Zielgruppe: Forschende, Studierende, TVBP

Im Workshop erzeugen wir mit der Natural-Language-Processing-Pipeline MONAPipe automatische Annotationen. Nach einer kurzen Einführung können Teilnehmende selbst wählen, welche textuellen Kategorien zur Anwendung interessant erscheinen: Es stehen Demo-Notebooks für linguistische Konzepte (morphosyntaktische Kategorien, Sprecher, Koreferenz), Entitäten (inkl. Entity Linking) sowie semantische und narrative Analysen (z. B. literarische Ereignisse, Raumkonzepte, reflexive Passagen) zur Verfügung. Die angewandten Modelle reichen von klassischen Machine-Learning-Classifiern bis hin zu strukturiert integrierten großen Sprachmodellen (LLMs).

Wir arbeiten mit Texten aus dem TextGrid Repository. Dieses umfasst eine Vielzahl von digital publizierten Texten unterschiedlicher Sprachen. Ziel des Workshops ist es, selbst erstellte Anreicherungen in einen Annotation Store einzuspielen, der eine Darstellung der Annotationen gemeinsam mit dem ursprünglich publizierten Text ermöglicht.

Zur Ausführung und zum Verständnis der Jupyter-Notebooks sind grundlegende Python-Kenntnisse hilfreich, aber nicht zwingend notwendig. Wir werden auf den jeweiligen Kenntnisstand der Teilnehmenden eingehen.

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