Zusammenfassung

Der Idee einer quantitativen und zugleich multidimensionalen Einteilung dramatischer Figuren folgend versuchen wir Titelfiguren im deutschsprachigen Drama automatisch zu bestimmen. Dazu fassen wir das Problem als Klassifikationsaufgabe, die mit maschinellen Lernverfahren bearbeitet wird. Als Features nutzen wir die gesprochenen Tokens der Figuren, deren Bühnenpräsenz, Netzwerkmetriken, Topic Modeling und einige Metadaten.Wir können zeigen, dass unser multidimensionales Modell sinnvolle Ergebnisse für die Klassifikation titelgebender Figuren liefert: MCC 0.66. Titelfiguren werden sehr zuverlässig erkannt (Recall 1.00), das Modell neigt jedoch zur Übergeneralisierung. Wir evaluieren diese Klassifikationsergebnisse anhand von Lessings „Emilia Galotti“.

BibTeX

@inproceedings{ Krautter2019aa,
   Title = { { Klassifikation von Titelfiguren in deutschsprachigen Dramen und Evaluation am Beispiel von Lessings „Emilia Galotti“ } },
   Address = { Frankfurt am Main, Germany },
   Author = { Benjamin Krautter and Janis Pagel },
   Booktitle = { Konferenzabstracts DHd 2019 Digital Humanities: multimedial & multimodal },
   Pages = { 160-164 },
   Month = { March },
   Doi = { 10.5281/zenodo.2596095 },
   Year = { 2019 }
}

RIS

TY - 
TI - Klassifikation von Titelfiguren in deutschsprachigen Dramen und Evaluation am Beispiel von Lessings „Emilia Galotti“
AU - Benjamin Krautter
AU - Janis Pagel
PY - 2019
CY - Frankfurt am Main, Germany
DO - 10.5281/zenodo.2596095
ID - Krautter2019aa
J2 - Konferenzabstracts DHd 2019 Digital Humanities: multimedial & multimodal
ER -