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Praxislabor 2025: “Effiziente Datenmodellierung durch systematische & LLM gestützte Annotationsrichtlinienentwicklung und Entitätenauszeichnung”

🗣️ Workshopverantwortliche: Beck, Clemens; Mitschunas, Johannes
🚩 Ort: Historikertag 2025, Universität Bonn, Senatssaal (Regina-Pacis-Weg 3, 53113 Bonn)
📆 Datum: 18.09.2025
Uhrzeit: 16:00-17:40

🎯Zielgruppe: Historiker:innen; Digital Humanists; Interessierte an Datenmodellierung; Forschende (digitale Methoden)
💻Für den praktischen Teil benötigen Sie einen Laptop.
🌍Weitere Informationen: https://hisqu.de

Beschreibung

In diesem Workshop stellen wir einen iterativen Workflow zur Datenmodellierung teilweise strukturierter historischer Quellen – etwa Regesten oder Steuerlisten – vor, den wir im DFG-Projekt “Forschungsdateninfrastruktur Historische Quellen (HisQu)” entwickeln.
Im Zentrum steht die systematische Annotation zentraler Informationseinheiten (z. B. Personen, Orte, Ereignisse), die als Grundlage für eine weiterführende semantische Modellierung und Ontologieentwicklung dient. Gemeinsam mit den Teilnehmenden arbeiten wir anhand des Repertorium Germanicum an einem praktischen Beispiel. Dabei zeigen wir, wie Annotationsrichtlinien entwickelt und angepasst werden, wie moderne NER-Tools mit Unterstützung von Language Models (LLMs) in den Forschungsprozess integriert werden können und wie die Qualität der Annotationen mithilfe des Tools INCEpTION kuratiert und bewertet wird. Die Ergebnisse dieser Kuration fließen anschließend wieder in den Workflow ein – sowohl in Form von veränderten Richtlinien als auch als Few-Shot-Beispiele für die LLM-gestützte Annotation.
Der Workshop richtet sich an alle, die sich für digitale Methoden zur strukturierten Erfassung und Analyse historischer Texte interessieren.

Ablauf

10 Minuten Begrüßung, Einführung
20 Minuten Vorstellung des Datensatzes verbunden mit Einführung in grundlegende Kenntnisse des Programms SPSS
20 Minuten, Arbeit mit bivariaten Analysen und deskriptive Analyseformen
30 Minuten, Arbeit mit multivariaten Analysen
10 Minuten, Auswertung und Zusammenfassung

Einführung
Zielsetzung der Datenmodellierung, Vorstellung der Annotationsrichtlinien, verwendete Tools und Datenbasis (Repertorium Germanicum)
(ca. 20 Min.)

Praxisphase I: Erste Annotationen durchführen
Arbeit mit einem NER-Tool und interaktivem Python-Werkzeug (REPL); Analyse von Kontextbeispielen anhand einer bereitgestellten Richtlinie
(ca. 20 Min.)

Praxisphase II: Richtlinien anpassen & Ergebnisse kuratieren
Gemeinsame Anpassung der Richtlinie, Diskussion von Problemfällen, Kuration der Annotationen mit INCEpTION
(ca. 30 Min.)

Iteration: Zweiter Durchlauf mit angepasster Richtlinie
Anwendung des NER-Tools mit aktualisierter Richtlinie; Vergleich der Ergebnisse
(ca. 10 Min.)

Abschluss & Ausblick
Möglichkeiten der Weiterverwendung der Daten (z. B. in Ontologien oder Visualisierungen); offene Diskussion und Feedbackrunde
(ca. 20 Min.)

 

 

ChatGPT und Co. in der Geschichtswissenschaft: eine Praxis-Einführung für Einsteiger:innen (28.6.2024)

Melanie Althage, Dr. Martin Dröge, Dr. Anna Faust (Humboldt-Universität zu Berlin), Dr. Mareike König (DHI Paris)

Termin: 28.06.2024, 9:30-12:30 Uhr, online (Anmeldung siehe unten)

Beschreibung: Mit dem Launch von ChatGPT Ende 2022 ist ein regelrechter Hype um Large Language Modelle (LLM) und Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) entstanden. Fast jede und jeder dürfte mittlerweile auch in der Wissenschaft eines der Tools ausprobiert haben, vielleicht ja mit mäßigem Erfolg. Denn trotz der vermeintlichen Einfachheit bei der Unterhaltung mit und der Verwendung von Chatbots sind einige grundsätzliche Dinge bei der Anwendung zu beachten. Diese reichen von technischen Grundlagen der GenAI und deren inhärenten Einschränkungen wie Bias der Trainingsdaten, Halluzinationen, ethische und rechtliche Fragen über effektives Prompting bis hin zu konkreten Einsatzmöglichkeiten und -grenzen im Forschungsalltag.

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