Tutorial Emotionsverläufe und Happy Ends: Unterschied zwischen den Versionen

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(Tutorial zur Erkennung von Emotionsverläufen und Happy Ends in Python)
 
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=Tutorial zur Erkennung von Emotionsverläufen und Happy Ends in Python=
Das hier verlinkte '''[https://gitlab2.informatik.uni-wuerzburg.de/kallimachos/narrative-techniken/tree/master GitLab-Repository]''' bietet ein Tutorial für die Benutzung des in der  im Rahmen von KALLIMACHOS von der Arbeitsgruppe "Narrative Techniken" entwickelten und eingesetzten Python-Codes (Stand: April 2017).
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Das hier verlinkte '''[https://gitlab2.informatik.uni-wuerzburg.de/kallimachos/narrative-techniken/tree/master GitLab-Repository]''' bietet ein Tutorial für die Benutzung des in der  im Rahmen von KALLIMACHOS von der Arbeitsgruppe '''[[Narrative Techniken:Main|Narrative Techniken]]''' entwickelten und eingesetzten Python-Codes (Stand: April 2017).
  
 
Im Repository sind insbesondere ausführliche Erklärungen zu zwei der für den Use Case entwickelten Techniken enthalten:
 
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Aktuelle Version vom 5. September 2017, 09:51 Uhr

Tutorial zur Erkennung von Emotionsverläufen und Happy Ends in Python

Das hier verlinkte GitLab-Repository bietet ein Tutorial für die Benutzung des in der im Rahmen von KALLIMACHOS von der Arbeitsgruppe Narrative Techniken entwickelten und eingesetzten Python-Codes (Stand: April 2017).

Im Repository sind insbesondere ausführliche Erklärungen zu zwei der für den Use Case entwickelten Techniken enthalten:

  • Das Tutorial zur Erkennung von Happy Ends in Romanen ermöglicht das Reproduzieren der Klassifikation von Happy Ends und bietet genaue Analysen zu einigen der hierbei verwendeten Features.
  • Das Tutorial zum Verlauf von Emotionen in Romanen bietet Visualisierungen des Verlaufs von Emotionen über den Handlungsverlauf eines Romans hinweg, die als Zwischenschritt hin zu dieser Klassifikation verwendet wurden, aber auch zur qualitativen Beschreibung des Emotionsverlaufs genutzt werden können.


 Darstellung des emotionalen Polaritätsverlaufs im Roman "Das Goldmacherdorf" über 75 Segmente. Deutlich lässt sich ein genereller Anstieg der Emotionen erkennen, aber auch ein kurzzeitiger Abfall in der late-main-Sektion.