Computerlinguistische Methoden für die Digital Humanities: eine Einführung für Geisteswissenschaftler:innen
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Tübingen
Narr Francke Attempto
[2024]
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| Schriftenreihe: | Narr Studienbücher
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| Beschreibung: | 240 Seiten Diagramme, Illustrationen |
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INHALT
VORWORT
.
9
1
EINLEITUNG
.
11
1.1
UEBER
DIESES
BUCH
.
11
1.2
KORPUS
UND
COMPUTERLINGUISTIK
.
14
1.3
GRUNDBEGRIFFE
.
16
TEIL
1:
LINGUISTISCHE
AUSGANGSPUNKTE
.
21
2
LEXIK
.
23
2.1
DAS
WORT
.
23
2.2
TOKENISIERUNG
.
25
2.3
LEMMATISIERUNG
.
27
2.4
DER
WORTSCHATZ
VON
KORPORA
.
28
2.5
KOLLOKATIONEN
.
32
2.6
KEYWORDS
.
36
2.7
BEISPIELSTUDIEN
.
37
2.8
UEBUNGEN
.
39
3
WORTARTEN
.
41
3.1
WORTARTEN
IN
DER
LINGUISTIK
.
41
3.2
WORTARTEN
ANNOTIEREN
.
44
3.3
AUTOMATISCHES
POS-TAGGING
.
47
3.4
BEISPIELSTUDIEN
.
51
3.5
UEBUNGEN
.
54
4
SYNTAX
.
55
4.1
KONSTITUENTENGRAMMATIK
.
55
4.2
DEPENDENZGRAMMATIK
.
59
4.3
COMPUTERBASIERTE
SYNTAXANALYSE
.
63
4.4
BEISPIELSTUDIEN
.
68
4.5
UEBUNGEN
.
69
5
SEMANTIK:
WORTFELDER
.
71
5.1
SEMANTIK:
LINGUISTISCHE
GRUNDLAGEN
.
71
5.2
WORTFELDER
.
74
5.3
BEISPIELSTUDIEN
.
77
5.4
UEBUNGEN
.
79
6
SEMANTIK:
SENTIMENTANALYSE
.
81
6.1
BEWERTUNGEN
IN
TEXTEN
.
81
6.2
LEXIKONBASIERTE
SENTIMENTANALYSE
.
82
6.3
SENTIMENTANALYSE
MIT
MASCHINELLEM
LERNEN
.
87
6.4
EMOTIONSANALYSE
.
88
6.5
BEISPIELSTUDIEN
.
90
6.6
UEBUNGEN
.
92
7
SEMANTIK:
DISTRIBUTIONELLE
SEMANTIK
.
93
7.1
GRUNDLAGEN
.
93
7.2
AEHNLICHKEITEN
BERECHNEN
.
97
7.3
WORD
EMBEDDINGS
.
99
7.3.1
SPAERLICHE
VS.
DICHTE
REPRAESENTATION
.
99
7.3.2
WORD
EMBEDDINGS
BERECHNEN
.
101
7.3.3
STATISCHE
UND
DYNAMISCHE
EMBEDDINGS
.
103
7.3.4
MIT
WORD
EMBEDDINGS
ARBEITEN
.
104
7.3.5
EVALUATION
.
105
7.4
BEISPIELSTUDIEN
.
106
7.5
UEBUNGEN
.
108
8
PRAGMATIK:
REFERENZ
.
109
8.1
ENTITAETEN
UND
REFERENZ
.
109
8.2
NAMED
ENTITY
RECOGNITION
.
110
8.3
KOREFERENZ
.
113
8.4
BEISPIELSTUDIEN
.
119
8.5
UEBUNGEN
.
122
TEIL
2:
METHODEN
.
123
9
KORPUSSUCHE
UND
-STATISTIK
.
125
9.1
REGULAERE
AUSDRUECKE
.
125
9.2
ABSOLUTE
UND
RELATIVE
FREQUENZEN
.
128
9.3
DESKRIPTIVE
STATISTIK
.
130
9.4
VISUALISIERUNG
.
134
9.5
INFERENZSTATISTIK
.
138
9.6
UEBUNGEN
.
141
10
MANUELLE
ANNOTATION
.
143
10.1
MANUELLE
UND
AUTOMATISCHE
ANNOTATION
.
143
10.2
ANNOTATIONSRICHTLINIEN
.
144
10.3
QUALITAET
MANUELLER
ANNOTATIONEN
PRUEFEN
.
147
10.4
TOOLS
ZUR
MANUELLEN
ANNOTATION
.
152
10.5
UEBUNGEN
.
154
11
MASCHINELLES
LERNEN
.
157
11.1
MASCHINELLES
LERNEN,
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
&
CO
.
157
11.2
UEBERWACHTES
UND
UNUEBERWACHTES
LERNEN
.
159
11.3
MUSTERABLAUF
EINER
KLASSIFIKATION
.
163
11.3.1
TRAININGSDATEN
.
163
11.3.2
MERKMALE
.
165
11.3.3
LERN
VERFAHREN
.
166
11.3.4
EVALUATION
.
171
11.4
UEBUNGEN
.
176
12
DEEP
LEARNING
.
179
12.1
GRUNDLAGEN
.
179
12.2
AUFBAU
EINES
DEEP-LEARNING-MODELLS
.
180
12.3
TRAINING
EINES
DEEP-LEARNING-MODELLS
.
183
12.4
WORD
EMBEDDINGS
.
.
186
12.5
RECURRENT NEURAL
NETWORKS
.
187
12.6
TRANSFORMER
.
188
12.7
MIT
DEEP
LEARNING
ARBEITEN
.
192
12.8
UEBUNGEN
.
192
TEIL
3:
GESELLSCHAFT
.
195
13
COMPUTERLINGUISTIK
UND
ETHIK
.
197
13.1
EINFUEHRUNG
.
197
13.2
DUALUSE
.
198
13.3
BIAS
UND
DISKRIMINIERUNG
.
200
13.3.1
BEISPIELE
FUER
BIAS
.
201
13.3.2
URSACHEN
VON
BIAS
.
203
13.4
RESSOURCENVERBRAUCH
.
206
13.5
REPRAESENTATION
.
207
RESSOURCENVERZEICHNIS
.
209
LITERATURVERZEICHNIS
.
219
SACHREGISTER
.
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