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Dominique Stutzmann: In Wort und Bild. Zur Analyse mittelalterlicher Schriftquellen mit digitalen Methoden am Beispiel von Stundenbüchern und Urkundenregistern

Seit einigen Jahren hat sich die Analyse der mittelalterlichen Schriftquellen durch die Anwendung digitaler Methoden, insb. der Bildverarbeitung durch Künstliche Intelligenz bzw. Maschinelles Lernen, stark verändert. Der Zugang zu Texten wurde durch Verfahren wie die Volltextindexierung, automatische Texterkennung (Handwritten Text Recognition) sowie durch Text-Mining-Werkzeuge wie die Eigennamenerkennung (Named Entity Recognition), Stilometrie oder die Identifizierung textueller Übernahmen (Text Reuse Detection) grundsätzlich erweitert. An der Schnittstelle zwischen Computer Vision und digitalen Bildern der Textquellen haben sich zudem weitere Forschungsfelder entwickelt, wie die Analyse des Layouts und der mise-en-page oder die Erforschung der Schrift als Bild von der Schreiberidentifizierung bis hin zur Schriftklassifizierung.

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Fabian Dombrowski: Der analoge Graph im Digitalen. Niklas Luhmanns Zettelkasten mit Distant Reading erschließen (Masterarbeit)

Gelehrte von der Frühen Neuzeit bis in das 20. Jahrhundert setzten Zettelkästen ein, um ihr Wissen zu speichern, zu organisieren und fruchtbar zu machen. Solche Zettelkästen gehören, eng verknüpft mit u.a. Kartenkatalogen und Karteien, in die Vorgeschichte der allgegenwärtigen Datenbanken moderner Computertechnologie.[1] Unter diesen Zettelkästen erlangte Niklas Luhmanns Notizsammlung als “rationale[r] Mythos”[2] Bekanntheit und wurde immer wieder als Faktor der Qualität und Quantität seiner Produktivität ausgemacht. Derzeit wird sie der Forschung durch die digitale Edition seines Nachlasses zugänglich (“Theorie als Passion” gefördert durch die Nordrhein-Westfälische Akademie der Wissenschaften 2015–2030).[3] Die Edition erlaubt eine Erforschung der Soziologie Luhmanns sowie der Wissensgeschichte von individuellen Infrastrukturen der Wissensverwaltung.

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Ole Meiners: Evaluation von Named Entity Recognition-Modellen für historische deutschsprachige Texte am Beispiel frühneuzeitlicher Ego-Dokumente (Abschlussarbeit)

Named Entity Recognition (NER), die automatisierte Erkennung und Klassifizierung von Named Entities in digitalen Texten, hat in letzter Zeit durch die Nutzung von Deep Learning-Architekturen große Fortschritte erzielt. Dies gilt insbesondere für weit verbreitete Gegenwartssprachen wie Englisch und Deutsch, zu denen ausreichend große Mengen an Trainingsdaten verfügbar sind. Auch für historische deutsche Texte wurden auf Grundlage dieser Technologie Modelle trainiert, die etwa für die Erkennung von Personen- und Ortsnamen sehr gute Ergebnisse liefern. Datengrundlage und Anwendungsszenario sind hierbei historische Zeitungen, vorrangig des 19. und 20. Jahrhunderts, die in großem Umfang digitalisiert vorliegen. Anders sieht die Situation für frühere Epochen aus: Für die Frühneuzeit und das Spätmittelalter stehen noch keine deutschen Sprach- oder NER-Modelle zur Verfügung, die von den aktuellen technischen Möglichkeiten Gebrauch machen. Ebenso fehlt es an Textkorpora frühneuzeitlicher deutscher Texte zum Training entsprechender Modelle sowie zu deren Evaluation. Der Einsatz etwa von NER-Modellen auf Basis von Deep-Learning ist jedoch auch für Texte aus diesem Zeitraum vielversprechend.

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