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Quantitative Analyse der Medienwellen der Spanischen Grippe (1918/19). Eine Fallstudie
1. Präambel
1.1. Lernziele
1.2. Technische Voraussetzungen
2. Fragestellung und Operationalisierung. Einführung in die Fallstudie
2.1. Fragestellung
2.2. Operationalisierung
2.3. Resümee
2.4. 🏆Selbsttest: Wissen und Praxis
3. Korpusaufbau. Auswählen, sammeln, dokumentieren
3.1. Korpora als Forschungsobjekte der Digital Humanities
3.2. Elemente von Korpora: Texte als digitale Objekte
3.3. Metadaten
3.4. Aufbau des Forschungskorpus
3.5. Resümee
3.6. 🏆Selbsttest: Wissen und Praxis
4. OCR. Von Bild zu Text
4.1. OCR als Methode, um Text maschinenlesbar zu machen
4.2. 🚀 OCR in Python mit PyTesseract
4.3. Messung der OCR-Qualität
4.4. 🚀 Messung der OCR-Qualität in Python
4.5. Resümee
4.6. 🏆Selbsttest: Wissen und Praxis
5. OCR-Nachbereitung. Manuell, automatisch, LLMs
5.1. Einführung in die OCR-Nachbearbeitung
5.2. 🚀 Regelbasierte OCR-Nachbearbeitung
5.3. LLM-basierte OCR-Nachbearbeitung
5.4. Resümee
5.5. 🏆Selbsttest: Wissen und Praxis
6. Korpusverarbeitung. Von Strings zu Token
6.1. NLP als Methode zur “Semantisierung” von Text
6.2. 🚀 Korpusverarbeitung – Annotation mit spaCy
6.3. Resümee
6.4. 🏆Selbsttest: Wissen und Praxis
7. Korpusanalyse. Von Häufigkeiten zu Diagrammen
7.1. Häufigkeitenanalyse, Visualierung und KWIC
7.2. 🚀 Analyse 1: Diachrone Frequenzdiagramme
7.3. 🚀 Analyse 2: Keyword in Context (KWIC)
7.4. Resümee
7.5. 🏆Selbsttest: Wissen und Praxis
8. Reflexion
8.1. Ausblick: Die Auswirkung der LLM-Nachkorrektur auf die Suche nach Textspuren der Spanischen Grippe
9. Epilog
9.1. Fragen und Feedback
9.2. Literaturverzeichnis
9.3. Autor*innen
9.4. QUADRIGA
9.5. Impressum
Repository
Open issue
.md
.pdf
Epilog
9.
Epilog
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