Narrative Techniken: Unterschied zwischen den Versionen
Aus Kallimachos
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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. | 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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In den Romanen können narrative Techniken über regelbasierte Verfahren annotiert oder über Verfahren des maschinellen Lernens automatisch in den Text eingetragen werden. Zur Klassifikation der Techniken werden auf Basis vorhandener Metadaten für die Romansammlung und die Dramensammlung in einem iterativen Prozess Feature-Vektoren aufgebaut. Die Optimierung der Verfahren betrifft die verfeinerte linguistische Vorverarbeitung durch transformationsbasierte Fehlerbehebung oder Domänenadaption und die Kombination probabilistischer graphischer Modelle (CRF) und regelbasierter Verfahren. Die Professur für Korpuslinguistik (Prof. Evert, Universität Erlangen-Nürnberg) bringt zusätzliche korpuslinguistische Expertise ein, u.a. aus einem Shared Task zur Tokenisierung und Wortartenannotierung nicht-standardnaher Texte. Darüber hinaus werden zuverlässige statistische Methoden zur Signifikanzüberprüfung der festgestellten Entwicklungen ausgearbeitet, implementiert und erprobt. | In den Romanen können narrative Techniken über regelbasierte Verfahren annotiert oder über Verfahren des maschinellen Lernens automatisch in den Text eingetragen werden. Zur Klassifikation der Techniken werden auf Basis vorhandener Metadaten für die Romansammlung und die Dramensammlung in einem iterativen Prozess Feature-Vektoren aufgebaut. Die Optimierung der Verfahren betrifft die verfeinerte linguistische Vorverarbeitung durch transformationsbasierte Fehlerbehebung oder Domänenadaption und die Kombination probabilistischer graphischer Modelle (CRF) und regelbasierter Verfahren. Die Professur für Korpuslinguistik (Prof. Evert, Universität Erlangen-Nürnberg) bringt zusätzliche korpuslinguistische Expertise ein, u.a. aus einem Shared Task zur Tokenisierung und Wortartenannotierung nicht-standardnaher Texte. Darüber hinaus werden zuverlässige statistische Methoden zur Signifikanzüberprüfung der festgestellten Entwicklungen ausgearbeitet, implementiert und erprobt. | ||