Methodologie der Korpuslinguistik und Digital Humanities


Organisationseinheit:
Lehrstuhl für Korpus- und Computerlinguistik

Beschreibung:


Korpuslinguistische Studien wie auch die Auswertung digitaler Texte in den Digital Humanities basieren auf einem breiten Spektrum quantitativer Analyseverfahren, deren Anwendung auf natürliche Sprache zu einer einer Vielzahl methodologischer Probleme führt. Daher gilt es, fundierte und robuste statistische Methoden zu entwickeln, die zuverlässige und geisteswissenschaftlich interpretierbare Ergebnisse liefern.


Forschungsprojekt(e)


(KALLIMACHOS – Zentrum für digitale Edition und quantitative Analyse an der Universität Würzburg):
KALLIMACHOS II: Komplexität literatischer Werke aus stilometrischer Sicht im Digital Humanities-Zentrum KALLIMACHOS
Prof. Dr. Stefan Evert
(01.10.2017 - 30.09.2019)
E-SPar: Effiziente Simulationsexperimente zur Parameteroptimierung speicherintensiver computerlinguistischer Lernverfahren
Prof. Dr. Stefan Evert
(01.10.2016 - 30.09.2017)
(KALLIMACHOS – Zentrum für digitale Edition und quantitative Analyse an der Universität Würzburg):
KALLIMACHOS: Korpuslinguistische Methoden und statistische Auswertungen im Digital Humanities-Zentrum KALLIMACHOS
Prof. Dr. Stefan Evert
(01.10.2014 - 30.09.2017)



Zugewiesene Publikationen


Evert, S., Wankerl, S., & Nöth, E. (2017). Reliable measures of syntactic and lexical complexity: The case of Iris Murdoch. Paper presentation, Birmingham, GB.
Evert, S., & Neumann, S. (2017). The impact of translation direction on characteristics of translated texts. A multivariate analysis for English and German. In De Sutter G, Lefer M, Delaere I (Eds.), Empirical Translation Studies. New Theoretical and Methodological Traditions (pp. 47-80). Berlin: Mouton de Gruyter.
Evert, S., & Arppe, A. (2015). Some theoretical and experimental observations on naïve discriminative learning. In Proceedings of the 6th Conference on Quantitative Investigations in Theoretical Linguistics (QITL-6). Tübingen, Germany.
Evert, S., Proisl, T., Jannidis, F., Pielström, S., Schöch, C., & Vitt, T. (2015). Towards a better understanding of Burrows's Delta in literary authorship attribution. In Proceedings of the Fourth Workshop on Computational Linguistics for Literature (pp. 79--88). Denver, CO.
Diwersy, S., Evert, S., & Neumann, S. (2014). A weakly supervised multivariate approach to the study of language variation. In Szmrecsanyi B, Wälchli B (Eds.), Aggregating Dialectology, Typology, and Register Analysis. Linguistic Variation in Text and Speech (pp. 174–204). Berlin, Boston: De Gruyter.
Baroni, M., & Evert, S. (2007). Words and Echoes: Assessing and Mitigating the Non-Randomness Problem in Word Frequency Distribution Modeling. In Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 904-911). Prague, Czech Republic.
Evert, S. (2006). How Random is a Corpus? The Library Metaphor. Zeitschrift für Anglistik und Amerikanistik, 54(2), 177-190.

Zuletzt aktualisiert 2018-24-10 um 15:42