title: Detection, Extraction and Analysis of Vossian Antonomasia in Large Text Corpora Using Machine Learning
Creators: name: Schwab, Michel
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin
Year: 2024
Subjects: subject: Vossianische Antonomasie
subject: Klassifikation
subject: NLP
subject: Digital Humanities
subject: Digital Humanities
subject: NLP
subject: Vossian Antonomasia
subject: Classification
subject: Sequence Tagging
subject: 004 Informatik
subject: ST 306

description: Rhetorische Stilmittel, werden seit jeher in Texten verwendet, um Bilder zu erzeugen, Leser zu fesseln und wichtige Punkte hervorzuheben. Unter diesen Stilmitteln ist die Vossianische Antonomasie besonders für den Einsatz von Eigennamen als rhetorische Elemente beliebt. Genauer definiert beinhaltet die Vossianische Antonomasie, dass einem Eigennamen eine bestimmte Menge von Eigenschaften oder Attributen zugeordnet wird, indem ein anderer Eigenname, der für die entsprechenden Eigenschaften allgemein bekannt ist, genannt wird. Modifizierende Phrasen, die typischerweise in Kombination mit dem letztgenannten Eigennamen auftreten, helfen, diese Attribute zu kontextualisieren. Trotz ihrer Allgegenwärtigkeit in modernen Medien ist die Forschung zu ihrer Identifizierung, Verwendung und Interpretation selten. Dies motiviert das Thema dieser Arbeit: die automatische Erkennung, Extraktion und Analyse der Vossianischen Antonomasie. Wir präsentieren mehrere Methoden zur automatisierten Erkennung des Phänomens und entwickeln einen annotierten Datensatz. Die Methoden basieren zumeist auf neuronalen Netzen. Zusätzlich stellen wir verschiedene Ansätze zur Extraktion jedes Teils des Stilmittels in einem Satz vor. Darüber hinaus führen wir sprachübergreifende Extraktionsmodelle ein und verfeinern Erkennungsmethoden für eine verbesserte Leistung bei bisher unbekannten syntaktischen Variationen des Phänomens, indem wir uns ausschließlich auf den Schlüsseleigennamen des Stilmittels konzentrieren. Außerdem befassen wir uns mit einer anderen, aber ergänzenden Aufgabe, nämlich der Extraktion des zu beschreibenden Eigennamens in einem ganzen Textabsatz. Für ein tieferes Verständnis der Vossianischen Antonomasie präsentieren wir eine explorative Analyse des entwickelten Datensatzes. Wir führen zwei interaktive Visualisierungen ein, die die einzelnen Teile des Phänomens und ihr Zusammenspiel hervorheben, um weitere Einblicke zu gewinnen.
description: Stylistic devices, also known as figures of speech or rhetorical devices, have always been used in text to create imagery, engage readers, and emphasize key points. Among these devices, Vossian Antonomasia, which is closely related to metaphor and metonymy, is particularly popular for employing named entities as rhetorical elements. Defined more precisely, Vossian Antonomasia involves attributing a particular set of properties or attributes to an entity by naming another named entity that is generally well-known for the respective properties. Modifying phrases, which typically appear in combination with the latter entity, help contextualize these attributes. Despite its ubiquity in modern media, the research on its identification, usage, and interpretation is rare. This motivates the topic of this thesis: The automated detection, extraction and analysis of Vossian Antonomasia. We present several methods for the automated detection of the phenomenon and create an annotated dataset. Mostly, the methods are based on neural networks. Additionally, we introduce several approaches for extracting each chunk of the device in a sentence by modeling the problem as a sequence tagging task. Moreover, we introduce cross-lingual extraction models and refine detection methods for an improved performance on unseen syntactic variations of the phenomenon by focusing solely on the key entity of the device. Furthermore, we tackle a distinct but complementary task, namely, the extraction of the entity being described in an entire text paragraph. For a deeper understanding of Vossian Antonomasia, we present an exploratory analysis of the developed dataset. We introduce two interactive visualizations that highlight the chunks of the phenomenon and their interplay to gain more insights.