Komplexität literarischer Werke - Versionsgeschichte

Gaede: /* Förderphase II */

2020-05-15T14:09:07Z

Förderphase II

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	===Förderphase II===		===Förderphase II===
	Eine eingehende Darstellung der Ergebnisse der zweiten Förderphase finden Sie [[Kallimachos_II_(Eingehende_Darstellung)\|'''hier''']].		Eine eingehende Darstellung der Ergebnisse der zweiten Förderphase finden Sie [[Kallimachos_II_(Eingehende_Darstellung)\|'''hier''']].

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Gaede: /* Anwendungsbereiche */

2020-05-15T14:09:02Z

Anwendungsbereiche

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	#Auf Seiten der Literaturwissenschaft wäre eine empirische Bestätigung für den vermuteten schematischeren Aufbau von Schemaliteratur im Vergleich zu Hochliteratur gefunden und es könnten Unterschiede explizit herausgearbeitet werden.		#Auf Seiten der Literaturwissenschaft wäre eine empirische Bestätigung für den vermuteten schematischeren Aufbau von Schemaliteratur im Vergleich zu Hochliteratur gefunden und es könnten Unterschiede explizit herausgearbeitet werden.
	#Auf Seiten der Informatik könnte das Herausarbeiten dieser Unterschiede eine Brücke zur Verarbeitung von Hochliteratur schlagen, indem Verfahren entwickelt werden, die diese Unterschiede ausgleichen. Dies könnte beispielsweise bedeuten, dass Fakten, die in Hochliteratur nur implizit vermittelt werden, als Zwischenschritt explizit gemacht werden.		#Auf Seiten der Informatik könnte das Herausarbeiten dieser Unterschiede eine Brücke zur Verarbeitung von Hochliteratur schlagen, indem Verfahren entwickelt werden, die diese Unterschiede ausgleichen. Dies könnte beispielsweise bedeuten, dass Fakten, die in Hochliteratur nur implizit vermittelt werden, als Zwischenschritt explizit gemacht werden.

			===Förderphase II===
			Eine eingehende Darstellung der Ergebnisse der zweiten Förderphase finden Sie [[Kallimachos_II_(Eingehende_Darstellung)\|'''hier''']].

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Gaede am 14. Mai 2020 um 23:38 Uhr

2020-05-14T23:38:16Z

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Gaede am 26. März 2019 um 14:19 Uhr

2019-03-26T14:19:36Z

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	===Anwendungsbereiche===		===Anwendungsbereiche===
	Anhand der im Projekt verfügbaren Korpora werden die neu entwickelten Methoden in verschiedenen Anwendungsszenarien getestet: als zu Delta-Maßen komplementäre Merkmale für die Autorschaftsattribution oder die Identifikation von Übersetzern, zur Herausarbeitung von sprachlichen und stilistischen Besonderheiten hochliterarischer Texte im Gegensatz zu Gebrauchstexten, oder zur datengetriebenen Gruppierung von Texten (clustering) nach Gattungen und Textsorten. Insbesondere sollen die neu entwickelten Methoden als Kriterium für die Unterscheidung zwischen Hochliteratur und Schemaliteratur herangezogen werden. Sollte sich bestätigen, dass die bisher verwendeten hochliterarischen Texte, auf denen viele Verfahren des Natural Language Processing nur eingeschränkt funktionieren, von messbar größerer Komplexität sind, ließen sich hieraus zwei relevante Ergebnisse herleiten:		Anhand der im Projekt verfügbaren Korpora werden die neu entwickelten Methoden in verschiedenen Anwendungsszenarien getestet: als zu Delta-Maßen komplementäre Merkmale für die Autorschaftsattribution oder die Identifikation von Übersetzern, zur Herausarbeitung von sprachlichen und stilistischen Besonderheiten hochliterarischer Texte im Gegensatz zu Gebrauchstexten, oder zur datengetriebenen Gruppierung von Texten (clustering) nach Gattungen und Textsorten.

			Insbesondere sollen die neu entwickelten Methoden als Kriterium für die Unterscheidung zwischen Hochliteratur und Schemaliteratur herangezogen werden. Sollte sich bestätigen, dass die bisher verwendeten hochliterarischen Texte, auf denen viele Verfahren des Natural Language Processing nur eingeschränkt funktionieren, von messbar größerer Komplexität sind, ließen sich hieraus zwei relevante Ergebnisse herleiten:

	#Auf Seiten der Literaturwissenschaft wäre eine empirische Bestätigung für den vermuteten schematischeren Aufbau von Schemaliteratur im Vergleich zu Hochliteratur gefunden und es könnten Unterschiede explizit herausgearbeitet werden.		#Auf Seiten der Literaturwissenschaft wäre eine empirische Bestätigung für den vermuteten schematischeren Aufbau von Schemaliteratur im Vergleich zu Hochliteratur gefunden und es könnten Unterschiede explizit herausgearbeitet werden.

Gaede: /* Ziele */

2019-03-26T14:19:20Z

Ziele

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	===Ziele===		===Ziele===
	~~Das Teilprojekt verfolgt zwei primäre Ziele:~~
	#Die Entwicklung robuster Maße für die lexikalische Komplexität (''vocabulary richness'') zu entwickeln, die nicht von Textlänge und hochfrequenten Typen beeinflusst werden. Dabei müssen auch Zufallsschwankungen systematisch erfasst werden, um Beobachtungen durch Signifikanztests und Konfidenzintervalle absichern zu können. In Simulationsexperimenten und empirischen Studien wird untersucht, inwieweit diese Maße auch für kürzere Texte und Textausschnitte zuverlässige Ergebnisse liefern können.		#Die Entwicklung robuster Maße für die lexikalische Komplexität (''vocabulary richness'') zu entwickeln, die nicht von Textlänge und hochfrequenten Typen beeinflusst werden. Dabei müssen auch Zufallsschwankungen systematisch erfasst werden, um Beobachtungen durch Signifikanztests und Konfidenzintervalle absichern zu können. In Simulationsexperimenten und empirischen Studien wird untersucht, inwieweit diese Maße auch für kürzere Texte und Textausschnitte zuverlässige Ergebnisse liefern können.
	#Erweiterung des Komplexitätsbegriffs über die ''vocabulary richness'' hinaus. Ansatzpunkte dafür sind u.a. die Produktivität von Wortverbindungen, die Verwendung habitueller und stereotyper Kollokationen, die semantische Kohärenz von Texten (die z.B. mit distributionellen Modellen erfasst werden kann), sowie die Repetitivität der Texte (auf Basis etablierter Verfahren zur Erkennung von ''text reuse''). Wie bei der vocabulary richness ist auch hier die Robustheit der entwickelten Methoden und die Signifikanz von Ergebnissen abzusichern. Diese erweiterten Komplexitätsmaße versprechen insbesondere eine Anwendbarkeit auf kürzere Textfragmente, indem sie externes Wissen heranziehen. Darüber hinaus können weitere, genrespezifische Komplexitätsmaße aus Ergebnissen der anderen Teilprojekte entwickelt werden, z.B. die Komplexität von Figurenbeschreibungen und Figurenkonstellationen.		#Erweiterung des Komplexitätsbegriffs über die ''vocabulary richness'' hinaus. Ansatzpunkte dafür sind u.a. die Produktivität von Wortverbindungen, die Verwendung habitueller und stereotyper Kollokationen, die semantische Kohärenz von Texten (die z.B. mit distributionellen Modellen erfasst werden kann), sowie die Repetitivität der Texte (auf Basis etablierter Verfahren zur Erkennung von ''text reuse''). Wie bei der vocabulary richness ist auch hier die Robustheit der entwickelten Methoden und die Signifikanz von Ergebnissen abzusichern. Diese erweiterten Komplexitätsmaße versprechen insbesondere eine Anwendbarkeit auf kürzere Textfragmente, indem sie externes Wissen heranziehen. Darüber hinaus können weitere, genrespezifische Komplexitätsmaße aus Ergebnissen der anderen Teilprojekte entwickelt werden, z.B. die Komplexität von Figurenbeschreibungen und Figurenkonstellationen.

Gaede am 26. März 2019 um 14:19 Uhr

2019-03-26T14:19:10Z

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	Das Teilprojekt verfolgt zwei primäre Ziele:		Das Teilprojekt verfolgt zwei primäre Ziele:
	#Die Entwicklung robuster Maße für die lexikalische Komplexität (''vocabulary richness'') zu entwickeln, die nicht von Textlänge und hochfrequenten Typen beeinflusst werden. Dabei müssen auch Zufallsschwankungen systematisch erfasst werden, um Beobachtungen durch Signifikanztests und Konfidenzintervalle absichern zu können. In Simulationsexperimenten und empirischen Studien wird untersucht, inwieweit diese Maße auch für kürzere Texte und Textausschnitte zuverlässige Ergebnisse liefern können.		#Die Entwicklung robuster Maße für die lexikalische Komplexität (''vocabulary richness'') zu entwickeln, die nicht von Textlänge und hochfrequenten Typen beeinflusst werden. Dabei müssen auch Zufallsschwankungen systematisch erfasst werden, um Beobachtungen durch Signifikanztests und Konfidenzintervalle absichern zu können. In Simulationsexperimenten und empirischen Studien wird untersucht, inwieweit diese Maße auch für kürzere Texte und Textausschnitte zuverlässige Ergebnisse liefern können.

	#Erweiterung des Komplexitätsbegriffs über die ''vocabulary richness'' hinaus. Ansatzpunkte dafür sind u.a. die Produktivität von Wortverbindungen, die Verwendung habitueller und stereotyper Kollokationen, die semantische Kohärenz von Texten (die z.B. mit distributionellen Modellen erfasst werden kann), sowie die Repetitivität der Texte (auf Basis etablierter Verfahren zur Erkennung von ''text reuse''). Wie bei der vocabulary richness ist auch hier die Robustheit der entwickelten Methoden und die Signifikanz von Ergebnissen abzusichern. Diese erweiterten Komplexitätsmaße versprechen insbesondere eine Anwendbarkeit auf kürzere Textfragmente, indem sie externes Wissen heranziehen. Darüber hinaus können weitere, genrespezifische Komplexitätsmaße aus Ergebnissen der anderen Teilprojekte entwickelt werden, z.B. die Komplexität von Figurenbeschreibungen und Figurenkonstellationen.		#Erweiterung des Komplexitätsbegriffs über die ''vocabulary richness'' hinaus. Ansatzpunkte dafür sind u.a. die Produktivität von Wortverbindungen, die Verwendung habitueller und stereotyper Kollokationen, die semantische Kohärenz von Texten (die z.B. mit distributionellen Modellen erfasst werden kann), sowie die Repetitivität der Texte (auf Basis etablierter Verfahren zur Erkennung von ''text reuse''). Wie bei der vocabulary richness ist auch hier die Robustheit der entwickelten Methoden und die Signifikanz von Ergebnissen abzusichern. Diese erweiterten Komplexitätsmaße versprechen insbesondere eine Anwendbarkeit auf kürzere Textfragmente, indem sie externes Wissen heranziehen. Darüber hinaus können weitere, genrespezifische Komplexitätsmaße aus Ergebnissen der anderen Teilprojekte entwickelt werden, z.B. die Komplexität von Figurenbeschreibungen und Figurenkonstellationen.

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	#Auf Seiten der Literaturwissenschaft wäre eine empirische Bestätigung für den vermuteten schematischeren Aufbau von Schemaliteratur im Vergleich zu Hochliteratur gefunden und es könnten Unterschiede explizit herausgearbeitet werden.		#Auf Seiten der Literaturwissenschaft wäre eine empirische Bestätigung für den vermuteten schematischeren Aufbau von Schemaliteratur im Vergleich zu Hochliteratur gefunden und es könnten Unterschiede explizit herausgearbeitet werden.

	#Auf Seiten der Informatik könnte das Herausarbeiten dieser Unterschiede eine Brücke zur Verarbeitung von Hochliteratur schlagen, indem Verfahren entwickelt werden, die diese Unterschiede ausgleichen. Dies könnte beispielsweise bedeuten, dass Fakten, die in Hochliteratur nur implizit vermittelt werden, als Zwischenschritt explizit gemacht werden.		#Auf Seiten der Informatik könnte das Herausarbeiten dieser Unterschiede eine Brücke zur Verarbeitung von Hochliteratur schlagen, indem Verfahren entwickelt werden, die diese Unterschiede ausgleichen. Dies könnte beispielsweise bedeuten, dass Fakten, die in Hochliteratur nur implizit vermittelt werden, als Zwischenschritt explizit gemacht werden.

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Gaede am 26. März 2019 um 14:18 Uhr

2019-03-26T14:18:59Z

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 Auch die Attribuierung von Romanfiguren mit bestimmten Eigenschaften ist hierbei von Interesse. In diesem Zusammenhang ist insbesondere die indirekte Charakterisierung durch den Erzähler zu nennen. Bisherige Versuche, aus sehr großen Textsammlungen Figurentypen zu ermitteln, können erste Ergebnisse vorweisen, lassen sich aber aufgrund der fehlenden Referenzmaßstäbe nur schlecht evaluieren. Dabei zeigte sich außerdem, dass die Erfolge der automatischen Beschreibung von Figuren bei bestimmten Formen der populären Literatur deutlich besser ausfielen - möglicherweise weil diese schematischer ist. Hier ergeben sich Schnittpunkte mit der vergleichenden Untersuchung von Hoch- und Schemaliteratur.-->
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Gaede am 26. März 2019 um 13:26 Uhr

2019-03-26T13:26:33Z

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	<br clear=all>		<br clear=all>
	==Komplexität literarischer Texte aus stilometrischer Sicht ==		==Komplexität literarischer Texte aus stilometrischer Sicht ==
	Anschließend an die Vorarbeiten aus der ersten Projektphase sollen die bereits entwickelten Methoden zur Analyse von Romanfiguren und deren Beziehungen verfeinert und erweitert werden. Neben der automatischen Erkennung von Figurenreferenzen und der Auflösung von Koreferenzen (z.B. durch Pronomina), die eine Grundvoraussetzung für die weitere quantitative Analyse von Figuren bilden, wurden Arbeiten zur Identifikation von Hauptfiguren sowie zur automatischen Detektion von Figurenbeziehungen, insb. Familienbeziehungen vorgestellt. Daran anknüpfend soll zum einen die Menge an sozialen Relationen, die zuverlässig erkannt werden, erweitert werden sowie die Relationserkennung um Dimensionen der Polarität und Emotionalität von Beziehungen zwischen Figuren ergänzt werden, um die emotionale Komplexität von Figuren und Figurenkonstellationen untersuchen zu können.		<!--Anschließend an die Vorarbeiten aus der ersten Projektphase sollen die bereits entwickelten Methoden zur Analyse von Romanfiguren und deren Beziehungen verfeinert und erweitert werden. Neben der automatischen Erkennung von Figurenreferenzen und der Auflösung von Koreferenzen (z.B. durch Pronomina), die eine Grundvoraussetzung für die weitere quantitative Analyse von Figuren bilden, wurden Arbeiten zur Identifikation von Hauptfiguren sowie zur automatischen Detektion von Figurenbeziehungen, insb. Familienbeziehungen vorgestellt. Daran anknüpfend soll zum einen die Menge an sozialen Relationen, die zuverlässig erkannt werden, erweitert werden sowie die Relationserkennung um Dimensionen der Polarität und Emotionalität von Beziehungen zwischen Figuren ergänzt werden, um die emotionale Komplexität von Figuren und Figurenkonstellationen untersuchen zu können.

	Auch die Attribuierung von Romanfiguren mit bestimmten Eigenschaften ist hierbei von Interesse. In diesem Zusammenhang ist insbesondere die indirekte Charakterisierung durch den Erzähler zu nennen. Bisherige Versuche, aus sehr großen Textsammlungen Figurentypen zu ermitteln, können erste Ergebnisse vorweisen, lassen sich aber aufgrund der fehlenden Referenzmaßstäbe nur schlecht evaluieren. Dabei zeigte sich außerdem, dass die Erfolge der automatischen Beschreibung von Figuren bei bestimmten Formen der populären Literatur deutlich besser ausfielen - möglicherweise weil diese schematischer ist. Hier ergeben sich Schnittpunkte mit der vergleichenden Untersuchung von Hoch- und Schemaliteratur.

			Auch die Attribuierung von Romanfiguren mit bestimmten Eigenschaften ist hierbei von Interesse. In diesem Zusammenhang ist insbesondere die indirekte Charakterisierung durch den Erzähler zu nennen. Bisherige Versuche, aus sehr großen Textsammlungen Figurentypen zu ermitteln, können erste Ergebnisse vorweisen, lassen sich aber aufgrund der fehlenden Referenzmaßstäbe nur schlecht evaluieren. Dabei zeigte sich außerdem, dass die Erfolge der automatischen Beschreibung von Figuren bei bestimmten Formen der populären Literatur deutlich besser ausfielen - möglicherweise weil diese schematischer ist. Hier ergeben sich Schnittpunkte mit der vergleichenden Untersuchung von Hoch- und Schemaliteratur.-->
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Gaede am 26. März 2019 um 13:23 Uhr

2019-03-26T13:23:08Z

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	[[File:Datentunnel.jpg \| \|link=\| alt= Bilder und Texte auf dem Weg ins digitale Zeitalter]]		[[File:Datentunnel.jpg \| \|link=\| alt= Bilder und Texte auf dem Weg ins digitale Zeitalter]]
	<br clear=all>		<br clear=all>
	~~<br clear~~=~~all>~~		==Komplexität literarischer Texte aus stilometrischer Sicht ==
	~~''Eine eingehende~~ Beschreibung der ~~Zielsetzungen dieses Teilprojekts~~ der ~~2. Förderphase folgt in Kürze''~~.		Anschließend an die Vorarbeiten aus der ersten Projektphase sollen die bereits entwickelten Methoden zur Analyse von Romanfiguren und deren Beziehungen verfeinert und erweitert werden. Neben der automatischen Erkennung von Figurenreferenzen und der Auflösung von Koreferenzen (z.B. durch Pronomina), die eine Grundvoraussetzung für die weitere quantitative Analyse von Figuren bilden, wurden Arbeiten zur Identifikation von Hauptfiguren sowie zur automatischen Detektion von Figurenbeziehungen, insb. Familienbeziehungen vorgestellt. Daran anknüpfend soll zum einen die Menge an sozialen Relationen, die zuverlässig erkannt werden, erweitert werden sowie die Relationserkennung um Dimensionen der Polarität und Emotionalität von Beziehungen zwischen Figuren ergänzt werden, um die emotionale Komplexität von Figuren und Figurenkonstellationen untersuchen zu können.

			Auch die Attribuierung von Romanfiguren mit bestimmten Eigenschaften ist hierbei von Interesse. In diesem Zusammenhang ist insbesondere die indirekte Charakterisierung durch den Erzähler zu nennen. Bisherige Versuche, aus sehr großen Textsammlungen Figurentypen zu ermitteln, können erste Ergebnisse vorweisen, lassen sich aber aufgrund der fehlenden Referenzmaßstäbe nur schlecht evaluieren. Dabei zeigte sich außerdem, dass die Erfolge der automatischen Beschreibung von Figuren bei bestimmten Formen der populären Literatur deutlich besser ausfielen - möglicherweise weil diese schematischer ist. Hier ergeben sich Schnittpunkte mit der vergleichenden Untersuchung von Hoch- und Schemaliteratur.

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==Komplexität literarischer Texte aus stilometrischer Sicht == File:Datentunnel.jpg | |link=| alt= Bilder und Texte auf dem Weg ins digi…“

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==Komplexität literarischer Texte aus stilometrischer Sicht ==
[[File:Datentunnel.jpg | |link=| alt= Bilder und Texte auf dem Weg ins digitale Zeitalter]]
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''Eine eingehende Beschreibung der Zielsetzungen dieses Teilprojekts der 2. Förderphase folgt in Kürze''.
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Komplexität literarischer Werke - Versionsgeschichte

Gaede: /* Förderphase II */

Gaede: /* Anwendungsbereiche */

Gaede am 14. Mai 2020 um 23:38 Uhr

Gaede am 26. März 2019 um 14:19 Uhr

Gaede: /* Ziele */

Gaede am 26. März 2019 um 14:19 Uhr

Gaede am 26. März 2019 um 14:18 Uhr

Gaede am 26. März 2019 um 13:26 Uhr

Gaede am 26. März 2019 um 13:23 Uhr

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