„Patterns in modeling and querying a knowledge graph for literary history”

Der Sammelband vereint Sprachwissenschaft sowie Medien- und Kommunikationswissenschaft und präsentiert interdisziplinäre Perspektiven auf das Wesen von Mustern in Sprache und Kommunikation.

Maria Hinzmann, Matthias Bremm, Tinghui Duan, Anne Klee, Johanna Konstanciak, Julia Röttgermann, Moritz Steffes, Christof Schöch und Joëlle Weis stellen in ihrem Artikel die Rolle von Mustern für die Wissensgenerierung im Bereich der datengestützten Literaturgeschichte vor. Ausgangspunkt und zentraler Gegenstand ist die Wissensdatenbank zum französischen Aufklärungsroman, die im Rahmen des Projekts „Mining and Modeling Text: Interdisziplinäre Anwendungen, Informationsentwicklung, rechtliche Perspektiven“ (MiMoText) erstellt wurde. Diese Wissensdatenbank bietet strukturiertes Wissen im Bereich der Literaturgeschichte – modelliert als Graph und abfragbar über die Abfragesprache SPARQL. Zuzüglich wird im Artikel der Mehrwert des projektspezifischen Wissensgraphen veranschaulicht, sowohl anhand relativ einfacher Abfragemuster als auch durch die Hervorhebung der Bedeutung von föderierten Abfragen, die für das Potenzial des Linked-Open-Data-Paradigmas von erheblicher Bedeutung sind.

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Sammelband: Arndt-Lappe, Sabine, Stumpf, Sören, Belosevic, Milena, Maurer, Peter, Moulin, Claudine and Rettinger, Achim. Patterns in Language and Communication: Between Theoretical Grounding and Empirical Methods, De Gruyter Mouton, 2026. https://doi.org/10.1515/9783111199740

MiMoText-Projektwebsite: https://mimotext.uni-trier.de/