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Gender Stereotype in der Literatur

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  • Diversitäts-Korpus (DisKo)
    DisKo

    DisKo – Das Diversitäts-Korpus

    Hier ging es bisher hauptsächlich um die automatische Erkennung und Analyse von Gender-Stereotypen. Das soll sich nun ändern! Denn wir wollen mit Methoden des maschinellen Lernens einen Classifier trainieren, der nicht nur weibliche, männliche und neutrale Rollen erkennen kann (wie…

    Von Mareike Schumacher Juli 26, 2022
  • DisKo,  Named Entity Recognition

    Projekt DisKo: Aufbau eines Diversitäts-Korpus (DisKo) als Grundlage für die algorithmische Textanalyse

    In der letzten Zeit haben wir in verschiedenen Fallstudien untersucht, wie Genderrollen in unterschiedlichen Genres dargestellt werden und neue Einblicke in die Verteilung stereotyper Genderrollen (und deren Zusammenhang zu Emotionen) gewonnen. Dem m*w-Ansatz folgend haben wir dabei unseren Machine-Learning-Algorithmus zur…

    Von Marie Flüh Juli 19, 2022
  • Emotionsanalyse,  Named Entity Recognition

    Von Nebenbefunden und Methodenadaptionen in den Digital Humanities am Beispiel von m*w

    Wie der/die aufmerksame Leser*in weiß, untersuchen wir seit Sommer 2019 Gendersterotype und -bewertungen (in Form von Emotionen) in literarischen Texten. Im Rahmen eines Kolloquiums an der Berlin Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften haben wir den aktuellen Stand unserer beider methodischen Schwerpunkte…

    Von Marie Flüh Juli 14, 2020
  • Wir haben das erste Modell für die automatische Erkennung von Figuren-Gender in literarischen Texten trainiert. Nun teilen wir die Ergebnisse unserer Named-Entity-Recognition Domänen-Adaption mit euch. #NER #Literaturwissenschaft #Gender
    Named Entity Recognition

    Automatische Erkennung von Figuren-Gender – das erste Modell

    Heute teilen wir erste Ergebnisse unseres Modells zur automatischen Erkennung von Figuren-Gender.

    Von Mareike Schumacher Januar 3, 2020
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