„Nuit, correspondance, sentiment”

Topic Modeling auf einem Korpus von französischen Romanen 1750-1800

Autor/innen

DOI:

https://doi.org/10.15460/apropos.9.1888

Schlagworte:

18. Jahrhundert, Französische Literatur, Topic Modeling, Linked Open Data, Wikidata

Abstract

Wie lassen sich romanistische Korpora hinsichtlich ihrer literarischen Themen mit digitalen Methoden explorativ erforschen? Im Kontext des Verbundprojekts „Mining and Modeling Text” wurde Topic Modeling mit MALLET (McCallum 2002) auf ein Korpus von 80 französischen Romanen aus der Zeit von 1750 bis 1800 (Röttgermann et al. 2020) angewandt. Ziel des Topic Modeling-Ansatzes ist es dabei, Aussagen über die Themen von Werken zu treffen, die in Form von RDF-Tripeln in ein auf Wikibase basierendes Wissensnetzwerk einfließen. Die über­geordnete, interdisziplinäre und neuartige Idee ist es dabei, datenbasierte Literatur­­geschichtsschreibung zu betreiben. Neben der Informationsextraktion aus Primärtexten speist sich das Wissensnetzwerk auch aus bereits digitalisierten biblio­graphischen Daten (Martin, Mylne & Frautschi 1977; Lüschow 2019). Im Zusammenspiel dieser beiden Informationsflüsse lässt sich über ein gemeinsames kontrolliertes Vokabular ein aufschlussreicher Datenabgleich vollziehen: Welche Themen der Werke wurden durch die Bibliograph:innen identifiziert und welche Topics treten durch den Topic Modeling-Algorithmus zutage? Zwei Fallstudien zu Choderlos de Laclos und Xavier de Maistre exemplifizieren die Vorgehensweise und das Potential dieses Ansatzes.

Autor*innenbiografien

Anne Klee, Trier Center for Digital Humanities

Anne Klee ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Trier Center for Digital Humanities der Universität Trier. Im Projekt „Mining and Modeling Text“ arbeitet sie mit an der Entwicklung eines Wissensnetzwerkes zur französischen Literaturgeschichtsschreibung.

 

Julia Röttgermann, Trier Center for Digital Humanities

Julia Röttgermann arbeitet am Trier Center for Digital Humanities der Universität Trier im Projekt „Mining and Modeling Text“. Sie ist dort verantwortlich für den Aufbau eines Korpus’ französischer Romane der zweiten Hälfte des 18. Jahrhunderts in XML/TEI (Röttgermann et al. 2020) und für die Analyse dieses Korpus’ mit Hilfe verschiedener Text Mining-Verfahren wie Topic Modeling, Named Entity Recognition, Text Reuse und Sentiment Analysis.

 

 

Computergeneriertes Bild (DreamStudio) nach Jacques Louis David: Prompt "writing letters in the night" (CC0 1.0)

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Veröffentlicht

2022-12-13

Zitationsvorschlag

[1]
Klee, A. und Röttgermann, J. 2022. „Nuit, correspondance, sentiment”: Topic Modeling auf einem Korpus von französischen Romanen 1750-1800. apropos [Perspektiven auf die Romania]. 9 (Dez. 2022), 57–86. DOI:https://doi.org/10.15460/apropos.9.1888.

URN