Annotationen zu den Büchern: - Die Agnellis. Die heimlichen Herrscher Italiens - Die Außen- und Friedenspolitik des Heiligen Stuhls - Moralkommunikation der Macht, politische Konstruktion sozialer Kohäsion im Wohlfahrtsstaat

Annotationen

To overcome the limitations of structural XML mark-up, graph-based data models and graph databases, as well as event-based ontologies like CIDOC-CRM (FORTH-ICS 2018) have been considered for the creation of digital editions. We apply the graph-based approach to model charter regests and extend it with the CIDOC-CRM ontology, as it allows us to integrate information from different sources into a flexible data model. By implementing the ontology within the Neo4j graph database (Neo4j 2018) we create a sustainable data source that allows explorative search queries and finally, the integration of the database in various technical systems. Our use case are the charters from the St. Katharinenspital, a former medieval hospital in Regensburg, Germany. By analysing charter abstracts with natural language processing (NLP) methods and using additional data sources related to the charters, we generate additional metadata. The extracted information allows the modelling of cross-document interdependencies of charter regests and their related entities. Building upon this, we develop an exploratory web application that allows to investigate a graph-based digital edition. Thereby, each entity is displayed in its unique context, i.e., it is shown together with its related entities (next neighbours) in the graph. We use this to enhance the result lists of a full-text search, and to generate entity-specific detail pages.

We present a novel approach to training data-driven dependency parsers on incomplete annotations. Our parsers are simple modifications of two well-known dependency parsers, the transition-based Malt parser and the graph-based MST parser. While previous work on parsing with incomplete data has typically couched the task in frameworks of unsupervised or semi-supervised machine learning, we essentially treat it as a supervised problem. In particular, we propose what we call agnostic parsers which hide all fragmentation in the training data from their supervised components. We present experimental results with training data that was obtained by means of annotation projection. Annotation projection is a resource-lean technique which allows us to transfer annotations from one language to another within a parallel corpus. However, the output tends to be noisy and incomplete due to cross-lingual non-parallelism and error-prone word alignments. This makes the projected annotations a suitable test bed for our fragment parsers. Our results show that (i) dependency parsers trained on large amounts of projected annotations achieve higher accuracy than the direct projections, and that (ii) our agnostic fragment parsers perform roughly on a par with the original parsers which are trained only on strictly filtered, complete trees. Finally, (iii) when our fragment parsers are trained on artificially fragmented but otherwise gold standard dependencies, the performance loss is moderate even with up to 50% of all edges removed. / Wir präsentieren eine neuartige Herangehensweise an das Trainieren von daten-gesteuerten Dependenzparsern auf unvollständigen Annotationen. Unsere Parser sind einfache Varianten von zwei bekannten Dependenzparsern, nämlich des transitions-basierten Malt-Parsers sowie des graph-basierten MST-Parsers. Während frühere Arbeiten zum Parsing mit unvollständigen Daten die Aufgabe meist in Frameworks für unüberwachtes oder schwach überwachtes maschinelles Lernen gebettet haben, behandeln wir sie im Wesentlichen mit überwachten Lernverfahren. Insbesondere schlagen wir "agnostische" Parser vor, die jegliche Fragmentierung der Trainingsdaten vor ihren daten-gesteuerten Lernkomponenten verbergen. Wir stellen Versuchsergebnisse mit Trainingsdaten vor, die mithilfe von Annotationsprojektion gewonnen wurden. Annotationsprojektion ist ein Verfahren, das es uns erlaubt, innerhalb eines Parallelkorpus Annotationen von einer Sprache auf eine andere zu übertragen. Bedingt durch begrenzten crosslingualen Parallelismus und fehleranfällige Wortalinierung ist die Ausgabe des Projektionsschrittes jedoch üblicherweise verrauscht und unvollständig. Gerade dies macht projizierte Annotationen zu einer angemessenen Testumgebung für unsere fragment-fähigen Parser. Unsere Ergebnisse belegen, dass (i) Dependenzparser, die auf großen Mengen von projizierten Annotationen trainiert wurden, größere Genauigkeit erzielen als die zugrundeliegenden direkten Projektionen, und dass (ii) die Genauigkeit unserer agnostischen, fragment-fähigen Parser der Genauigkeit der Originalparser (trainiert auf streng gefilterten, komplett projizierten Bäumen) annähernd gleichgestellt ist. Schließlich zeigen wir mit künstlich fragmentierten Gold-Standard-Daten, dass (iii) der Verlust an Genauigkeit selbst dann bescheiden bleibt, wenn bis zu 50% aller Kanten in den Trainingsdaten fehlen.

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