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Isabell Trilling: Die Anwendung von LLMs zur Identifikation und Klassifikation von Naturkatastrophen in mittelalterlichen Stadtchroniken

Large Language Modelle (LLMs) benötigen in der Regel keine große Menge an zusätzlichen Trainingsdaten, um in unterschiedlichen NLP-Aufgaben eine gute Leistung zu erzielen. Ausgehend von den vielversprechenden Ergebnissen, die LLMs in dem Bereich der Named Entity Recognition (NER) in Auszügen des Baedekers erzielt hat[1], untersucht diese Masterarbeit empirisch, welchen Nutzen LLMs für die automatisierte Annotationen von abstrakteren Konzepten in historischen Quellen haben.

Untersuchungsgegenstand der Arbeit sind zwei Texte einer mittelalterlichen Stadtchronik von Nürnberg aus dem ersten Band der Reihe „Die Chroniken der deutschen Städte vom 14. bis ins 16. Jahrhundert“. In diesen soll automatisiert Textpassagen gefunden werden, die von Naturkatastrophen handeln, um diese dann in vordefinierte Kategorien einzuordnen. Anders als bei regelbasierten Ansätzen, wird ein LLM über Prompt und Kontext angeleitet und scheint daher geeigneter für die Bearbeitung kontextabhängiger Konzepte. Bereits bei der Erstellung einer nötigen Ground Truth für die Evaluation des Outputs des LLMs treten einige theoretische und methodische Überlegungen in den Vordergrund. Was ist für historische Gesellschaften eine Naturkatastrophe? Wie schauen wir als Historiker*innen heute auf diese Quellen? Welche Herausforderungen treten auf, wenn wir versuchen, unsere Vorstellungen von Konzepten explizit für digitale Tools zu definieren? Nicht zuletzt soll auch kritisch betrachtet werden, welche Folgen eine solche Operationalisierung für die geschichtswissenschaftliche Hermeneutik hat.


[1] Hiltmann, Torsten, Martin Dröge, Nicole Dresselhaus, Till Grallert, Melanie Althage, Paul Bayer, Sophie Eckenstaler, u. a. 2025. „NER4all or Context Is All You Need: Using LLMs for Low-Effort, High-Performance NER on Historical Texts. A Humanities Informed Approach“. 4. Februar 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.04351.

Vortrag im Rahmen des „Digital History“-Forschungskolloquiums
Zeit: Mittwoch, 18. Juni 2025, 16-18 Uhr
Ort: Zoom-Konferenz (Zugang auf Anfrage oder via Mailingliste)


OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Digital History Berlin (Redaktion) (16. Juni 2025). Isabell Trilling: Die Anwendung von LLMs zur Identifikation und Klassifikation von Naturkatastrophen in mittelalterlichen Stadtchroniken. Digital History Berlin. Abgerufen am 17. Juli 2025 von https://doi.org/10.58079/144vg


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