Lyra ist eine interaktive Umgebung, die es ermöglicht, Visualisierungen von Daten individuell zu erstellen. Hierzu muss nicht programmiert werden, denn die Visualisierungen werden bequem per Drag-and-Drop (der Daten zu den gewünschten Positionen) erzeugt.
Gensim ist eine Open-Source-Bibliothek für Python, die verschiedene Algorithmen beinhaltet. Gensim kann für unterschiedliche Fragestellungen eingesetzt werden. Da alle Algorithmen ermöglichen, automatisiert semantische Strukturen in den Textdaten zu entdecken, bietet Gensim sich insbesondere für die Verarbeitung großer Textsammlungen an.
INCEpTION ist ein im Browser laufendes Tool zur manuellen und automatischen Annotation von großen Textsammlungen. Ferner unterstützt es kollaboratives Arbeiten an Texten und bietet das automatische Berechnen einer Übereinstimmung zwischen Annotator*innen (inter-annotator agreement) an.
GROBID ist ein Open Source Tools welches rohe TXT- und PDF-Dateien strukturieren und in TEI/XML umwandeln kann. Mit diesem Tool können bibliographische Informationen aus Texten extrahiert oder ganze Texte in TEI konvertiert werden.
Der CorpusExplorer ist ein computerlinguistisches Tool zur Aufbereitung und Analyse von Korpora. Es kann zur explorativen Erforschung von Texten in digitaler Form genutzt werden und bietet eine Vielzahl an Auswertungsfunktionen.
● Anwendungsbezug: Figurenkonstellation in Emilia Galotti
● Methodik: Netzwerkanalyse
● Angewendetes Tool: Gephi
● Lernziele: Erstellen und Auswerten eines Figuren-Netzwerks: Anpassen des Netzwerks auf Datenebene und Individualisierung der Visualisierung, Download der Netzwerk-Grafiken
● Dauer der Lerneinheit: ca. 90 Minuten
● Schwierigkeitsgrad des Tools: mittel
Citavi ist ein Literaturverwaltungsprogramm für Windows. Mit Citavi können Referenzen zu Fachliteratur gesammelt, um Notizen angereichert und in Form von Einzelverweisen und ganzen Bibliografien exportiert werden. Citavi eignet sich außerdem zur Literaturrecherche und zur Wissensorganisation.
Das Tagset Emotionsanalyse ist für die Analyse emotionstragender Textelemente in literarischen Texten geeignet. Es enthält grundlegende Kategorien für die Untersuchung von durch literarische Figuren zum Ausdruck gebrachten Emotionstypen und basiert auf strukturorientierten Ansätzen der Emotionsforschung. Das Tagsets ist darauf ausgerichtet, zunächst eine möglichst große Bandbreite figurenbezogener emotions-, gefühls- oder stimmungstragender Textelemente herauszufiltern, die sich anschließend in einem weiteren Analyseschritt klassifizieren lassen.
Das Tagset Interpretationstexte analysieren dient der Annotation literaturwissenschaftlicher Interpretationstexte. Es stellt Kategorien zur Analyse wichtiger Strukturmerkmale und anderer Eigenschaften von Interpretationen bereit (z. B. zur Markierung zentraler Thesen, von Formen des Umgangs mit Forschungsliteratur usw.). Darüber hinaus kann es auch für die Annotation von wissenschaftlichen Texten im Allgemeinen verwendet werden und lässt sich je nach Bedarf leicht ergänzen bzw. anpassen.
