http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11554 2026-07-22T20:32:54Z 2026-07-22T20:32:54Z Hildenbrandt, Vera Kamzelak, Roland S. Molitor, Paul Ritter, Jörg http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11737 2018-03-29T12:36:13Z 2015-01-01T00:00:00Z

„im Zentrum eines Netzes [...] geistiger Fäden“. Erschließung und Erforschung thematischer Zusammenhänge in heterogenen Briefkorpora Hildenbrandt, Vera; Kamzelak, Roland S.; Molitor, Paul; Ritter, Jörg In diesem Beitrag stellen wir einen semi-automatischen Ansatz zur Unterstützung der kollaborativ und disloziert vorgenommenen Verschlagwortung heterogener Briefkorpora vor und diskutieren Vor- und Nachteile, insbesondere in Bezug auf die Qualität der Verschlagwortung einerseits und auf den Aufwand händischer Nachbesserung andererseits. Die rein manuelle Verschlagwortung kann durch die automatische Extraktion vermeintlich sinntragender Stichwörter unterstützt werden. Dies erfolgt in der einfachsten Variante durch die Berechnung von normierten Vorkommens- und inversen Dokumenthäufigkeiten. In unserem Beitrag gehen wir dieser Idee nach und diskutieren eine Verschlagwortung durch automatische, rein quantitative Stichwortextraktion mit anschließender semi-automatischer Zuordnung der Schlagwörter zu Stichwörtern. Durch Anpassung der automatischen Stichwortextraktion an das gegebene Briefkorpus lässt sich der Ansatz qualitativ verbessern. So können in dem von uns betrachteten Briefkorpus bekannte Eigennamen (von Personen, Orten, Werken, Körperschaften und Periodika) ausgeblendet werden. Die Zuordnung der Schlagwörter zu Stichwörtern kann durch interaktive Werkzeuge erleichtert werden. Darüber hinaus führt die Einbindung von Thesauri zu einer weiteren Erleichterung bei der manuellen Bestimmung der Schlagwörter und deren Verknüpfung untereinander.

2015-01-01T00:00:00Z Müller, Gerfrid G.W. Weichert, Frank Fisseler, Denis Cammarosano, Michele Bachmann, Daniel Günnewig, Jörg http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11739 2018-03-29T12:36:13Z 2015-01-01T00:00:00Z

Modellierung einer raumbezogenen Datenbank zur Repräsentation und Analyse syntaktischer und semantischer Merkmale von Keilschrifttafeln Müller, Gerfrid G.W.; Weichert, Frank; Fisseler, Denis; Cammarosano, Michele; Bachmann, Daniel; Günnewig, Jörg Die vorliegende Arbeit zeigt eine neuartige Herangehensweise zur Analyse von Keilschrifttafeln sowie zur Rekonstruktion von dreidimensionalen Schriftträgern über eine raumbezogene relationale Datenbank auf. Dabei ist bereits die integrierte Datenhaltung von dreidimensionalen syntaktischen und semantischen Merkmalen für Keilschrifttafeln innovativ, absolutes Neuland wird mit der Datenbank-gestützten Ermittlung von 3D-Joins auf Basis von geometrischen Informationen sowie zeit- und ortsspezifischen paläographischen Kriterien betreten. In Kombination mit dieser zur Verfügung stehenden Veredelung bestehender Daten und einer nachhaltigen Erweiterung der Datenbasis, werden neue Möglichkeiten zur Gewinnung philologischer Erkenntnisse zur Verfügung stehen und vorhandene Ansätze effektiviert.

2015-01-01T00:00:00Z Henrich, Andreas Heyer, Gerhard Schlieder, Christoph Härder, Theo http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11736 2018-03-29T12:36:13Z 2015-01-01T00:00:00Z

Editorial Henrich, Andreas; Heyer, Gerhard; Schlieder, Christoph; Härder, Theo

2015-01-01T00:00:00Z Lemke, Matthias Niekler, Andreas Schaal, Gary S. Wiedemann, Gregor http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11730 2018-03-29T12:36:13Z 2015-01-01T00:00:00Z

Content Analysis between Quality and Quantity Lemke, Matthias; Niekler, Andreas; Schaal, Gary S.; Wiedemann, Gregor Social science research using Text Mining tools requires—due to the lack of a canonical heuristics in the digital humanities—a blended reading approach. Integrating quantitative and qualitative analyses of complex textual data progressively, blended reading brings up various requirements for the implementation of Text Mining infrastructures. The article presents the Leipzig Corpus Miner (LCM), developed in the joint research project ePol—Post-Democracy and Neoliberalism and responding to social science research requirements. The functionalities offered by the LCM may serve as best practice of processing data in accordance with blended reading.

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