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Figurenkonstellationen in Goethes Werther und Plenzdorfs neuem Werther

Hrsg.: forTEXT (2024)
Figurenkonstellationen in Goethes Werther und Plenzdorfs neuem Werther.
Institution: Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt, 2018
doi: 10.26083/tuprints-00027757
Vorlesung, Seminar, Lehrmaterial, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

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Kurzbeschreibung (Abstract)

Wie sieht die Figurenkonstellation in Goethes Die Leiden des jungen Werther aus? Ist die Figurenkonstellation in Plenzdorfs Die neuen Leiden des jungen W. ähnlich oder gibt es Unterschiede? Mit Named Entity Recognition (NER), einer digitalen Methode zur Eigennamen-Erkennung, haben wir die Figuren in Goethes Werther und in Plenzdorfs neuem Werther im Stanford Named Entity Recognizer analysiert. Dabei stellte sich heraus, dass das Bild, das wir uns zunächst von der Figurenkonstellation gemacht haben, stark von dem abweicht, was im Text quantitativ durch maschinelles Lernen ermittelt wurde.

Typ des Eintrags: Vorlesung, Seminar, Lehrmaterial
Erschienen: 2024
Art des Eintrags: Zweitveröffentlichung
Titel: Figurenkonstellationen in Goethes Werther und Plenzdorfs neuem Werther
Sprache: Deutsch
Publikationsjahr: 16 September 2024
Ort: Darmstadt
Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: 4 Oktober 2018
Ort der Erstveröffentlichung: Genève, Switzerland
Verlag: Zenodo
DOI: 10.26083/tuprints-00027757
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/27757
Zugehörige Links:
Herkunft: Zweitveröffentlichungsservice
Kurzbeschreibung (Abstract):

Wie sieht die Figurenkonstellation in Goethes Die Leiden des jungen Werther aus? Ist die Figurenkonstellation in Plenzdorfs Die neuen Leiden des jungen W. ähnlich oder gibt es Unterschiede? Mit Named Entity Recognition (NER), einer digitalen Methode zur Eigennamen-Erkennung, haben wir die Figuren in Goethes Werther und in Plenzdorfs neuem Werther im Stanford Named Entity Recognizer analysiert. Dabei stellte sich heraus, dass das Bild, das wir uns zunächst von der Figurenkonstellation gemacht haben, stark von dem abweicht, was im Text quantitativ durch maschinelles Lernen ermittelt wurde.

Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-277578
Zusätzliche Informationen:

Contributing author: Mareike Schumacher, ORICD: 0000-0002-7952-4194

• Mehr zur Methode Named Entity Recognition findest du unter: https://fortext.net/routinen/methoden/named-entity-recognition-ner

• Wenn du die Methode einmal selbst ausprobieren möchtest, mache am besten unsere schriftliche Lerneinheit: https://fortext.net/routinen/lerneinheiten/named-entity-recognition-mit-dem-stanford-named-entity-recognizer

• Oder schau dir unsere Video-Tutorial-Reihe „Named Entity Recognition und digitale Literaturanalyse" an. Die Videos sind sowohl auf Youtube als auch auf Zenodo verfügbar:

• Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=hYed-ZqEzs8&list=PLu-M0KuYw64pVltr9EazXvscw5DpRv01Q

• Zenodo: Stanford NER installieren: https://zenodo.org/records/10372231, Stanford NER nutzen: https://zenodo.org/records/10372239, NER-Modell trainieren: https://zenodo.org/records/10371086

Wir danken den Verlagen Reclam und Suhrkamp für die Bereitstellung der Coverbilder von Goethe "Die Leiden des jungen Werther" (Reclam) und Plenzdorf "Die neuen Leiden des jungen W." (Suhrkamp).

Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 800 Literatur > 800 Literatur, Rhetorik, Literaturwissenschaft
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 02 Fachbereich Gesellschafts- und Geschichtswissenschaften > Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft > Digital Philology - Neuere deutsche Literaturwissenschaft
02 Fachbereich Gesellschafts- und Geschichtswissenschaften
02 Fachbereich Gesellschafts- und Geschichtswissenschaften > Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft
Hinterlegungsdatum: 16 Sep 2024 13:59
Letzte Änderung: 17 Sep 2024 09:40
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