Thea Sommerschield: Machine Learning for Ancient Languages. Trends, challenges, and future prospects for a digital ancient history

Recent advances in Artificial Intelligence and Machine Learning (ML) have facilitated unprecedented analyses of ancient languages with unparalleled detail. ML methods now enable the exploration of several tasks associated with the study of ancient texts, including decipherment, digitization, attribution, studies in intertextuality and semantics.

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Ingo Frank: Ontology Design Patterns for History: Modeling Place-based Information in the Digital Map Lab Holy Roman Empire

This Data for History Lecture is a report on work in progress in the project DigiKAR (Digital Map Lab Holy Roman Empire). The project conducts two case studies in order to explore new approaches of collecting, modeling, and visualization of data about early modern places in the Holy Roman Empire. The Electorate of Mainz case study approaches the complex spatial structure of the Holy Roman Empire using a prosopographical approach to examine the geographical as well as social mobility of different groups (officials, students, etc.) of persons throughout their lives. The Electorate of Saxony case study is dedicated to the collection and integration of place-based historical information and explores new ways of visualizing the different political, legal, economic and social spaces beyond the well-known patchwork maps of the Holy Roman Empire. The talk focuses on data modeling for the second case study.

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Pauline Spychala: EScriptorium und Transkribus im Spiegel – Vorläufige Schritte zum Training eines HTR-Modells an französischen spätmittelalterlichen Quellen

Projekte, die Handwritten Text Recognition verwenden, werden seit einigen Jahren häufiger und bieten neue Perspektiven für die historische Forschung. Dabei ist eine besondere Dynamik in der französischen Mediävistik zu beobachten, deren Projekte neue Transkriptionsstandards für mittelalterliche Quellenkorpora versprechen und auch umsetzen. Dank leistungsfähiger Transkriptionsplattformen wie eScriptorium und Transkribus ist die Forschung in der Lage, mit großen Textkorpora im Umfang von mehreren tausend Seiten zu arbeiten. Projekte wie etwa HIMANIS und CREMMALAB in Frankreich stellen zahlreiche Datensätze für das Training von Transkriptionsmodellen für westliche lateinische Quellen zur Verfügung. Die im Rahmen dieser Projekte angestellten Überlegungen zur Standardisierung von Prozessen oder zur Verwendung einer unkorrigierten Transkription haben die Grundlage für Studien individueller Forschender gelegt. Dazu gehört auch das im Rahmen dieses Forschungsprojekts vorgestellte Quellenkorpus: die erhaltenen und digitalisierten Plädoyerregister des Parlement von Paris für den Zeitraum 1395 bis 1488. Das Projekt geht von der sozialgeschichtlichen Frage nach dem Verhältnis von Gelehrten in der französischen Hauptstadt mit der Bevölkerung während des Hundertjährigen Kriegs aus. Ziel ist die Einrichtung eines effizienten Arbeitsablaufs für dieses Korpus einzurichten, das reich an Informationen ist. Dabei wird sowohl mit Transkribus als auch mit eScriptorium gearbeitet. Das Ziel ist also nicht nur ein Vergleich der beiden Tools, sondern der Aufbau eines Workflows, der beide miteinander kombiniert.

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Pauline Junginger: Women Film Pioneers Project 3.0: Feministische Filmgeschichtsschreibung FAIR gestalten

Wie können disparate Datenbestände zu Frauen im Frühen Kino nachhaltig verlinkt und für die Forschung nachnutzbar aufbereitet werden? Wie können die FAIR-Prinzipien in der Film- und Medienwissenschaft angewendet werden? Diese Fragen stellen den Ausgangspunkt für die methodische Umsetzung meines Dissertationsprojekts dar. Am Beispiel der Filmografien des Women Film Pioneers Project (WFPP) untersuche ich, wie filmhistorische Daten aus dem Feld der feministischen Filmgeschichtsschreibung als Linked Open Data bereitgestellt werden können. Hierbei geht es auch um die Frage, inwiefern es möglich ist, der Pluralität feministischer Filmgeschichte gerecht zu werden, wenn die Modellierung als LOD eine Strukturierung und Standardisierung der Daten, also eine Reduktion von Komplexität, erfordert.

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