Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
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Computational Literary Studies

Kursbeschreibung

Studiengang Modulkürzel Leistungs-
bewertung
BA-2010 AS-CL 8 LP
BA-2010[100%|75%] CS-CL 6 LP
BA-2010[50%] BS-CL 6 LP
BA-2010[25%] BS-CL 4 LP
Master SS-CL, SS-TAC 8 LP
Dozenten/-innen Ines Rehbein
Veranstaltungsart Proseminar/Hauptseminar
Erster Termin 23.04.2018
Zeit und Ort Mo, 11:1512:45, INF 329 / SR 26 (SR)
Commitment-Frist tbd.

Leistungsnachweis

- aktive Teilnahme (Kurzpräsentationen, Übernahme der Diskussionsleitung, usw.)

- Lesen von Forschungsliteratur zur Vorbereitung der Sitzungen

- Abgabe von Übungen

- Projektarbeit

Inhalt

In den letzten Jahren hat sich ein neues Forschungsfeld herausgebildet: die computationelle Literaturwissenschaft (Computational Literary Studies). Besonders seit Franco Morettis Buch "Distant Reading" (Moretti 2013) findet die Anwendung von computerlinguistischen Methoden in der Literaturwissenschaft und auch darüber hinaus in anderen geisteswissenschaftlichen Disziplinen immer mehr Beachtung. Die "Digital Humanities" umfassen Fächer wie z.B. die Geschichtswissenschaft, Archäologie, Religionswissenschaft, Politik- und Sozialwissenschaften, und viele mehr.

Im Seminar wollen wir uns anschauen,

- was unter den Begriffen Distant Reading und Digital Humanities zu verstehen ist

- und wie sich die wissenschaftliche Arbeitsweise von unseren Methoden in der CL unterscheidet.

Wir werden uns damit beschäftigen, wie wir uns bekannte Techniken wie z.B. Clusterin, Topic Modelling oder Techniken zur Visualisierung einsetzen können, um literaturwissenschaftliche Fragestellungen zu bearbeiten.

Thematisch werden wir uns nur am Rande mit stilometrischen Analysen beschäftigen (z.B. zur automatischen Klassifikation von Genre oder zur Bestimmung der Autorenschaft von Texten), der Schwerpunkt des Seminars liegt auf Themen wie z.B. soziale Netzwerke in Romanen, die Untersuchung figurativer Sprache, Analyse von Persönlichkeitsmerkmalen von Buchcharakteren, Diskursanalyse von Literatur und verwandte Themen.

Am Ende des Semesters sollen Sie ein eigenes Projekt durchführen, in dem Sie die im Seminar behandelten Techniken einsetzen, um eine literaturwissenschaftliche Fragestellung zu behandeln. Die Methoden, die wir uns anschauen, sind sowohl für die computationelle Literaturwissenschaft als auch für "Social Computing" relevant.

Kursübersicht

Literatur

Eine Auswahl der folgenden Papiere und Themen wird im Seminar behandelt (Liste wird eventuell noch verändert/ergänzt).

Thema Literatur
Was ist Distant Reading?
Was sind die Digitalen Geisteswissenschaften?
  • The Meaning of the Digital Humanities (Liu 2013)
  • The Digital Humanities Manifesto 2.0
Fragestellungen/Themen in der Literaturwissenschaft: Genres
  • Genre classification on German novels (Hettinger et al. 2015)
  • The Life Cycles of Genres (Underwood 2016)
Fragestellungen/Themen in der Literatur- wissenschaft: Stil

Analyse von Gedichten
  • A computational analysis of poetic style: Imagism and its influence on modern professional and amateur poetry (Kao & Jurafsky 2015)
  • A computational linguistic approach to Spanish Golden Age Sonnets: metrical and semantic aspects (Navarro-Colorado 2015)
  • Echoes of Persuasion: The Effect of Euphony in Persuasive Communication (Guerini et al. 2015)
Fragestellungen/Themen in der Literatur- wissenschaft: Stil

Figurative Sprache
  • Syntax Matters for Rhetorical Structure: The Case of Chiasmus (Dubremetz and Nivre 2016)
  • Intersecting Word Vectors to Take Figurative Language to New Heights Gagliano et al. (2016)
  • Grasping the Finer Point: A Supervised Similarity Network for Metaphor Detection (Rei et al. 2017)
Anwendungen in den DH
  • Gender-Based Vocation Identification in Swedish 19th Century Prose Fiction using Linguistic Patterns, NER and CRF Learning (Kokkinakis et al. 2015)
CL für die Literaturwissenschaft: Coreference resolution / Speaker identification Social Network Analysis / Discourse modes
  • Rule-based Coreference Resolution in German Historic Novels (Krug et al. 2015)
  • From Speaker Identification to Affective Analysis: A Multi-Step System for Analyzing Children’s Stories (Iosif & Mishra 2014)
  • Identification of speakers in novels (He et al. 2013)
  • Automatic attribution of quoted speech in literary narrative (Elson & McKeown 2010)
  • Discourse Mode Identification in Essays (Song et al. 2017)
Data mining / entity profiling / relation extraction
  • All the World’s a Stage: Learning Character Models from Film (Lin & Walker 2011)
  • Modeling Evolving Relationships Between Characters in Literary Novels (Chaturvedi et al. 2016)
  • Personality Profiling of Fictional Characters using Sense-Level Links between Lexical Resources (Flekova & Gurevich 2015)
Visualisierung
  • On Close and Distant Reading in Digital Humanities: A Survey and Future Challenges (Jänicke et al. 2015)

» weitere Kursmaterialien (Seminarplan, Literatur)

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