Visualisierung von Ortsnamen im Deutschen Textarchiv

Adrien Barbaresi

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Adrien Barbaresi. Visualisierung von Ortsnamen im Deutschen Textarchiv. DHd 2016, Mar 2016, Leipzig, Germany. pp.264-267. halshs-01287931

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Submitted on 16 Mar 2016

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"Wundarznei" des Heinrich von Pfalzpaint aus dem Jahre 1460. Anhand dieses Textes sollen die Möglichkeiten zur Beantwortung verschiedenster Fragen exemplarisch erprobt und Werkzeuge zur Umsetzung und Darstellung entwickelt werden.

Ein weiteres Projekt, das sich auf das Tool LAKomp stützt, befasst sich mit Rechtstexten aus der Rezeptionszeit des römischen Rechts (Aehnlich 2016). Es beruht auf einem Korpus zweier frühneuhochdeutscher Rechtsbücher des 15. und 16. Jahrhunderts. Der Klagspiegel ist das mit Abstand älteste populärwissenschaftliche Rechtsbuch der Rezeptionszeit und bildet mit dem Laienspiegel zusammen die wichtigste Grundlage an rechtswissenschaftlichen populären Texten des 15. und 16. Jahrhunderts. Davon ausgehend ist ein Projektantrag zu einem Korpus von Strafrechtstexten der frühen Neuzeit in Arbeit, welches ebenfalls mithilfe von LAKomp strukturiert und aufbereitet werden soll. Durch semantische und linguistische Annotationen soll eine umfassende Forschungsgrundlage geschaffen werden, die für die Schließung rechts- und sprachhistorischer Forschungslücken einen zentralen Beitrag leistet.

Das Poster stellt das Werkzeug LAKomp mit seinen Einsatzmöglichkeiten und -gebieten vor. Am Beispiel des Pfalzpaint und des Laienspiegels wird gezeigt, dass das Tool einfach und intuitiv bedienbar ist.

## Notes

1. **Lemmatisierung, Annotation, Komparation.**

## Bibliographie

**Aehnlich, Barbara** (2016): *Sprachwissenschaftliche Untersuchungen zum Klagspiegel Conrad Heydens (1436) und zum Laienspiegel Ulrich Tenglers (1509)*. Universität Jena http://www.sprachwissenschaft.uni-jena.de/ Lehrbereiche/Geschichte+der+deutschen+Sprache/Dr_+Barbara+Aehnlich/Projekt-p-1881.html [letzter Zugriff 28. Januar 2016].

**Bremer, Thomas / Molitor, Paul / Ritter, Jörg / Solms, Hans-Joachim (eds.)** (2012-2015): *SaDA*. Semi-automatische Differenzanalyse von komplexen Textvarianten. Martin-Luther-Universität Halle http://www.informatik.uni-halle.de/ti/forschung/ehumanities/sada/ [letzter Zugriff 08. Januar 2016].

# Visualisierung von Ortsnamen im Deutschen Textarchiv

Barbaresi Adrien

adrien.barbaresi@oeaw.ac.at
Österreichische Akademie der Wissenschaften,
Österreich; Berlin-Branenburgische Akademie der
Wissenschaften, Deutschland

## Textarchiv und Umfang der Studie

Das DFG-geförderte Projekt „Deutsches Textarchiv“ (DTA) der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften (BBAW) stellt deutschsprachige Drucke als Bilddigitalisate und TEI-XML-annotierte Volltexte aus mehr als 300 Jahren, vom Beginn des 17. bis zum frühen 20. Jahrhundert, über das Internet zur freien Nutzung bereit. Das DTA mit seinen Erweiterungskorpora umfasst derzeit knapp 2800 Dokumente mit mehr als 630 000 digitalisierten Seiten und ca. 1,1 Mrd. Zeichen (Stand: 7.10.2015). Neben dem Anspruch, vielseitig nutzbare und qualitativ hochwertige Primärquellen frei verfügbar zumachen, liegt der Fokus des DTA-Projekts auf der korpus- bzw. computerlinguistischen Analyse der elektronischen Volltexte. Alle Quellen stehen in verschiedenen Formaten zum Herunterladen und auch zum „Harvesten“ über eine API bereit (BBAW 2007-2015).

Im Rahmen des DTA wurden in den letzten beiden Jahren verschiedene automatische und semiautomatische Ansätze zur Erkennung von Personen- und Ortsnamen evaluiert. Immer wieder bedeuteten dabei die Heterogenität des Korpus und die große sprachliche Varianz innerhalb des Textkorpus eine Herausforderung für die Tools: Je früher die Entstehungszeit eines Textes liegt, desto größer werden sprachliche und sachliche Differenz bei der Benennung von Eigennamen. Der Fokus wird im Folgenden auf Ortsnamen in historischen Texten des DTA liegen.

Das Ziel der Studie besteht darin, die Verteilung der im DTA erwähnten Ortsnamen darzustellen, um ein synthetisches Bild der Sammlung zusammenzustellen und gleichzeitig Rückschlüsse auf den Inhalt zu ermöglichen. Sie erfolgt im Rahmen einer Kooperation zwischen der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften (Zentrum Sprache) und der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ICLTT, Institut für Corpuslinguistik und Texttechnologie), beide Zentren verfügen über digitalisierte historische Textkorpora.

## Erkennung von Ortsnamen

Spezialisierte Werkzeuge aus dem Gebiet der Computerlinguistik werden im Rahmen dieser Studie eingesetzt. Erstens wird für die Tokenisierung (Segmentierung in Wortformen) die Software WASTE (Jurish / Würzner 2013) benutzt, die speziell für Texte verschiedener Epochen im Rahmen des DTA entwickelt
worden ist. So lassen sich Sprachqualitäten besser
annähern, die von den heutigen Standards abweichen.

Die deutsche Version des „Wikiwörterbuchs“ Wiktionary der Wikimedia Stiftung, das von Internetnutzern gepflegt wird, wird verwendet, um lexikalische Informationen über Wörtern zu sammeln. Ziel dieses Vorgehens ist es unter anderem, solche Token zu erkennen, die mit Sicherheit keine Eigennamen sind. Ein weiteres mögliches Problem besteht bei Eigennamen, die keine Ortsnamen sind, jedoch aus verschiedenen Gründen als solche ausgezeichnet worden sind, u. a. Namen von bekannten Autoren so wie fiktive Namen und Vornamen. Listen werden also benutzt, um bereits bekannte Eigennamen auszugrenzen.

Die Erkennung von Ortsnamen beruht oft auf Verfahren aus der künstlichen Intelligenz sowie named-entity recognition (Leidner / Lieberman 2011). Wissensbasierte Methoden zeigen jedoch auch vielversprechend Ergebnisse, so wie zum Beispiel anhand von Datenbanken aus Wikipedia (Hu et al. 2014).

Unsere Erkennung der Ortsnamen erfolgt
über Datenbanken, die die Vorteile von
geisteswissenschaftliche Sorgfalt und Opportunismus
aus Big Data Herangehensweisen kombiniert. Über ein
gleitendes Fenster wird nach Treffern (einschließlich
Mehrwortausdrücken) gesucht. Aus der passenden
Datenbank werden Koordinaten und gegebenenfalls
weitere geographisch relevante Informationen extrahiert,
diese Daten werden wiederum in einer weiteren
für das gesamte Verfahren angelegten Datenbank
zusammengefasst. Falls mehrere Möglichkeiten
bestehen, ist ein Disambiguierungsverfahren nötig,
das Informationen wie Distanz, Kontext und aktuelle
Bevölkerungszahlen benutzt.

Die Erkennung erfolgt über die Durchsuchung von Listen unterschiedlichen Ranges: als Erstes wird nach aktuellen sowie ehemaligen Ländern und vergleichbaren Hoheitsgebieten gesucht (z. B. Österreich-Ungarn), dann wird die Suchanfrage um Regionen oder regionale Landschaften erweitert (z. B. Schwaben), bei einem negativen Ergebnis wird anschließend nach Städten und schließlich nach geographischen Merkmalen wie Flüssen oder Bergen gesucht. Die dafür nötigen Informationen wurden zum Teil händisch (Staaten und Regionen) und zum Teil automatisch gesammelt und händisch zusammengefasst oder überprüft (Städte und Geographie). Da mancherorts die Staatsgrenzen bis ins 20. Jahrhundert instabil geblieben sind und da gewisse Staaten sich durchaus als multinational verstehen lassen, wurden insbesondere für Mitteleuropa Listen einschließlich der aktuellen oder ehemaligen deutschen Namen erstellt, u. a. anhand von bereits im Web auffindbaren Listen wie zum Beispiel Kategorien oder Listen von Wikipedia.

Jedem eindeutigen Ortsnamen wurden dann
Koordinaten hinzugefügt, entweder durch automatische
Abfrage von Wikipedia und Wikidata oder händisch
unter Heranziehungen historischer Beschreibungen oder
Atlanten. Bei politischen Entitäten wurde bisher Europa

im 19. und 20. Jahrhundert in Betracht gezogen. Die
Listen werden regelmäßig erweitert, sie umfassen derzeit
78 Hoheitsgebiete, 858 Regionen, 9.846 Städte und
13.962 geographische Merkmale.

Wenn kein Treffer in den Listen gefunden wird,
werden größere, automatisch erstellte Ortsregister in
Betracht gezogen. Geographische Informationen über
Orte stammen dann aus den Geonames-Datenbanken, die
zum Beispiel von dem Openstreetmap Projekt benutzt
werden, und dessen Creative Commons Attribution
Lizenz eine Wiederverwendung der Daten ermöglicht.
Alle Datenbanken für aktuelle europäische Länder
sind gesammelt und verarbeitet worden: gewisse
Ortstypen (nämlich Region und bewohnter Ort) sind
ausgewählt worden, und existierende Varianten in
diversen europäischen Alphabeten sind extrahiert worden,
um mögliche Änderungen im Laufe der Geschichte zu
reflektieren.

Projektion auf einer Karte

Schließlich werden die Ergebnisse auf eine Karte
Europas projiziert, die die tatsächliche politische Lage
dieser Zeit spiegelt. Dafür werden die Grenzen von 1914
gezeigt. Der quantitative Schwerpunkt des Korpus liegt
nämlich auf dem 19. Jahrhundert liegt und der Stand
vor dem ersten Weltkrieg gibt ein vernünftiges Bild
von Europa während des 'langen 19. Jahrhunderts'. Die
Qualität der Daten so wie des graphischen Resultats
wurde in mehreren Durchläufen geprüft, dabei wurden
jeweils verbliebene Fehler eliminiert: die Karte bzw. die
Projektion der Daten wird so sukzessive verbessert und
feiner justiert.

Zur Projektion wird die Kartographieumgebung
TileMill benutzt, die eine Anpassung anhand der
Stylesheet-Sprache CartoCSS ermöglicht. So können
wichtige Punkte im Graphen hervorgehoben werden. Die
Wahl verschiedener Farben erleichtert den Überblick
über das visualisierte Ergebnis und dessen Interpretation,
da im Feld der Visualisierungsstudien bekannt ist, dass
das menschliche Auge instinktiv unterscheiden und
klassifizieren kann (Bertin 1967).

Karte
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Karte von Europa in den Grenzen von 1914 (Hoheitsgebiete in Gelb, Regionen in Orange, Städte sowie aus Geonames extrahierte Ortsnamen in Grün, geographische Merkmale in Blau).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Zoom: Karte von Mitteleuropa in den Grenzen von 1914 (Hoheitsgebiete in Gelb, Regionen in Orange, Städte sowie aus Geonames extrahierte Ortsnamen in Grün, geographische Merkmale in Blau).</figcaption></figure>

## Diskussion

Wir hegen die Hoffnung, dass solche Visualisierungsstudien den Weg nach einer größeren Sichtbarkeit von digitalem Kulturerbe und von literarischer Forschung im digitalen Zeitalter ebnen. Genauer betrachtet glauben wir, dass detailreiche Annäherungsweisen gefragt werden, die sowohl auf technischer Kompetenz als auch auf historisches und literarisches Wissen aufbauen. In diesem Sinne planen wir, mehr Metadaten einzubeziehen sowie vielseitige Visualisierungen zu erzeugen.

Es sollte immer berücksichtigt werden, dass die linguistischen Korpora, die als Basis für die Karte benutzt werden, immer schon ein Konstrukt sind, woraus folgt, dass die auf diesen Daten basierenden Projektionen ebenso Konstrukte sind: Auch wenn sie unmittelbar interpretierbar scheinen, spielen Qualität der Daten, Spezialisierungsgrad der Verarbeitungskette und Qualitätsprüfung eine maßgebende Rolle. Deswegen sind wir der Meinung, dass eine gewisse Dekonstruktion des Prozesses nötig ist, im Sinne einer Öffnung der black box, die dem Betrachter das originelle Moment der Entzückung vielleicht wegnimmt, aus wissenschaftlicher Sicht jedoch wünschenswert ist. So möchten wir keine Fehler kaschieren, eventuelle Verzerrungen nicht verschweigen, und für die Reproduzierbarkeit des gesamten Prozesses sorgen, einerseits durch detailreiche Dokumentierung des Prozesses, andererseits durch die Herausgabe möglichst aller dabei verwendeten Tools und Komponenten als Open Source Software.

So können unmögliche, in diesem Kontext falsche Verbindungen vermieden werden: es gibt zum Beispiel einen Ort namens "Hermann" in Norwegen, was Fakt und Datum zugleich ist. Es ist jedoch nötig, sich nicht allein auf diese Datengrundlage zu verlassen, wenn man nach Orten sucht, sonst wird das Endprodukt – d. h. die Karte – verfälscht.

Interessanterweise bietet die Karte für einen möglichen Hermeneuten genau diese Fälle in Perspektive, die Existenz eines möglicherweise falschen Knotens bleibt nicht unbemerkt und wirft Fragen auf. Auf dieser Weise ist uns zum Beispiel ein systematischer Fehler mit den Vornamen aufgefallen. Durch diese hermeneutische Schleife wird die Analyse nach und nach verschärft.

Die Säuberung der Daten ist in dieser Hinsicht entscheidend, die Anzahl und Vielfalt von Filtern, die eingesetzt werden, erheben unsere Arbeit von einer massiven Datensammlung und -Analyse auf das Niveau einer Studie in Digital Humanities, die Rücksicht auf Besonderheiten einer Sprache und einer Epoche nimmt.

## Bibliographie

**BBAW** (2007-2015): *Deutsches Textarchiv*. Berlin: Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften
http://www.deutschestextarchiv.de/ [letzter Zugriff 30. Januar 2016].

**Bertin, Jacques** (1967): *Sémiologie graphique*. Paris: Mouton / Gauthier-Villars.

**Hu, Yingjie / Janowicz, Krzysztof / Prasad, Sathya** (2014): „Improving Wikipedia-Based Place Name Disambiguation in Short Texts Using Structured Data from Dbpedia“, in: *Proceedings of the 8th ACM Workshop on Geographic Information Retrieval, Dallas, Texas* 8–16.

**Jurish, Bryan / Würzner, Kay-Michael** (2013): „Word and Sentence Tokenization with Hidden Markov Models“, in: *Journal for Language Technology and Computational Linguistics* 28, 2: 61–83.
Leidner, Jochen L. / Lieberman, Michael D. (2011): „Detecting Geographical References in the Form of Place Names and Associated Spatial Natural Language“, in: *SIGSPATIAL Special* 3, 2: 5–11.

# Ähnlichkeitssuche in den Digital Humanities: Semi-automatische Identifikation von Kostümmustern

## Barzen Johanna

johanna.barzen@iaas.uni-stuttgart.de
Universität Stuttgart, Deutschland

## Falkenthal Michael

Falkenthal@iaas.uni-stuttgart.de
Universität Stuttgart, Deutschland

## Hentschel Frank

Frank.Hentschel@uni-koeln.de
Universität zu Köln, Deutschland

## Leymann Frank

Leymann@iaas.uni-stuttgart.de
Universität Stuttgart, Deutschland

## Strehl Tino

Tino.Strehl@student.reutlingen-university.de
Hochschule Reutlingen, Deutschland

## Ausgangslage

Kostüme in Filmen sind ein wichtiges Gestaltungselement der diegetischen Welt. Mit MUSE¹ (MUster Suchen und Erkennen) verfolgen wir das Ziel, Konventionen zu identifizieren und darstellbar zu machen, die sich entwickelt haben, um Kostüme als kommunikatives, bedeutungstragendes Element zu nutzen. Um diese Konventionen zu identifizieren, verwenden wir das Konzept des Musters nach Christopher Alexander et al. (1977). In dieser Tradition kann ein Kostümmuster als abstrakte und bewährte Lösung eines wiederkehrenden Designproblems, wie beispielsweise der adäquate textile Ausdruck eines bestimmten Charakters, verstanden werden.

Um die Identifikation und das Verfassen von Mustern zu unterstützen, haben wir ein Lösungs- und ein

Musterrepository konzipiert und implementiert. Während das Lösungsrepository ein detailliertes Erfassen der Kostüme aus Filmen ermöglicht (konkrete Lösungen für Designprobleme), können im Musterrepository abstrakte Designlösungen (Kostümmuster) abgelegt werden (Fehling et al. 2014). Wie aber identifiziert man diese Kostümmuster aus der Menge der multidimensional beschriebenen Kostümdaten?

Einen ersten Ansatz haben wir mittels der Analyse aufbauend auf OLAP Cubes vorgestellt (Barzen 2015). Dieser Ansatz erlaubt multidimensionale Abfragen auf den Kostümdatenbestand, beschränkt sich allerdings auf die Analyse der Kostümdaten durch konkrete Abfragen. Bei konkreten Abfragen nicht vermutete Zusammenhänge im Datenbestand können dabei nicht identifiziert werden. Um solche Zusammenhänge der Daten sichtbar zu machen, gewinnen besonders in Industrie und Naturwissenschaften Techniken aus dem Bereich des Data Minings an Gewicht. Diese erlauben mögliche „Auffälligkeiten“ oder Cluster in Datensätzen zu finden. Was wir in diesem Poster vorstellen möchten, ist eine Werkzeugumgebung, die verschiedene Algorithmen und entsprechende Visualisierungen der Analyseergebnisse zur Identifikation von „Kostümmusterkandidaten“ unterstützt. Dem vorgegebenen Umfang geschuldet, beschränken wir uns in diesem Abstrakt auf das Vorstellen einer der angewandten Methoden: Wie kann man die Ähnlichkeit der Daten selektiv auswerten um durch die Visualisierung ähnlicher Ausprägungen von Kostümen aus dem Lösungsrepository Hinweise auf Kostümmuster zu erhalten?

## Methodischer Ansatz (exemplarisch)

Um ähnlich wirkende Artefakte (hier die konkreten Kostüme und deren Basiselemente wie Hosen, Pullover, etc.) zu identifizieren und zu visualisieren, machen wir uns die taxonomische Strukturierung (Barzen 2013) des Datenbestandes als Hintergrundwissen zunutze. Um eine detaillierte und strukturierte Erfassung der Kostüme zu gewährleisten, werden sie durch die Eingabe der kostümrelevanten Parameter (Attributbeschreibungen wie Farbe, Material, Zustand etc.), deren Wertebereich durch zugrundeliegende Taxonomien vorstrukturiert ist, beschrieben und im Lösungsrepository gespeichert. In der Literatur gibt es bewährte Verfahren, um aus einer Taxonomie, die Ähnlichkeiten von Objekten berechnen zu können. Insbesondere in der Biologie (Lord 2003), aber auch in der Linguistik (Jiang 1997) haben sich beispielsweise Verfahren zur Ähnlichkeitsbestimmung von Genotypen oder Sprachbausteinen bewährt. Dieser Ansatz soll auf die Kostümdaten übertragen werden.

Um die Ähnlichkeit von Artefakten zu bestimmen, wird die Struktur der Taxonomie als Hintergrundwissen einer Distanz-Funktion als Graph bereitgestellt.