#textreuse — Public Fediverse posts
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📯 Diese Woche im #DigitalHistoryOFK: Zwei spannende Vorträge zu Masterarbeiten über LLMs in den Geschichtswissenschaften! Anselm König (https://fedihum.org/@konigans) zu "Intertextualitätsanalyse mit großen Sprachmodellen" (Bibel & Wilhelm von Auxerre) und Isabell Trilling zu "LLMs zur Identifikation von Naturkatastrophen in mittelalterlichen Stadtchroniken"
📅 18. Juni, 16-18 Uhr (CET), online
ℹ️ Abstracts:
https://dhistory.hypotheses.org/10881
https://dhistory.hypotheses.org/10894
#LLMs #TextReuse #DigitalMethods -
Morgen startet unser #DigitalHistoryOFK 🥳
Die erste Sitzung ist wieder ausgewählten Abschlussarbeiten gewidmet:
Olga Mlynarczyk untersucht, wie #LargeLanguageModels für die historische Forschung effektiv nachgenutzt werden können & Lukas Sebold wiederum widmet sich den Herausforderungen der #TextReuse-Analyse griechischer Quellen.
🔜 Wann? 15.11., 16-18 Uhr (c.t.)
ℹ️ Abstracts & Teilnahme:
https://dhistory.hypotheses.org/6334
https://dhistory.hypotheses.org/6347 -
🎉 Es ist wieder so weit: Das #DigitalHistoryOFK geht in die nächste Runde.
Wir freuen uns, für das WiSe 23/24 wieder ein vielfältiges Programm präsentieren zu dürfen: Mit dabei sind Vorträge zu #NFDI4Memory, #LLM, #TextReuse, #WebArchiving, #HTR, #SemanticWeb, #NLP, #MachineLearning für antike Sprachen & vieles mehr!
👉 Zum Programm: https://dhistory.hypotheses.org/digital-history-forschungskolloquium/wintersemester-2023-2024
Das Kolloquium findet via Zoom statt & ist offen für alle, die sich für #DigitalHistory & #DigitalHumanities interessieren.
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Auf den Spuren der #LostAuthors:
Im heute veröffentlichten Paper zur #DigHis23 demonstriert @monicab wie digitale Methoden wie #TextReuse und #NER eingesetzt werden können, um zu erforschen, wie antike Autoren Historiker erwähnten & zitierten. Ein besonderer Fokus lag dabei auf der Identifikation solcher Historiker, deren Werke nur noch fragmentarisch erhalten sind.
📖 Zum Paper: https://doi.org/10.5281/zenodo.8322062
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Anyone have any particularly thorough walkthroughs re: looking for shared text across documents using R?
I am using the textreuse and text.alignment packages and making progress but I have been spinning my wheels trying to figure out exactly what I am looking at, as well as how the alignment score is calculated. I am interested in *both* what matches and what does not, often in large chunks (sentences at a time).
Alternately, anyone have thoughts on how to artfully present text alignment results, both for analysis and for sharing with others?
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Wir nähern uns mit schnellen Schritten dem Ende des Semesters: Im vorletzten Vortrag unseres #DigitalHistoryOFK begrüßen wir diese Woche Jeffrey Witt (Loyola University Maryland), der uns zeigen wird, welche neuen historischen Forschungserkenntnisse möglich sind, wenn digital(isiert)e Quellenkorpora und Methoden wie #TextReuse aufeinandertreffen.
Das Kolloquium ist wie immer offen für alle.
🔜 Wann? 1. Februar, 16-18 Uhr (c.t.)
ℹ️ Abstract & Teilnahme: https://dhistory.hypotheses.org/3369