Kategorie: Ressourcen

Vortrag: „More Than Words – Computergestützte Erschließungsstrategien und Analyseansätze für handschriftliche Liedblätter“

Manuel Burghardt

Vortrag im Rahmen des DH-Kolloquiums der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften

Abstract

Unter dem Schlagwort Digital Humanities wird gemeinhin der Einsatz digitaler Ressourcen und computergestützter Methoden in den Geisteswissenschaften zusammengefasst. Vor dem Hintergrund bestehender Methoden im Bereich der Korpus- und Computerlinguistik liegt hier bislang ein starker Fokus auf textbasierten Wissenschaften (vgl. etwa das Konzept des Distant Reading). In zunehmendem Maße rücken in den Digital Humanities nun aber auch andere geisteswissenschaftliche Disziplinen in den Fokus computergestützter Modellierungs- und Analyseversuche, etwa im Bereich der Kunstgeschichte (Bild), der Filmwissenschaft (Film) und der Musikwissenschaft (Musik). Entsprechend ist der Vortrag im Schnittfeld von Digital Humanities und Musikwissenschaft zu verorten. Dabei sollen anhand eines konkreten Projekts zur Digitalisierung einer großen Sammlung handschriftlicher Liedblätter grundlegende Möglichkeiten und Methoden zu Erschließung, Repräsentation und Analyse von notierter Musik aufgezeigt werden. Wenngleich an vielen Stellen Parallelen zu Methoden und Verfahren aus den textbasierten Geisteswissenschaften offenkundig werden, so wird doch auch deutlich, dass es sich bei „Notentext“ um mehr als nur Wörter handelt und sich somit einige Besonderheiten und Herausforderungen bei der Digitalisierung ergeben.

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INFORMATIK 2017: Music Information Retrieval für deutschsprachige Volkslieder

Die 47. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik (GI) in Chemnitz findet in diesem Jahr unter dem Motto „Digitale Kulturen“ statt. Auch das Thema Digital Humanities wird dabei aufgegriffen, bspw. in einem dedizierten Workshop zum Thema Modellierungsfragen in den Digitalen Geisteswissenschaften. Darüber hinaus wird in weiteren thematischen Workshops der Einsatz von informatischen Methoden in anderen Disziplinen thematisiert, etwa im Workshop Musik trifft Informatik. Im Rahmen der letztgenannten Veranstaltung wurde aus Regensburg ein Beitrag vorgestellt:

  • Lamm, L. & Burghardt, M. (2017). Entwicklung eines Music Information Retrieval-Tools zur Melodic Similarity-Analyse deutschsprachiger Volkslieder. In Eibl, M. & Gaedke, M. (Hrsg.): INFORMATIK 2017, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, Bonn 2017.

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Presentations at the DCH 2017

The Interdisciplinary Conference on Digital Cultural Heritage (DCH) takes place in the Staatsbibliothek Berlin, from August 30 – September 1, 2017.

We present two recent projects from the field of museum informatics. The first project „Designing a Digital Museum Catalog App for Tailored Exhibition Experiences“ has been developed in cooperation with the „Haus der Bayerischen Geschichte“ (House of Bavarian History). The second project „Using Virtual Reality as a Means for Knowledge Transfer in Museum Exhibitions“ has been created together with the Regensburg Historic Museum.

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LREC 2016

Die 10. internationale Konferenz „Language Resources and Evaluation“ (LREC) findet in diesem Jahr von 23. – 28. Mai in Portorož (Slowenien) statt. Wie Nicoletta Calzolari (Conference Chair) in ihrer Eröffnung anmerkte, ist die LREC laut Google Scholar-Ranking nach ACL, EMNLP und NAACL die wichtigste Konferenz im Bereich Computational Linguistics. Weiterhin wurden einigen interessante Auswertungen zu den LREC 2016-Einreichungen gezeigt: So sind die in den Beiträgen mit Abstand am häufigsten beschriebenen linguistischen Resourcen Korpora und Lexika sowie auch Tagger/Parser, Treebanks, Evaluationsdatensätze, generische Software Toolkits, Annotationstools, Korpustools, Ontologien u.v.m. Über 3/4 der Ressourcen beschäftigt sich mit geschriebener Sprache, der Rest mit gesprochener Sprache, Zeichensprache oder mit multimodalen Sprachdaten.

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DH-Blockseminar für angehende Bibliothekare

dh-books-header
Am 18.4.2016 wurde von Manuel Burghardt und Christian Wolff ein 6-stündiger Digital Humanities-Blockkurs an der Fachhochschule für öffentliche Verwaltung und Rechtspflege (FHVR) im Fachbereich Archiv- und Bibliothekswesen (München) abgehalten. Dabei wurden zum einen Geschichte und Entwicklung sowie zentrale Konzepte und Herausforderungen der Digital Humanities vorgestellt, und zum anderen in einer praktischen Übung computer-basierte Textanalysen mit dem Online-Tool Voyant mit den Seminarteilnehmern erprobt.

Aus dem offiziellen Kurskommentar:

Die Durchdringung aller Wissenschaftsbereiche durch Informationstechnologie prägt auch die geistes- und kulturwissenschaftlichen Fächer. Neben der Unterstützung der wissenschaftlichen Arbeit durch geeignete Werkzeuge verändern sich auch die Methoden und Fragestellungen. Unter dem Schlagwort „Digital Humanities“ werden diese Entwicklungen gemeinhin zusammengefasst.

Der Blockkurs zeigt in zwei Vorlesungsblöcken kurz die Geschichte und die rasante Entwicklung der Digital Humanities auf und macht dabei deutlich, warum der Einsatz computergestützter Methoden in den Geisteswissenschaften – anders als etwa in den Naturwissenschaften – besondere Herausforderungen mit sich bringt. Durch zahlreiche praktische Beispiele wird das breite Spektrum der aktuellen Digital Humanities-Landschaft anschaulich gemacht und ein kurzer Überblick zu bestehenden Tools und Methoden in den Digital Humanities gegeben.

In einer gemeinsamen Übung wird schließlich ein exemplarisches Tool zur computergestützten Textanalyse vorgestellt und zusammen mit den Kursteilnehmern erprobt.

Für alle Interessierten finden sich hier die entsprechenden Kursmaterialien:

Online-Ressourcen:

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Textanalysewerkzeuge und ihr Einsatz in den Digitalen Geisteswissenschaften

Manuel Burghardt und Christian Wolff sprechen im Rahmen der DH-Summerschool in München, am 29.7.2015 zum Thema „Textanalysewerkzeuge und ihr Einsatz in den Digitalen Geisteswissenschaften“. Dieser Blogpost soll einerseits den Teilnehmenden der Summerschool als Plattform zum Download bzw. zur Verlinkung relevanter Ressourcen dienen, und mag andererseits auch für all diejenigen interessant sein, die sich erstmals mit dem Thema automatische Textanalyse beschäftigen.

Foliensatz

summerschool-2015-slides

Voyant-Übung

Im Rahmen dieser Übung wird ein digitalisierter Text mit dem frei verfügbaren Web-Tool Voyant automatisch analysiert. Dabei sollen die folgenden Fragen Schritt für Schritt beantwortet werden:

  1. Aus wie vielen types und tokens besteht der Text?
  2. Welche Wörter (Lemmata) kommen am häufigsten vor (mit und ohne Stoppwortliste)?
  3. Welche Wortarten kommen am häufigsten vor?
  4. Welche Adjektive (Lemmata) kommen am häufigsten vor?
  5. Welche Kollokationen kommen im Text vor?

Zuletzt soll schließlich noch gezeigt werden, wie mit Voyant mehrere Texte anhand der oben genannten Parameter verglichen werden können

Download des Übungstexts

Als Übungstext wird das erste Kapitel von Franz Kafkas „Der Prozess“ verwendet, welcher über Projekt Gutenberg-DE frei verfügbar ist.

  • Eine grundlegend normalisierte Version des Texts finden Sie hier: kafka.txt

Foto 2

1. Aus wie vielen types und tokens besteht der Text?

Schritt 1 – Aufruf des Tools

Navigieren Sie nun zum Web-Tool Voyant: http://voyant-tools.org/

Hinweis: Für die weitere Vertiefung finden Sie ein Tutorial zum Tool unter „Voyant Getting started

Schritt 2 – Importieren des Übungstexts

Importieren Sie den Kafka-Text in Voyant indem Sie …

  • die heruntergeladene Datei „kafka.txt“ über den Upload-Dialog hochladen,
  • oder die heruntergeladene Datei „kafka.txt“ öffnen, und den Text über copy-paste in das Formularfeld einfügen,
  • oder den Link zur TXT-Datei „kafka.txt“ in das Formularfeld kopieren.

Schritt 3 – Analyse des Texts auf Types und Tokens

Betrachten Sie die Standard-Analyse von Voyant:

  • Was ist grundlegend zu sehen?
  • Aus wie vielen tokens besteht der Text?
  • Aus wie vielen types besteht der Text, und was hat es in Voyant mit sog. „unique words“ auf sich?

Beobachtung

Um types auszählen lassen zu können, müssen die Wörter zunächst auf ihre Grundformen (Lemmata) reduziert werden.

Zwischenschritt (wurde bereits vorbereitet)

Für die Beantwortung der weiteren Fragen ist eine grundlegende Wortartenannotation und Grundformenreduktion nötig. Der Übungstext wurde mit dem TreeTagger automatisch lemmatisiert und nach Wortarten annotiert (Tagset: STTS). Das Ergebnis der Annotation wurde als XML-Datei gespeichert.

Ein vollständiges Tutorial zur Erstellung eigener annotierter Ressourcen mit dem Onlinedienst WebLicht finden Sie hier: WebLicht-Tutorial

  • Download: Den Kafka-Text mit grundlegender POS-Annotation und Lemmatisierung finden Sie hier: kafka.xml

2. Welche Wörter (Lemmata) kommen am häufigsten vor (mit und ohne Stoppwortliste)?

Schritt 1 – Betrachten der XML-Datei „kafka.xml“

Öffnen Sie die XML-Datei „kafka.xml“ in einem beliebigen Editor, und betrachten Sie deren grundlegende Struktur.

  • Welche Informationen sind als Annotationen im Dokument hinzugefügt worden?

Exkurs – Selektion spezifischer Dokumentteile mit XPath

XPath ist ein einfacher Selektionsmechanismus, mit dem Sie spezifische Dokumentteile in einem XML-Dokument auswählen können.

XPath-Beispiel-01

Schritt 2 – Hochladen der XML-Datei auf Voyant und Definition eines XPath-Ausdrucks

Navigieren Sie abermals zur Startseite von Voyant. Nun soll allerdings nicht der gesamte Text eingelesen werden, sondern nur die Wörter, die innerhalb eines <lemma>-Tags stehen. Klicken Sie hierzu auf das kleine Zahnrad und definieren Sie im Feld „XPath to content“ den folgenden XPath-Ausdruck:

/DocumentElement/Table1/lemma

XPath-Voyant-01Laden Sie nun über den Upload-Dialog die Datei „kafka.xml“ hoch. Das Ergebnis ist eine Voyant-Analyse über der Lemma-Teilmenge des Dokuments, also ausschließlich der Grundformen.

Beobachtung

Nicht ganz unerwartet sind in unserem Übungstext bestimmte und unbestimmte Artikel, Konjunktionen, Personalpronomen, etc. besonders hochfrequent. Da solche Wörter typischerweise keine oder nur geringe semantische Aussagekraft haben – man spricht auch von sogenannten Synsemantika – werden sie meist mithilfe von Stoppwortlisten von der Korpusanalyse ausgenommen. Auch Voyant stellt solche Stoppwortlisten bereit, die bei Bedarf an spezifische Anwendungszwecke angepasst werden können.

Schritt 3 – Anwendung der deutschen Stoppwortliste

Wenden Sie die deutsche Stoppwortliste in Voyant (Wordcloud-Fenster > „Zahnrad-Icon“ > „Stop Word Lists“ > „German“) auf das Lemma-Teilkorpus an. Markieren Sie außerdem die Checkbox „Apply Stop Words Globally“, damit die Stoppwortliste auch für andere Analysedarstellungen in Voyant angewendet wird, und Sie eine konsistente Analyse bekommen.

Voyant-Stopwords

Nach Anwendung der Stoppwortliste zeigt sich, dass relativ viele „unknowns“ im Text sind.

Zur Erläuterung: Wo sich der TreeTagger nicht sicher ist, wie das Lemma oder die Wortart eines Wortes lautet, trägt das Programm den Wert „unknown“ ein.

Schritt 4 – XPath-Ausdruck zur Analyse der unknowns

Formulieren Sie nun in Voyant einen XPath-Ausdruck, der den Inhalt aller Wort-Elemente selektiert, welche im Lemma-Tag den Wert „unknown“ haben:

/DocumentElement/Table1[lemma='unknown']/word
  • Ist plausibel warum der TreeTagger gerade diese Wörter nicht erkannt hat?

3. Welche Wortarten kommen am häufigsten vor?

Nachdem bereits XPath-Abfragen zur Lemma-Information einzelner Wörter erstellt wurden, soll nun die Wortarten-Information abgefragt werden. Definieren Sie in Voyant einen XPath-Ausdruck der alle Wortarten-Werte selektiert:

/DocumentElement/Table1/pos

Die Wortarten sind mithilfe der Kürzel aus dem STTS getaggt worden. Es zeigt sich, dass „normale Nomen“ (NN), „Personalpronomen“ (PPER), und „Adverbien“ (ADV) zu den drei häufigsten Wortarten gehören.

4. Welche Adjektive (Lemmata) kommen am häufigsten vor?

Definieren Sie nun in Voyant einen XPath-Ausdruck, der alle Lemmata selektiert die Adjektive sind:

/DocumentElement/Table1[pos='ADJD']/lemma

5. Welche Kollokationen kommen im Text vor?

Voyant hält eine Vielzahl unterschiedlicher Analysetools und Visualisierungen bereit.

Eine ausführliche Erklärung all dieser Tools finden Sie hier: http://docs.voyant-tools.org/tools/

Schritt 1

Laden Sie wiederum den Kafka-Text (kafka.xml) hoch und selektieren Sie alle Lemmata (siehe Aufgabe 2).

/DocumentElement/Table1/lemma

Schritt 2

Wenden Sie die deutsche Stoppwortliste an, und ergänzen Sie das Wort „unknown“, um alle unbekannten Lemmata aus der Analyse auszunehmen.

Schritt 3

Öffnen Sie nun das Tool „Collocate Clusters“ im Fenster links, Mitte  („Summary“) über das Diskettensymbol > „URL for a different tool / skin and current data“ > „Collocate Cluster“ > „Open this URL in a new window“.

collocate-clustersSchritt 4

Analyse der Kollokationen

 6. Vergleich von mehreren Texten

Schritt 1 – Herunterladen weiterer Kafka-Texte

Nun sollen mehrere Texte miteinander verglichen werden. Laden Sie sich hierzu zwei weitere Kafka-Texte herunter:

Originalquelle Projekt Gutenberg-DE:

Download der normalisierten Textdateien:

Der Einfachheit halber können Sie einfach die folgenden Links in das Voyant-Formular kopieren:

https://dl.dropboxusercontent.com/u/4194636/kafka.txt
https://dl.dropboxusercontent.com/u/4194636/kafka2.txt
https://dl.dropboxusercontent.com/u/4194636/kafka3.txt

 Schritt 2 – Vergleichende Analyse der Texte

voyant-textvergleichOnline-Version der obigen Analyse.

Digitale Textsammlungen im Web

Digitale Textanalysewerkzeuge

Natural Language Processing Tools zur „Vorverarbeitung

Literaturhinweise / Weblinks

Impressionen vom Symposium „Visual Linguistics“

View all the data – view all the combinations – view all the angles – use all the techniques! Keep looking for any kind of pattern in the data! (Mark Richard Lauersdorf, Keynote speech at „Visual Linguistics Symposium“, November 19, 2014)

Visual Linguistics SymposiumVon 19. – 21.11.2014 fand ein Symposium auf Schloss Herrenhausen in Hannover statt, dass sich ganz dem Thema  „Visualisierung im sprachwissenschaftlichen Kontext“ widmete. Dabei wurden auch zwei Beiträge aus der Regensburger Medieninformatik vorgestellt: Thomas Wilhelm berichtete über eine Weiterentwicklung seines interaktiven Tools zu Visualisierung von Shakespeare-Dramen (mehr Informationen). Manuel Burghardt präsentierte Ergebnisse aus einer umfangreichen Evaluationsstudie zur Usability von linguistischen Annotationswerkzeugen, und ging dabei vor allem auf die Rolle von unterschiedlichen Visualisierungsmöglichkeiten ein.

Neben vielen spannenden Beiträgen von Teilnehmern aus Mannheim, Dresden, München, Moskau, Athen, und anderen Standorten, war ein besonderes Highlight die Keynote von Maximilian Schich (UT Dallas), der seinen Science-Artikel (August 2014, Vol. 345 no. 6196, pp. 558-562) „A network framework of cultural history“ vorstellte. Im Kern geht es dabei um die diachrone Visualisierung von Geburts- und Sterbeorten bekannter Persönlichkeiten.

Das vollständige Programm zu „Visual Linguistics“ finden Sie hier. Es folgt ein Überblick über einige interessante Tools und Projekte, die im Rahmen des Symposiums vorgestellt wurden:

Tools

Ressourcen

Videos / Blogs

Streetartfinder – Web-Anwendung zur Dokumentation und Kartierung von Streetart

Unter Streetart versteht man selbstautorisiert angebrachte Zeichen aller Art im urbanen Raum, die mit einem weiteren Personenkreis kommunizieren wollen. (Wikipedia-Definition zu Streetart)

Mit dem Streetartfinder liegt eine Web-Anwendung vor, die es ermöglicht Streetart-Bilder auf eine gemeinsame Plattform hochzuladen. Dabei werden Informationen zur Geolocation erfasst, welche es der Anwendung erlauben eine interaktive Karte der hochgeladenen Streetartbilder zu erstellen.

Streetart-Slideshow

Zusätzlich werden Informationen zum Uploader, zum Datum des Uploads sowie zur Streetart-Kategorie gespeichert. Zu diesen Kategorien gehören Graffiti, Stencil, Painting, Paste-Up, Installation und Sonstiges. Ziel ist der Aufbau einer umfangreichen digitalen Ressource zum Thema „Streetart“, welche in Folgestudien mit kunsthistorischen, soziologischen und kulturwissenschaftlichen Ansätzen näher untersucht werden können.


Webseite: http://streetartfinder.de/
Artikel bei kult: http://www.kult.de/neu-in-regensburg/kleine-kunstwerke-sichtbar-machen/150/11/1030914/
Facebook: https://www.facebook.com/streetartfinder

Publikation (Poster DHd 2015): „StreetartFinder – Eine Datenbank zur Dokumentation von Kunst im urbanen Raum“ (Download Poster + Extended Abstract)