin, antinnen arien asten, astin, astinnen ate atoren, atorin, atorinnen aturen eien erin, erinnen ents enzen eure, eurin, eurinnen heiten Suffix ist ion ismus ität keit ling nis schaft tum ung ur werk wesen Further Suffix Forms isten, istin, istinnen ionen ismen itäten keiten lingen nisse schaften tümer ungen werke Table 18: List of German derivational suffixes used Hancke et al. (2012) s experiments with different ratios showed that the best results were obtained by dividing the suffix counts by the number of tokens in an essay. Therefore the suffix features were calculated by counting the frequencies of all suffixes in an essay and then dividing these counts by the number of all tokens in the essay. Additionally the ratio of all derived nouns to all nouns was included as a feature Nominal Compounds Following Hancke et al. (2012) the ratio of compound nouns to all nouns and the average number of words in a compound were included as features. Compounds were identified and split into their components with JWordSplitter It is unclear whether the use of compounds is indicative of a learner s linguistic proficiency. However, we think it is worth investigating. Especially for learners with native languages that do not use this word formation mechanism, compounds may be a stumbling block

46 5.4.4 Tense To capture the usage of tense, tense patters (Figure 9) based on the morphologically rich tags of the RFTagger were extracted. This approach was preferred to using regular expression for matching pre-defined tenses because we believe that it allows a better coverage of possible constellations. The tense patterns could be very interesting for a linguistic characterization of the CEFR levels, because they might reveal what tenses the learners know at each level. John fragt den Mann, VFIN.Full.Pres der neben ihm gewohnt hat, VFIN.Haben.Pres VPP.Full.Psp ob er die Katze füttern kann. VFIN.Mod.Pres VINF.Full.- Figure 9: Example for tense patterns The patterns were extracted from the same subset of the NTV corpus as the parse rules (section 5.3). From the dependency parse, all those verbal children of all verbs were collected, where the relation did not cross the boundaries of a subordinated clause (tags KOUS, KOUI) or a conjunction (tags KON). This restriction was necessary because subordinated clauses are often the dependent of the finite verb in the main clause. Relative clauses were not considered boundaries, since they do not attach to verbs. The verb s children found in this way were substituted by their RFTagger tags. The information about number, person and mood was removed, so that only the tense information remained. To make sure that only the longest pattern was included, the extraction routine checked whether the previous match was included in the current match. If so, the current pattern replaced the previous pattern instead of being added as a new pattern. For each script, the frequency of each pattern was counted and divided by the number of tokens in the script. Alternatively, we experimented with using a binary scale, where one indicates that a pattern was present in an essay, and zero indicates that it was not present. 45

47 Figure 10: Number of samples per class in the training and test set 6 Experiments and Results 6.1 Experimental Setup All experiments were conducted on the MERLIN data set described in section 3. The data was preprocessed as described in Section 4.1. For supplementing statistical analysis we used R. The WEKA machine learning toolkit (version 3.7.6) (Hall et al., 2009) was used for all experiments involving machine learning. All feature values were normalized with the WEKA filter Normalize, such that all values fall into the interval [0,1]. Most experiments were performed with 10-fold cross validation on the whole data set, as well as on a separate training and test set. For creating the training and test set, 2/3 randomly chosen samples from each class were added to the training set and 1/3 to the test set. Splitting the data set regarding no other factor than class (= essay rating level) resulted in an uneven distribution of exam types across the classes and the training and test set (Figure 11). While in theory this should not have any influence on the results, in practice it is quite likely that the essay rating level (=class) is not independent of the exam type. The correlation between exam type and essay rating level is 0.8 (Pearson s correlation). 46


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