Postersession im Rahmen der DHd 2022

Kontrastive Textanalyse mit pydistinto - Ein Python-Paket zur Nutzung unterschiedlicher Distinktivitätsmaße | Keli Du, Julia Dudar, Cora Rok, Christof Schöch

In den Computational Literary Studies (CLS) werden statistische Distinktivitätsmaße eingesetzt, um Features zu bestimmen, die charakteristisch für eine Textgruppe im Vergleich mit einer anderen Textgruppe sind. Allerdings erweisen sich die meisten vorhandenen Tools als ungeeignet, wenn Nutzer:innen ihre Analysen anpassen und eigene Parametereinstellungen vornehmen oder bestimmte Datenformate nutzen wollen. Um den Einsatz relevanter Maße für die kontrastive Textanalyse zu erleichtern und das Bewusstsein für die Vielfalt der Maße zu schärfen, entwickeln wir ein Python-Paket mit dem Namen pydistinto. Mithilfe von pydistinto können Nutzer:innen auch mit geringen Programmier- und Statistikkenntnissen zwei Textkorpora mit unterschiedlichen Maßen miteinander vergleichen, und in einem fortgeschrittenen Modus auch die Eigenschaften und Leistungsfähigkeit der unterschiedlichen Maße empirisch ermitteln und gegenüberstellen. Durch Tabellen und Abbildungen werden in dem geplanten Poster vor allem die folgenden Aspekte unseres Pakets vorgestellt: die Möglichkeiten der Vorverarbeitung der Textdaten, die implementierten Distinktivitätsmaße und die Visualisierung der kontrastiven Analyseergebnisse.

Linked Open Data für die Literaturgeschichtsschreibung: das Projekt "Mining and Modeling Text" | Maria Hinzmann, Christof Schöch, Katharina Dietz, Anne Klee, Katharina Erler-Fridgen, Julia Röttgermann, Moritz Steffes

Im Umgang mit dem stetig wachsenden ‚digitalen Kulturerbe‘ bietet die Weiterentwicklung der systematischen Datenerschließung und Wissensrepräsentation bisher nicht ausgeschöpfte Potentiale für die Literaturgeschichtsschreibung. Vor diesem Hintergrund werden im Projekt „Mining and Modeling Text“ (MiMoText) quantitative Methoden der Informationsextraktion (‚Mining‘) und Datenmodellierung (‚Modeling‘) ineinander verschränkt, um ein literaturgeschichtliches Informationssystem aufzubauen. Die Transferierbarkeit in andere Domänen wird berücksichtigt. Zentrales Anliegen ist es, den Bereich der quantitativen Methoden zur Extraktion, Modellierung und Analyse geisteswissenschaftlich relevanter Informationen aus umfangreichen Textsammlungen weiterzuentwickeln und aus interdisziplinärer (geistes-, informatik- und rechtswissenschaftlicher) Perspektive zu erforschen.