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Narrative Techniken

Auf der Grundlage verschiedener Textkorpora sollen historische Entwicklungen von narrativen Techniken in deutschsprachigen und französischen Romanen verfolgt und Methoden zur automatischen Klassifikation von literarischen Genres und Subgenres mit Hilfe von Topic Modelling entwickelt werden, etwa durch die automatische Erkennung von Erzählformen.

Dazu werden Subgattungen deutscher Romane, etwa Bildungs-, Gesellschafts- und Abenteuerromane, genauer untersucht. Subgattungen werden in der Literaturwissenschaft zwar als etablierte Begriffe verwendet, es zeigt sich jedoch, dass Definitionen inkonsistent sind und über Jahre hinweg verschieben können. Mit Hilfe verschiedener Dimensionen von Romanen wie des Handlungsverlaufs, der Beziehung zwischen Hauptfiguren sowie stilometrischer Analyseergebnisse (z.B. zu den verwendeten Themen und zur Emotionalität) soll überprüft werden, ob und wie sich bestimmte literarische Subgattungen mit computerphilologischen Methoden unterscheiden lassen.

In Zusammenarbeit mit Prof. Evert (Professur für Korpuslinguistik, FAU Erlangen-Nürnberg) soll außerdem die literarische Autorschaftsattribution mit stilometrischen Abstandsmaßen verbessert werden. Außerdem ist die Trennung von Autor-, Gattungs- und Epochensignal in stilometrischen Analysen von großem Interesse, da dies wiederum der Zuverlässigkeit automatische Genreklassifikationen nutzen könnte. Darüber hinaus sollen zuverlässige statistische Methoden zur Signifikanzüberprüfung der festgestellten Entwicklungen ausgearbeitet, implementiert und erprobt werden.

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Arbeitsgrundlage

Die Datengrundlage bilden französische und deutschsprachige Romane aus dem 19. Jahrhundert. Diese stammen hauptsächlich aus Quellen wie der Digitalen Bibliothek von TextGrid oder dem Projekt Gutenberg. Die Erhebung von Metadaten sowie die Annotation von Texten zur Entwicklung und Evaluation neuer Methoden stehen ebenfalls im Fokus.

Im Rahmen dieses Teilprojekts wurde ein Korpus zusammengestellt, das aus Abschnitten aus je 130 zusammenhängenden Sätzen aus ca. 90 deutschsprachigen Romanen besteht. Diese Texte enthalten manuelle Annotationen zu Named Entities sowie Koreferenzen. Eine Veröffentlichung dieses Goldstandards ist geplant.

Für die stilometrische Untersuchungen werden außerdem vereinzelte digitale Romantexte in anderen Sprachen wie Englisch oder Französisch aus frei zugänglichen Quellen hinzugezogen.

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Genreklassifikation

Ziel ist die automatische Einteilung von Romanen in Untergattungen wie Entwicklungsroman, Gesellschaftsroman oder auch Abenteuerroman. Hierzu werden verschiedene Arten von Features, etwa die Most Frequent Words, verschiede Topic Models oder aus Figurennetzwerken extrahierte Eigenschaften hinsichtlich ihrer Performanz verglichen.

Problematisch ist, dass derartige Experimente oft auf sehr kleinen Datenmengen erfolgen müssen, da Genrelabels aufwendig zu erheben sind und keine klaren Grenzen aufweisen - auch unter Experten herrscht hier oft Uneinigkeit. Entsprechend sind Methoden zur Signifikanzüberprüfung der Ergebnisse insbesondere bei kleinen Datenmengen wichtig. In weiterführenden Untersuchungen sollen Methoden zur Erkennung und Repräsentation von Plotstrukturen unternommen werden.

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Stilometrische Abstandsmaße mit Delta

Ausgehend von Burrows’s Delta, einem etablierten stilometrischen Abstandsmaß, werden verschiedene Varianten von Delta weiterentwickelt, um einerseits eine Verbesserung der Ergebnisse beispielsweise der Autorschaftsattribution zu erreichen und andererseits zu einem besseren Verständnis der Funktionsweise dieses im Kern erstaunlich einfachen Abstandsmaßes zu gelangen. In verschiedenen Experimenten wird untersucht, welchen Einfluss Aspekte wie Textlänge oder verschiedene Vektornormalisierungen auf die Ergebnisse von Delta haben. Zukünftig ist besonders die Unterscheidung zwischen Autor-, Gattungs- und Epochensignal von Interesse, um stilometrische Methoden wie Delta für automatische Genreklassifikation nutzbar zu machen.

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Vorträge und Aufsätze

• Stefan Evert, Thomas Proisl, Christof Schöch, Fotis Jannidis, Steffen Pielström, Isabella Reger, Thorsten Vitt: Burrows' Delta verstehen. Sektionsbeitrag auf der DHd-Tagung 2016, Leipzig.

• Lena Hettinger, Fotis Jannidis, Isabella Reger, Andreas Hotho: Classification of Literary Subgenres. DHd 2016, Leipzig.

• Stefan Evert, Thomas Proisl, Christoph Schöch, Fotis Jannidis, Steffen Pielström, Thorsten Vitt: Towards a better understanding of Burrows' Delta in literary authorship attribution. 4th Workshop on Computational Linguistics for Literature, Denver, CO, USA, 2015. Download

• Stefan Evert, Thomas Proisl, Christof Schöch, Fotis Jannidis, Steffen Pielström, Thorsten Vitt, : Explaining Delta, or: How do distance measures for authorship attribution work? Presentation at Corpus Linguistics 2015, Lancaster, UK. Abstract

• Lena Hettinger, Martin Becker, Isabella Reger, Fotis Jannidis, Andreas Hotho: Genre Classification on German Novels. 12th International Workshop on Text-based Information Retrieval, Valéncia, 2015. Download

• Fotis Jannidis, Steffen Pielström, Christof Schöch, Thorsten Vitt: Improving Burrows' Delta: An empirical evaluation of text distance measures. DH conference, Sydney 2015.

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Projektgruppe Narrative Techniken

Lehrstuhl für Computerphilologie und Neuere Deutsche Literaturgeschichte

Am Hubland, Bau 8

D-97074 Würzburg

Tel.: 0931-31 88421

E-Mail

• Prof. Dr. Fotis Jannidis
• Isabella Reger

Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Angewandte Informatik (Informatik VI)

Arbeitsgruppe Data Mining und Information Retrieval

Am Hubland

D-97074 Würzburg

Tel.: 0931-31 86731

• Prof. Dr. Andreas Hotho
• Dipl.-Math. Lena Hettinger

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Technische Partner

Zentrum für Philologie und Digitalität

Am Hubland

D-97074 Würzburg

Telefon: 0931/31-80534

E-mail

• Dr. Hans-Günter Schmidt (Projektleitung)

• Dr. Herbert Baier-Saip (Systementwicklung und Systemadministration)

• Jonathan Gaede (Kommunikation mit den Use-Cases)

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Kooperationen

Professur für Korpuslinguistik (FAU Erlangen-Nürnberg)

Bismarckstr. 6

91054 Erlangen

Tel.: +49 09131 85-29251

E-mail

• Prof. Dr. Stefan Evert

• Thomas Proisl, M.A.