Text Mining in Historical Science – 10 twitter conference mottos #dhiha7

During our conference on „Text Mining in Historical Science“ last week, some themes and problems around text mining were recurrent. Brought up during several presentations, the twitter crowd of the conference started collecting these mottos, some of them serious, some half way funny, some sad… During our overall discussion at the end of the conference, we used these themes to wrap up things around text mining in historical science. Posted here (somehow contextless) they might hopefully nevertheless serve for researchers planning on text mining projects.

  1. Never underestimate pre-processing!
  2. Doublets are evil.
  3. Don’t trust (closed source) developers.


  4. [...]

Quelle: https://dhdhi.hypotheses.org/2766

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Text Mining – Limits and Opportunities – Öffentlicher Abendvortrag von Gregory Crance am DHI Paris, 29. Juni 2017

Gregory Crane (Foto: Biblindex.hypotheses.org).

„What do you do with a Million books?“ – Diese Frage Gregory Cranes reflektiert nicht nur ein für die Geistes- und Sozialwissenschaften zunehmend virulenter werdendes Erkenntnisproblem. Sie markiert gleichzeitig eine von der Altertumswissenschaft ausgehende methodologische Wende, die sich derzeit vollzieht. Sie besteht in dem Bemühen, zunehmend digital verfügbare, strukturierte und unstrukturierte Daten für die geistes- und sozialwissenschaftliche Forschung nutzbar zu machen. Nutzbar meint hier zweierlei: Es geht einerseits darum, Daten für die Forschung zur Verfügung zu stellen (Digitalisierung, Retrodigitalisierung) und andererseits darum, im Rahmen von Blended Reading Verfahren anzubieten, um mit diesen potenziell sehr großen Datenmengen arbeiten zu können (Text Mining, Data Mining).



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Quelle: http://dhdhi.hypotheses.org/2754

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Text as a Resource. Text Mining in Historical Science #dhiha7

International Symposium at the German Historical Institute Paris (DHIP)

June 29-30, 2017

DHIP, 8, rue du Parc Royal, 75003 Paris

Organized by Mareike König (DHIP), Marie Puren (INRIA) and Matthias Lemke (DHIP) in collaboration with the working group “Digital Humanities” of the Max Weber Foundation

With the financial support of DARIAH-ERIC and the Max Weber Foundation.

Please register under event@dhi-paris.fr

 

Thursday, June 29, 2017



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Quelle: http://dhdhi.hypotheses.org/2714

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CfP #dhiha7: Wissensrohstoff Text. Text Mining in den Geschichtswissenschaften

Tagung 29. und 30. Juni 2017.

„What do you do with a Million books?“ – Diese Frage Gregory Cranes reflektiert nicht nur ein für die Geistes- und Sozialwissenschaften zunehmend virulenter werdendes Erkenntnisproblem. Sie markiert gleichzeitig eine von der Altertumswissenschaft ausgehende methodologische Wende, die sich derzeit vollzieht. Sie besteht in dem Bemühen, zunehmend digital verfügbare, strukturierte und unstrukturierte Daten für die geistes- und sozialwissenschaftliche Forschung nutzbar zu machen. Nutzbar meint hier zweierlei: Es geht einerseits darum, Daten für die Forschung zur Verfügung zu stellen (Digitalisierung, Retrodigitalisierung) und andererseits darum, Verfahren anzubieten, um mit diesen potenziell sehr großen Datenmengen arbeiten zu können (Text Mining, Data Mining).



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Quelle: http://dhdhi.hypotheses.org/2679

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CfP #dhiha7: Text as a resource. Text Mining in Historical Science

Conference june 29th and 30th 2017.

“What do you do with a million books?” – Gregory Crane’s question does not only raise questions about the conditions in which the Humanities acquire knowledge. It can also be seen as indicating a methodological turning-point, unfolding today, coming from the discipline of Ancient History. It consists of all the efforts, trying to make the increasing amount of digital data, structured or unstructured, available for research in the Humanities. Making available in this sense has two sides: one is about making data accessible for scientists (e.g. digitization, retro-digitization), the other is about providing tools which allow to dig into the data, especially into huge amounts of data, for analytical purpose (Text Mining, Data Mining).



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Quelle: http://dhdhi.hypotheses.org/2681

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