„Nuit, correspondance, sentiment”
Wie lassen sich romanistische Korpora hinsichtlich ihrer literarischen Themen mit digitalen Methoden explorativ erforschen? Im Kontext des Verbundprojekts „Mining and Modeling Text” wurde Topic Modeling mit MALLET (McCallum 2002) auf ein Korpus von 80 französischen Romanen aus der Zeit von 1750 bis...
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| Main Authors: | , |
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| Format: | Article |
| Language: | deu |
| Published: |
Beate Kern / María Teresa Laorden Albendea / Joris Lehnert
2022-12-01
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| Series: | apropos [Perspektiven auf die Romania] |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://journals.sub.uni-hamburg.de/apropos/article/view/1888 |
| Tags: |
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| Summary: | Wie lassen sich romanistische Korpora hinsichtlich ihrer literarischen Themen mit digitalen Methoden explorativ erforschen? Im Kontext des Verbundprojekts „Mining and Modeling Text” wurde Topic Modeling mit MALLET (McCallum 2002) auf ein Korpus von 80 französischen Romanen aus der Zeit von 1750 bis 1800 (Röttgermann et al. 2020) angewandt. Ziel des Topic Modeling-Ansatzes ist es dabei, Aussagen über die Themen von Werken zu treffen, die in Form von RDF-Tripeln in ein auf Wikibase basierendes Wissensnetzwerk einfließen. Die übergeordnete, interdisziplinäre und neuartige Idee ist es dabei, datenbasierte Literaturgeschichtsschreibung zu betreiben. Neben der Informationsextraktion aus Primärtexten speist sich das Wissensnetzwerk auch aus bereits digitalisierten bibliographischen Daten (Martin, Mylne & Frautschi 1977; Lüschow 2019). Im Zusammenspiel dieser beiden Informationsflüsse lässt sich über ein gemeinsames kontrolliertes Vokabular ein aufschlussreicher Datenabgleich vollziehen: Welche Themen der Werke wurden durch die Bibliograph:innen identifiziert und welche Topics treten durch den Topic Modeling-Algorithmus zutage? Zwei Fallstudien zu Choderlos de Laclos und Xavier de Maistre exemplifizieren die Vorgehensweise und das Potential dieses Ansatzes.
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| ISSN: | 2627-3446 |