Arbeitsgruppen
Das Team der Professur für Digitale Kulturwissenschaften bewegt sich in seiner Forschungsarbeit im Spannungsfeld zwischen Informatik, Wirtschaftsinformatik, Computerlinguistik sowie Kulturwissenschaften.
Unsere Arbeitsgruppen entwickeln und erforschen Methoden der Informationstechnik und beantworten so auch Fragen der Kulturwissenschaften.
Semantische Informationsverarbeitung
Die Arbeitsgruppe Semantische Informationsverarbeitung verbindet in ihrer Forschungsarbeit unterschiedlichste Technologien und Methoden des Natural Language Processing (NLP), um den Computern das "Denken" beizubringen.
So kommen unter anderem auch Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz zum Einsatz, um unterschiedliche Aufgaben der maschinellen Sprachverarbeitung zu erledigen. Beispiele sind die Keyword Extraction, das automatisierte Finden von Schlüsselbegriffen in Texten, Sentiment Analysis, Stimmungsanalyse von Texten oder die Text Classification.
- Automatische Aufbereitung, Verarbeitung, Analyse und Visualisierung unstrukturierter Datenbestände
- Entwicklung sprachverarbeitender Informationssysteme (z. B. zur Wissensgewinnung aus Texten)
- Forschung im Bereich der anwenderzentrierten Dialoggestaltung (z. B. Chat Bots)
- Konzeption und Optimierung von Spezialsuchmaschinen
- Fortlaufender, intensiver Theorie-Praxis-Transfer
Digital Humanities
„Mixed Methods“ in den Geisteswissenschaften: Forschung an der Schnittstelle von qualitativ-hermeneutischen und digitalen Verfahren
Das Team um Arbeitsgruppenleiterin Dr. Nina Seemann befasst sich in seiner Forschungsarbeit mehrheitlich mit klassischen Themen der Digital Humanities.
Ziel ist es, Methoden der Informatik praktisch auf kulturwissenschaftliche Fragestellungen anzuwenden und so neue Erkenntnisse zu erlangen.
Die Arbeitsgruppe Digital Humanities widmet sich somit der angewandten Problemlösung mithilfe von kulturwissenschaftlichen Datensätzen. Hierbei wird u. a. auch das Forschungsfeld der (Computer-) Linguistik berührt.
- Interdisziplinäre Forschung durch...
▪ die Verwendung von geeigneten Programmiertechniken und -sprachen aus der Informatik
▪ die (Weiter-)Entwicklung von Techniken zur Beschreibung und Analyse von Wortbildung (Morphologie), Satz und Textaufbau (Syntax) und Bedeutung (Semantik)
▪ Nutzung der Statistik zum Einsatz unterschiedlicher Formen des maschinellen Lernens
▪ Techniken zur Repräsentation von Bedeutungen - Unterstützung datenorientierter Forschung in den Geisteswissenschaften
- Entwicklung von Software-Werkzeugen als Open Source