The Flow: From Deep-Learning to Digital Analysis and their Role in the HumanitiesCreating, Evaluating, and Critiquing Workflows for Historical Corpora
流程:从深度学习到数字分析及其在人文学科创建、评估和批评历史语料库工作流程中的作用
基本信息
- 批准号:510867704
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:德国
- 项目类别:Research Grants
- 财政年份:
- 资助国家:德国
- 起止时间:
- 项目状态:未结题
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- 关键词:
项目摘要
At the moment, clear-cut workflows and ready-made tools for the implementation of text recognition approaches and methods derived from natural language processing are only available to scholars with in-depth knowledge of information sciences and the ability to code. This problem gets even accentuated, when focusing on pre-modern scripts and non-western languages, where scholars need a working understanding of the language and knowledge about the technology used. This project will address this issue by developing digital workflows that build on available technologies, leading to new means of working with historical sources. In the past decade, machine-learning approaches have been made available that allow for the processing of text in completely new ways. Due to the opacity and complexity of these technologies, however, we see their impact only at the margins of the humanities. With our project, we will further the wider adoption and critical use of machine-learning technologies in the humanities, adopting them to operationalize theoretical perspectives and evaluating the technologies with questions of history and Islamic studies in mind focusing on legal and administrative corpora. Legal and administrative sources from the 13-15th centuries in England, the 14th-17th centuries in the northern European Hanse area, from the 16-18th centuries in Switzerland and the 19th century in Ethiopia will be analyzed within a praxeological and institutional framework. Research questions in this area profit from the development of digital workflows in particular because of their focus on the analysis of societal processes, of how law has been practiced and how it affected aspects of everyday life. These processes are usually implicitly present in the relevant documents and this makes them hard to detect. Workflows such as the one in this project address this problem and help to make the invisible visible. We will therefore be able to analyze the respective legal practices of each period and place, refine our understanding of the stabilization as well as the changes in legal practices, and even generate insights in the social life of communities that would otherwise be hard to depict.
目前,只有具有深入的信息科学知识和编码能力的学者才能获得用于实施源自自然语言处理的文本识别方法和方法的清晰的工作流程和现成的工具。当关注前现代文字和非西方语言时,这个问题甚至会变得更加严重,学者们需要对语言和所使用技术的知识有一个有效的理解。该项目将通过开发基于现有技术的数字工作流程来解决这个问题,从而带来处理历史资料的新方法。在过去的十年中,机器学习方法已经出现,允许以全新的方式处理文本。然而,由于这些技术的不透明性和复杂性,我们仅在人文学科的边缘看到它们的影响。通过我们的项目,我们将进一步在人文学科中更广泛地采用和批判性地使用机器学习技术,采用它们来实施理论观点,并在考虑历史和伊斯兰研究问题的情况下评估技术,重点关注法律和行政语料库。将在人类行为学和制度框架内分析 13-15 世纪英国、14-17 世纪北欧汉萨地区、16-18 世纪瑞士和 19 世纪埃塞俄比亚的法律和行政来源。该领域的研究问题受益于数字工作流程的发展,特别是因为它们专注于分析社会进程、法律如何实施以及法律如何影响日常生活的各个方面。这些过程通常隐式地存在于相关文档中,这使得它们很难被发现。像本项目中的工作流程可以解决这一问题,并有助于将不可见变为可见。因此,我们将能够分析每个时期和地点各自的法律实践,完善我们对法律实践的稳定和变化的理解,甚至对社区的社会生活产生难以描述的洞察。
项目成果
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