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Die Wokflows entstanden im Rahmen des Projekts “eHumanities- interdisziplinär” (https://www.fdm-bayern.org/ehumanities-interdisziplinaer/) und werden an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) von der Servicestelle FDM-DH (https://fdm.ub.uni-muenchen.de/fdm-dh) eingesetzt. Beteiligt an der Umsetzung der Workflows sind die IT-Gruppe Geisteswissenschaften sowie die Universitätsbibliothek der LMU. Ziel der Workflows ist es, die Beratung im Bereich Forschungsdatenmanagement für die (digitalen) Geisteswissenschaften an der LMU zu vereinheitlichen zu regulieren. Folgende Bereiche werden dabei abgedeckt: Bereich 1 – Kontaktaufnahme mit Datenproduzenten Bereich 2a – Antragstellung des DH-Vorhabens Bereich 2b – Umsetzung des DH-Vorhaben, FDM-spezifischer Anteil des DH-Vorhabens Bereich 3 – Veröffentlichung der Forschungsdaten Teilbereich – Metadatenanreicherung Für jeden Abschnitt des Workflows stehen jeweils eine grafische Darstellung sowie eine ausführliche Prozessbeschreibung zur Verfügung. Die Prozessbeschreibung deckt den Anwendungsfall für die geisteswissenschaftlichen Fakultäten an der LMU ab, kann aber auch angepasst bzw. erweitert werden und an anderen Einrichtungen bzw. weitere Disziplinen eingesetzt werden. Weiterführende Informationen zu den Angeboten der ITG und der UB der LMU: https://www.itg.uni-muenchen.de/forschungsdaten/index.html https://www.ub.uni-muenchen.de/schreiben/forschungsdaten/index.html

Übersichtskarte des Nahen Ostens mit angrenzenden Ländern bearbeitbares PDF mit mehreren Ebenen Karte auch als JPG (CMYK für Druck, RGB für Bildschirm)

The topic of this Master's thesis is the formation of the identity of German Bohemians, who come from the Bohemian-Bavarian border region. The Master's thesis is divided into two parts, a theoretical part and a practical part. In the theoretical part the author focuses on the history of the German Bohemians in the region of today's Czechia. The sub-chapters are divided on the basis of significant historic events. The practical part of this thesis deals with the identity of the from Bohemian-Bavarian border region descending German Bohemians, who were expelled from Czechia after the second world war and who reside today in Germany. The determination of the identity is done based on the interviews with these German Bohemians. These interview were created by the project called Odsunutí němečtí rodáci z Karlovarska vyprávějí. Tématem této diplomové práce je utváření identity u českých Němců, kteří pocházejí z česko-bavorského pohraničí. Diplomová práce je rozdělena na dvě hlavní části, část teoretickou a část praktickou. V teoretické části se zabývá autor diplomové práce historií českých Němců na území dnešního Česka. Podkapitoly jsou rozděleny dle významných historických událostí v této zemi. Praktická část se zabývá identitou českých Němců pocházejících z česko-bavorského pohraničí, kteří byli po druhé světové válce vyhnáni ze své domoviny a mají své bydliště momentálně v Německu. Stanovení identity probíhá na základě rozhovorů s vyhnanými českými Němci, které byly vytvořeny v rámci projektu Odsunutí němečtí rodáci z Karlovarska vyprávějí. Obhájeno

Die Anleitung richtet sich an alle Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen an der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften (BBAW), welche die BBAW-Instanz der webbasierten Software "Research Data Management Organiser" (RDMO) nutzen. RDMO unterstützt Forschende durch einen vordefinierten und an die Besonderheiten der BBAW angepassten Fragenkatalog bei der Verwaltung von Datenmanagementaufgaben über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg. Die Initiative "Forschungsdatenmanagement" erstellt gemeinsam mit allen Projekten und Vorhaben, die mit digitalen Forschungsdaten arbeiten, einen Datenmanagementplan. Die vorliegende Handreichung gibt einen kurzen Überblick über die Funktionen von RDMO und unterstützt die Nutzenden beim selbstständigen Einsatz des Online-Werkzeugs zur Verwaltung und Aktualisierung ihres Datenmanagementplans.

Der Datensatz beinhaltet ein bereinigtes, vortrainiertes, deutsches Sprachmodell (word2vec), welches aus über 40.000 deutschsprachiger Nachrichtenartikel von 467 Webseiten aus dem Bereich Logistik und Mobilität gespeist wurde. Der Datensatz entstand im Rahmen des Forschungsprojekts "TrendRadar - Erforschung der Grundlagen für einen ML-gestützten automatisierten TrendRadar", welches von dem Fraunhofer IML und der AG Wirtschaftsgeographie der JLU bearbeitet wurde. Der Erhebungszeitraum der zugrundeliegenden Nachrichtenartikel war vom 09.12.2020 - 31.05.2021. Zum Einlesen des Datensatzes wird die Gensim-Bibliothek in Python3 empfohlen (https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html).

Data Model for Scientific In-Depth Cataloging of Photographic Collections The paper presents a data model for cataloging photographs compliant with the Conceptual Reference Model (CIDOC CRM, ISO 21127:2014). It can be conceptually implemented in a wide variety of system environments. While a clear separation between information about a photographic image and the objects depicted on it is not or insufficiently feasible in widespread metadata standards such as Dublin Core, the CIDOC CRM provides the necessary framework to be able to address the photograph and the items depicted on it as separate but related entities. Moreover, it allows to make explicit the diverse relations to other entities and, in its granularity, to meet the requirements of a scientific in-depth indexing of photographic collections. The data model also relies on the Functional Requirements for Bibliographical Records (FRBR), which is well suited to describing the lineage relationships of the reproduction chain of negatives, prints and other possible derivatives, which is typical for photographs. The harmonization of both basic models is achieved in accordance with the Functional Requirements for Bibliographical Records Object-Oriented (FRBRoo). The paper includes an exemplary element set for cataloging photographic collections, specifies a designated set of core elements, and describes the cataloging priorities of an example collection documenting art and architecture. Funding: Deutsche Forschungsgemeinschaft (German Research Foundation) DFG BR 3473/3-1

Datensatz zu den die Fundstellen beinhaltenden römerzeitlichen Fundplätzen der Area of Interest (AOI) des PhD-Projektes "Roman Rural Landscapes in Noricum" von Dominik Hagmann. Der Datensatz basiert auf grundlegend überarbeiteten und modifizierten Abfragen der Fundstellendatenbank des Bundesdenkmalamtes. Die Fundplätze wurden auf Basis der Fundstellen durch Anwendung eines geostatistischen Verfahrens definiert, unter Anwendung des "Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise Algorithmus" (DBSCAN; nach Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., & Xu, X. (1996). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. In E. Simoudis, J. Han, & U. Fayyad (Hrsg.), Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (S. 226–231). AAAI Press. https://aaai.org/Papers/KDD/1996/KDD96-037.pdf), implementiert in der Software QGIS (https://github.com/qgis/QGIS-Documentation/blob/master/docs/user_manual/processing_algs/qgis/vectoranalysis.rst#dbscan-clustering), als dichtebasierte Datenclusteringmethode. Jeder Fundplatz steht dabei für eine enstprechende Anzahl an Fundstellen innerhalb eines bestimmten Suchradius. Zur realräumlichen Verortung wurden die Fundplätze mit dem OpenStreetMap-Datensatz (OSM, bezogen von https://download.geofabrik.de/) abgeglichen. Data set on the Roman sites of the Area of Interest (AOI) of the PhD project "Roman Rural Landscapes in Noricum" by Dominik Hagmann. The dataset is based on fundamentally revised and modified queries of the archaeological site database ("Fundstellendatenbank") of the Austrian Federal Monuments Office. The sites were defined based on findspots by applying a geostatistical method, using the "Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise" algorithm (DBSCAN; after Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., & Xu, X. (1996). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. In E. Simoudis, J. Han, & U. Fayyad (Eds.), Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 226-231). AAAI Press. https://aaai.org/Papers/KDD/1996/KDD96-037.pdf), implemented in QGIS software (https://github.com/qgis/QGIS-Documentation/blob/master/docs/user_manual/processing_algs/qgis/vectoranalysis.rst#dbscan-clustering), as a density-based data clustering method. Each site represents a corresponding number of find spots within a particular search radius. For the real-space location, the findspots were matched with the OpenStreetMap dataset (OSM, obtained from https://download.geofabrik.de/). Fundplatz-ID: eindeutiger numerischer Identifikator des Fundplatzes Mean_X: gemittelte X-Koordinate (EPSG:31256 MGI / Austria GK East; https://epsg.io/31256 respektive EPSG:4326 WGS 84; https://epsg.io/4326) Mean_Y: gemittelte Y-Koordinate (EPSG:31256 MGI / Austria GK East; https://epsg.io/31256 respektive EPSG:4326 WGS 84; https://epsg.io/4326) Cluster_size: Anzahl der dem Fundplatz zugehörigen Fundstellen OSM_ID: ID des dem Fundort entsprechenden Ortes auf Basis des OpenStreetMap-Datensatzes OSM_Name: Qualitative Definition der OSM-ID auf Basis des OpenStreetMap-Datensatzes OSM_Kategorie: Zuweisung zu einer qualitativen Landnutzungs-/Landbedeckungskategorie auf Basis des OpenStreetMap-Datensatzes OSM_Typ: nähere qualitative Charakterisierung der OSM-Kategorie auf Basis des OpenStreetMap-Datensatzes Fundplatz-ID: Unique numerical identifier of the archaeological site Mean_X: Mean X-coordinate (EPSG:31256 MGI / Austria GK East; https://epsg.io/31256 or EPSG:4326 WGS 84; https://epsg.io/4326) Mean_Y: Mean Y-coordinate (EPSG:31256 MGI / Austria GK East; https://epsg.io/31256 or EPSG:4326 WGS 84; https://epsg.io/4326) Cluster_size: Number of archaeological sites belonging to the same cluster as the current site OSM_ID: ID of the location corresponding to the archaeological site in the OpenStreetMap dataset OSM_Name: Qualitative definition of the OSM ID based on the OpenStreetMap dataset OSM_Kategorie: Assignment to a qualitative land use/land cover category based on the OpenStreetMap dataset OSM_Typ: Further qualitative characterization of the OSM category based on the OpenStreetMap dataset The data provided herein is freely available and can be downloaded, shared, and adapted by all users. It is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). Under this license, users are free to copy and redistribute the material in any medium or format, and remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially, as long as appropriate credit is given, a link to the license is provided, and any changes made are indicated. For further details regarding the terms of this license, please visit the Creative Commons website. This collection includes CSV-formatted datasets. One dataset employs EPSG:31256 (MGI/Austria GK East; [epsg.io/31256](https://epsg.io/31256)) as its coordinate reference system (CRS) (available at [doi.org/10.25365/phaidra.451](https://doi.org/10.25365/phaidra.451)), while another uses EPSG:4326 (WGS 84; [epsg.io/4326](https://epsg.io/4326)) as its CRS, accessible at [doi.org/10.25365/phaidra.452](https://doi.org/10.25365/phaidra.452).

Liste aller in den Datentabellen verwendeten Spaltenüberschriften: BDA_Bezeichnung: Bezeichnung des Bundesdenkmalamts der Fundstelle BDA_Datierung: Datierung des Bundesdenkmalamts der Fundstelle BDA_FO_Nummer: Fundortnummer des Bundesdenkmalamts der Fundstelle BDA_Kategorie: Kategorie des Bundesdenkmalamts der Fundstelle Bescheid: Vorliegen eines Bescheides des Bundesdenkmalamtes Cluster size: Größe des Site-Clusters (Anzahl der Fundstellen im Cluster) Datum_Start: Beginn der Periode, Darstellung als Jahreszahl Datum_Stop: Ende der Periode, Darstellung als Jahreszahl Flurname: Flurname Flurname_URI: Uniform Ressource Identifier des Geonamens Fundplatz-ID: Eindeutiger numerischer Identifikator des Fundplatzes Geoname_KG_URI: Uniform Ressource Identifier des Geonamens der Katastralgemeinde KG_Name: Name der Katastralgemeinde KG_Nummer: Eindeutiger Identifikator der Katastralgemeinde Level_01: Fundstellenkateogorie erster Ordnung Level_01_URI: Uniform Ressource Identifier der Fundstellenkategorie erster Ordnung Level_02: Fundstellenkateogorie zweiter Ordnung Level_02_URI: Uniform Ressource Identifier der Fundstellenkategorie zweiter Ordnung Level_03: Fundstellenkategorie dritter Ordnung Level_03_URI: Uniform Ressource Identifier der Fundstellenkategorie dritter Ordnung Level_04: Fundstellenkategorie vierter Ordnung Level_04_URI: Uniform Ressource Identifier der Fundstellenkategorie vierter Ordnung Level_05: Fundstellenkategorie fünfter Ordnung Level_05_URI: Uniform Ressource Identifier der Fundstellenkategorie fünfter Ordnung Level_06: Fundstellenkategorie sechster Ordnung Level_06_URI: Uniform Ressource Identifier der Fundstellenkategorie sechster Ordnung Mean_X: gemittelte X-Koordinate (EPSG:31256 MGI / Austria GK East; https://epsg.io/31256) Mean_Y: gemittelte Y-Koordinate (EPSG:31256 MGI / Austria GK East; https://epsg.io/31256) Mean_Easting_Global: gemittelte X-Koordinate (EPSG:4326 WGS 84; https://epsg.io/4326) Mean_Northing_Global: gemittelte Y-Koordinate (EPSG:4326 WGS 84; https://epsg.io/4326) OSM_ID: Eindeutiger Identifikator des OpenStreetMap-Dateneintrags OSM_Kategorie: zugeordnete Kategorie des OpenStreetMap-Dateneintrags OSM_Name: deskriptive Bezeichnung des OpenStreetMap-Dateneintrags OSM_Typ: klassifikatorischer Typ des OpenStreetMap-Dateneintrags Parzellennummer: Parzellennummer(n) Periode_Start: Beginn der Periode, deskriptive Bezeichnung Periode_Start_URI: Uniform Ressource Identifier zum Beginn der Periode (deskriptive Bezeichnung) Periode_Stop: Ende der Periode, deskriptive Bezeichnung Periode_Stop_URI: Uniform Ressource Identifier zum Ende der Periode (deskriptive Bezeichnung) Phase: Phasenbezeichnung Plus-Code: Identifikator zum Plus-Code Posititonsgenauigkeit: qualitative Einschätzung der Positionsgenauigkeit der Fundstelle Posititonsgenauigkeit_Kommentar: Kommentar zur qualitativen Einschätzung der Positionsgenauigkeit der Fundstelle Site_ID: Eindeutiger numerischer Identifikator der Fundstelle X: X-Koordinate (EPSG:31256 MGI / Austria GK East; https://epsg.io/31256) Y: Y-Koordinate (EPSG:31256 MGI / Austria GK East; https://epsg.io/31256) List of all column header names used in the data tables: BDA_Bezeichnung: Designation of the federal monument office of the site BDA_Datierung: Dating of the federal monument office of the site BDA_FO_Nummer: Site number of the federal monument office of the site BDA_Kategorie: Category of the federal monument office of the site Bescheid: Existence of a decision by the Austrian federal monument office Cluster size: Size of the site cluster (number of find spots in the cluster) Datum_Start: Start of the period, represented as a year Datum_Stop: Stop of the period, represented as a year Flurname: Place name Flurname_URI: Uniform resource identifier of the geoname Fundplatz-ID: Unique numeric identifier of the site Geoname_KG_URI: Uniform resource identifier of the geoname of the cadastral municipality KG_Name: Name of the cadastral municipality KG_Nummer: Unique identifier of the cadastral municipality Level_01: First-order site category Level_01_URI: Uniform resource identifier of the first-order site category Level_02: Second-order site category Level_02_URI: Uniform resource identifier of the second-order site category Level_03: Third-order site category Level_03_URI: Uniform resource identifier of the third-order site category Level_04: Fourth-order site category Level_04_URI: Uniform resource identifier of the fourth-order site category Level_05: Fifth-order site category Level_05_URI: Uniform resource identifier of the fifth-order site category Level_06: Sixth-order site category Level_06_URI: Uniform resource identifier of the sixth-order site category Mean_X: Mean X-coordinate (EPSG:31256 MGI / Austria GK East; https://epsg.io/31256) Mean_Y: Mean Y-coordinate (EPSG:31256 MGI / Austria GK East; https://epsg.io/31256) Mean_Easting_Global: Mean X-coordinate (EPSG:4326 WGS 84; https://epsg.io/4326) Mean_Northing_Global: Mean Y-coordinate (EPSG:4326 WGS 84; https://epsg.io/4326) OSM_ID: Unique identifier of the OpenStreetMap data entry OSM_Kategorie: Assigned category of the OpenStreetMap data entry OSM_Name: Descriptive designation of the OpenStreetMap data entry OSM_Typ: Classification type of the OpenStreetMap data entry Parzellennummer: Parcel number(s) Periode_Start: Start of the period, descriptive designation Periode_Start_URI: Uniform resource identifier for the start of the period (descriptive designation) Periode_Stop: End of the period, descriptive designation Periode_Stop_URI: Uniform resource identifier for the end of the period (descriptive designation) Phase: Phase designation Plus-Code: Identifier for the plus-code Posititonsgenauigkeit: Qualitative assessment of the position accuracy of the site Posititonsgenauigkeit_Kommentar: Comment on the qualitative assessment of the position accuracy of the site Site_ID: Unique numeric identifier of the site X: X-coordinate (EPSG:31256 MGI / Austria GK East; https://epsg.io/31256) Y: Y-coordinate (EPSG:31256 MGI / Austria GK East; https://epsg.io/31256) Diese Collection auf Phaidra beinhaltet die "Roman Rural Landscapes Database (RRLN-DB)": Es handelt sich hierbei um eine spezifische Datenbank, die sich auf die ländliche Besiedlung in der Provinz Noricum des römischen Reiches konzentriert. Es handelt sich im weitesten Sinne um archäologische Daten, die die ländliche Raum während der römischen Zeit beschreiben. Der Namensbestandteil "selected queries" (ausgewählte Abfragen) beschreibt, dass die Datenbank selektiv Abfragen enthält, die ausgewählt wurden, um die spezifischsten Informationen und Analyseergebnisse darzustellen. Der bereitgestellte Datensatz zu den Objekten ("features") und Fundstellen sämtlicher Zeitstufen und den römerzeitlichen Fundplätzen, welche die römerzeitlichen Fundstellen beinhalten, im Gebiet der Area of Interest (AOI) des PhD-Projektes "Roman Rural Landscapes in Noricum" von Dominik Hagmann. Der Datensatz basiert auf grundlegend überarbeiteten und modifizierten Abfragen der Inhalte der Fundstellendatenbank des österreichischen Bundesdenkmalamtes für die entsprechenden niederösterreichischen Gemeindegebiete. Die Charakteristika der römerzeitlichen Besiedlung im Hinterland bestimmter Teile der früheren Provinz Noricum sind aus verschiedenen Gründen kaum bekannt. Vor allem wird dies im Vergleich mit anderen Gebieten des römischen Reiches, etwa den Provinzen Raetien oder Britannien, deutlich. Aus dieser Situation erwuchs die Idee, die Erforschung der ländlichen Besiedlungsaktivitäten im nördlichen Gebiet der ehemaligen römischen Provinz Noricum in einem ausgewählten Untersuchungsgebiet durch das Dissertationsprojekt „Roman Rural Landscapes in Noricum. Archäologische Untersuchungen zur römischen Besiedlung im Hinterland Nord-Noricums“ (RRLN) zu behandeln. This collection on Phaidra includes the 'Roman Rural Landscapes Database (RRLN-DB)': It is a specific database that focuses on rural settlement in the province of Noricum of the Roman Empire. Broadly speaking, it consists of archaeological data describing the rural areas during Roman times. The term 'selected queries' indicates that the database contains selective queries that have been chosen to present the most specific information and analysis results. The stored data set on the objects ("features") and sites of all time periods and the Roman period sites, which include the Roman period sites, in the Area of Interest (AOI) of the PhD project "Roman Rural Landscapes in Noricum" by Dominik Hagmann. The dataset is based on fundamentally revised and modified queries of the contents of the site database of the Austrian Federal Monuments Authority for the corresponding municipal areas of Lower Austria. The characteristics of the Roman period settlement in the hinterland of certain parts of the former province of Noricum are hardly known for various reasons. Above all, this becomes clear compared with other areas of the Roman Empire, such as the provinces of Raetia or Britannia. From this situation grew the idea to continue the research of rural settlement activities in the northern area of the former Roman province of Noricum in a selected area of investigation by the dissertation project "Roman Rural Landscapes in Noricum. Archaeological investigations of Roman settlement in the hinterland of northern Noricum" (RRLN). Datensatz: sub-collection Die Daten behandeln archäologische Siedlungsaktivitäten in einem genau festgelegten Untersuchungsgebiet im nördlichen Hinterland der ehemaligen römischen Provinz Noricum, dem heutigen Niederösterreich. Dataset: sub-collection The data deals with archaeological settlement activities in a precisely defined study area in the northern (today Lower Austrian) hinterland of the former Roman province of Noricum.

In der Anwendung von Linked Data und Semantic Web Technologien ist eine Entwicklung von der Verlinkung und Publikation, hin zu Werkzeugen der Datenanalyse erkennbar. Historische Rechnungsunterlagen liefern eine reichhaltige quantitative und qualitative Datengrundlage, die sich aus der Struktur der Transaktion, also dem Fluss von Wirtschaftsobjekten zwischen Wirtschaftssubjekten, ergibt. Die Bookkeeping-Ontology formalisiert diese und ermöglicht die semantische Interoperabilität über historische Quellen hinweg. Im Projekt Digital Edition Publishing Cooperative for Historical Accounts (DEPCHA) wird nicht nur an der Veröffentlichung von digitalen Editionen bzw. Datensätzen historischer Rechnungsunterlagen gearbeitet, sondern auch an Funktionalitäten der Exploration, Selbstorganisation und Visualisierung. Um dies zu ermöglichen, soll ein interaktives Dashboard als Webinterface angeboten werden. Im Referenzmodell der Informationsvisualisierung nach Card et. al. sind konkrete Anwendungsszenarien, die durch die Visualisierung bearbeitbar gemacht werden sollen, zentral. Somit entsteht ein Spannungsfeld zwischen generischen und Use Case zentrierten Visualisierungen, die sich unmittelbar an die Anforderungen von Historiker*innen richtet. Der Vortrag versucht der Frage nachzugehen, inwieweit die semantischen Strukturen von Transaktion, formalisiert durch die Bookkeeping-Ontology und eingebettet in eine Knowledge Base, genutzt werden können, um anforderungsspezifische, aber dennoch (möglichst) generische Visualisierungen zu erzeugen, aus denen sich ein Dashboard für genannten Quellentypus ableiten und umsetzen lässt.

In diesem Repository finden Sie einen Raum-Classifier, der mit dem StanfordNER kompatibel ist, sowie dazugehörige Trainingsdaten. Die Datei "Raum320000_18-21_ner-model" ist ein Raum-Classifier mit sieben Unterkategorien, die mit dem StanfordNER kompatibel sind. Die Datei "Raum320000_18-21_ner-model_ohneMetaphern" entält den gleichen Classifier mit sechs Raum-Kategorien (Metaphern sind hier weggelassen). Die Kategorien sind: Ort Relation relationeles Verb Raumhinweis Raumbeschreibung Raumthema Raummetapher Die Datei "Raum320000_18-21_ner-model_ohneMetaphern" ist die empfohlene Version zur Anwendung. Beide Classifier können wie folgt verwendet werden: Laden Sie sich die Classifier herunter Laden Sie sich das Named-Entity-Recognition-Tool StanfordNER herunter Öffnen Sie den Stanford-Named-Entity-Recognizer wie auf der Seite der Stanford NLP Group beschrieben Laden Sie über "Classifier" > "Load CRF from file" den Raum-Classifier in das Tool Wählen Sie über "File" > "Open File" ein Dokument, in dem Raumausdrücke annotiert werden sollen Klicken Sie auf "Run" Die annotierten Daten können über "File" > "Save tagged file as" gespeichert und weiter verwendet werden. Die Annotationskategorien des Raum-Classifiers erreichen unterschiedliche Erkennungsquoten. Eine detaillierte Übersicht der Gesamterkennunggenauigkeit (F1-Score) der einzelnen Kategorien finden Sie im Unterordner "Modell Testreihen". Im Unterordner "Testreihen mit 7 Kategorien" sind im Dokument "7 Kategorien NER-Test Übersicht.xlsx" ausführliche Tests des gesamten Traningsprozesses dokumentiert. Getestet wurde mit acht Testtexten aus vier Jahrhunderten. Durchschnittswerte finden sich im Tabellenblatt "einige Durchschnittswerte". Die abschließenden Tests der finalen Classifier finden sich in den Zeilen 20 und 21. Werte für die einzelnen Testtexte aus den Jahrhunderten 18-21 sind in den anderen Tabellenblättern verzeichnet. Die annotierten Testtexte können - so weit das urheberrechtlich möglich ist, aus dem Unterordner "annotierte Testtexte" heruntergeldane werden. Hierin finden Sie sechs annotierte Texte in Tabellenform aus den Jahrhunderten 18-20 (die nicht gemeinfreien Texte aus dem 21. Jahrhundert können hier nicht zugänglich gemacht werden). Außerdem in diesem Repository zu finden sind: die Dokumentation von Tests eines ersten, nicht implementierten Modells (Ordner "Vorabtests - nicht implementierte Varianten") Anzahl der Annotationen im Trainingskorpus (im Ordner "Testreihen mit 7 Kategorien") Imformationen und Daten zum Trainig des Raum-Classifiers finden sich im Ordner "Training CRF-Classifier". Hierin ist eine Auflistung der Texte im Trainingskorpus enthalten. Aus jedem der aufgelisteten Texte wurden 4.000 Tokens direkt vom Anfang entnommen und ins Trainingskorpus integriert. Das Trainingskorpus besteht insgesamt aus 320.000 Tokens aus 80 Romanen aus vier Jahrhunderten (18-21). Annotierte Trainingsdaten im Tabellenformat TSV (kompatibel mit dem StanfordNER-Tool) finden sich im Unterordner "Trainingsdaten". Die Trainingsdaten aus dem 20. und 21. Jahrhundert enthalten urheberrechtlich geschütztes Material und können darum nicht öffentlich zugänglich gemacht werden. Die Trainingsdaten aus dem 18. und 19. Jahrhundert können jahrhundertweise heruntergeladen werden. Sowohl die Variante mit als auch die ohne Metaphern steht zur Nachnutzung zur Verfügung. Das Trainingskorpus umfasst 80.000 Tokens / Jahrhundert. Informationen zu den im Raum-Classifier implementierten Features können in der Properties-Datei "Raum.prop" eingesehen werden.