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*Beißwenger, Michael; Lüngen, Harald; Margaretha, Eliza; Pölitz, Christian (2014): '''Mining corpora of computer-mediated communication: Analysis of linguistic features in Wikipedia talk pages using machine learning methods.''' In: Faaß, Gertrud; Ruppenhofer, Josef (Hrsg.): Workshop Proceedings of the 12th Edition of the Konvens Conference. Hildesheim, Germany, October 8-10, 2014. Hildesheim: Universitätsverlag, 42-47. [http://www.uni-hildesheim.de/konvens2014/data/konvens2014-workshop-proceedings.pdf Proceedings-Band als PDF] | *Beißwenger, Michael; Lüngen, Harald; Margaretha, Eliza; Pölitz, Christian (2014): '''Mining corpora of computer-mediated communication: Analysis of linguistic features in Wikipedia talk pages using machine learning methods.''' In: Faaß, Gertrud; Ruppenhofer, Josef (Hrsg.): Workshop Proceedings of the 12th Edition of the Konvens Conference. Hildesheim, Germany, October 8-10, 2014. Hildesheim: Universitätsverlag, 42-47. [http://www.uni-hildesheim.de/konvens2014/data/konvens2014-workshop-proceedings.pdf Proceedings-Band als PDF] | ||
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+ | *Thomas Bartz, Michael Beißwenger, Christian Pölitz, Nadja Radtke & Angelika Storrer (2014): '''Neue Möglichkeiten der Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen in den Digital Humanities mithilfe von Data-Mining.''' [http://dharchive.org/paper/DH2014/Poster-894.xml Online Proceedings of the Digital Humanities 2014 annual international conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations], Universität Lausanne, 10. Juli 2014 | ||
*Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Beißwenger, Michael (2014): '''Überwachte und unüberwachte Disambiguierung von KwiC-Snippets bei der Suche in großen Textkorpora. Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts, Stand 08/2014.''' Technischer Bericht, Technische Universität Dortmund. [[Media: KobRA-MS2_Verfahren.pdf|Online-Veröffentlichung (PDF)]] | *Pölitz, Christian; Bartz, Thomas; Beißwenger, Michael (2014): '''Überwachte und unüberwachte Disambiguierung von KwiC-Snippets bei der Suche in großen Textkorpora. Data-Mining-Verfahren des KobRA-Projekts, Stand 08/2014.''' Technischer Bericht, Technische Universität Dortmund. [[Media: KobRA-MS2_Verfahren.pdf|Online-Veröffentlichung (PDF)]] |
Version vom 11. Juni 2015, 10:37 Uhr
Herzlich willkommen |
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KobRA (Korpus-basierte Recherche und Analyse mit Hilfe von Data-Mining) ist ein Verbundprojekt, das seit September 2012 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Programms zur Förderung von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben aus dem Bereich der eHumanities gefördert wird (Förderkennzeichen: 01UG1245A).
Ziel des Projektes ist es, die Möglichkeiten der empirischen linguistischen Arbeit mit strukturierten Sprachressourcen durch den Einsatz innovativer Data-Mining-Verfahren (insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens) zu verbessern. Strukturierte Sprachressourcen (annotierte Textkorpora, Baumbanken, Wortnetze) bieten neuartige und attraktive Möglichkeiten, linguistische Fragestellungen an authentischen Sprachverwendungsdaten zu untersuchen und quantitativ auszuwerten. Koordinatorin des Projekts ist Prof. Dr. Angelika Storrer (Universität Mannheim). Auf diesen Seiten bieten wir einen Überblick und detailliertere Informationen über:
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Aktivitäten |
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Überblick über weitere Konferenzbeiträge und Projekt-Workshops: Aktivitäten |
Veröffentlichungen |
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Überblick über weitere Veröffentlichungen mit Projektbezug: Publikationen |