Aktuelle Entwicklungen, Forschungsergebnisse und Einblicke in die Welt der digitalen Geisteswissenschaften.
Das Repertorium Germanicum steckt voller strukturierten Wissens -- nur ist dieses Wissen nirgends explizit gemacht. Unser Datamodel-Workflow überführt das implizite Modellwissen der Historiker:innen Schritt für Schritt in eine formale Ontologie. Sprachmodelle übernehmen dabei die Formalisierung, die semantische Kontrolle bleibt in der Hand der Fachwissenschaft.
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Auf der gemeinsamen Konferenz der Commission internationale de diplomatique und des Netzwerks Digital Diplomatics in Graz stellten Clemens Beck und Daniel Motz den Forschungsdatenzyklus des Projekts HisQu vor. Ihr Beitrag zeigte, wie sich diplomatische Interpretationen, Quellenbezüge und fachwissenschaftliche Schlussfolgerungen mithilfe von Ontologien und maschinenlesbaren Regeln transparent, überprüfbar und nachnutzbar modellieren lassen.
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Der CQ-Manager ist eine Web-App zur katalogisierten Erfassung, Konsolidierung, Klassifizierung, Indizierung, Bearbeitung, Versionierung und Diskussion von Competency Questions. CQs spielen eine zentrale Rolle in der Ontologieentwicklung. Sie spiegeln die Anforderungen der Anwender an die Ontologie wieder und legen den Rahmen der Ontologie fest. Insbesondere bei Projekten mit vielen Stakeholdern ist ein koordiniertes Vorgehen unabdingbar.
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Wissensgraphen sind eine vielsversprechende Technologie zur Aggregation diverser Datenquellen, unter anderme in den Geschichtswissenschaften. Die Syntax der Abfragesprache SPARQL ist jedoch komplex. Unser Ansatz, Query by Graph, ermöglicht das Entwerfen einfacher SPARQL-Abfragen über eine graphische Benutzeroberfläche. Mit Mausklicks und einer Suchfunktion können Abfragen erstellt werden, ohne eine Zeile "Code" zu schreiben.
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Reguläre Ausdrücke sind das non plus ultra zur automatischen Extraktion aus Texten. Sie bieten aber auch eine Hürde: komplexe Syntax und unerwartete Fehler. Zur korrekten Anwendung bedarf es gewissen Versiertheit, wobei selbst Erfahrene gelegentlich nicht erklären können, wieso ein Ausdruck nicht passt. Paredros erklärt den Parsingprozess visuell und unterstützt das Debugging.
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Ein Projekt zur modellhaften Erfassung historischer Daten in einer offenen Wissensdatenbank.
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Die manuelle Annotation von Regesten dient als Grundlage für das Validieren und Entwickeln automatischer Extraktionsverfahren. Sie ist ein wichtiger Baustein unseres Forschungsprojekts, der die Qualität der nachfolgenden Pipelineschritte maßgeblich beeinflusst.
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Projekt HisQu entwickelt digitale Forschungsdateninfrastruktur für historische Quellen.
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