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Hands-on-
Workshop
Digitale Textannotationen
Kurze Vorstellung
Lisa Scharrer
Germanistische Computerphilologie
Projekt „Digitalität in den
Fachdidaktiken (DFd)“
Was sind Annotationen?
 Verlagswesen: kurze inhaltliche Zusammenfassung
eines Buches (für bibliothekarische Zwecke)
 Sprachwissenschaft: Beschreibung einer
syntaktischen Struktur
 Biochemie: mithilfe von Computerprogrammen
vorhergesagte Aufeinanderfolge von Genen
 Informatik: Strukturelement, durch das bestimmte
Daten in den Quellcode eines Programms
eingebunden werden
„Annotationen“ im Alltag
[1]
[3]
Annotationen in den Digital
Humanities
Decretum Gratiani
[4]
• Archivieren
• Erschließen
• Analysieren
• Kontextualisieren
[5]
[6]
Annotationen in den Digital
Humanities
Annotationsformen
 Klammern [], (), <>, /POS
 Farben
[7]
Annotationsarten
 Linguistisch (z.B. Wortarten-Annotation)
 Semantisch (z.B. inhaltliche)
 Technische (z.B. Zeitstempel, Version, Lizenz…)
vgl. [8] Rapp, Andrea. (2017). Manuelle und automatische Annotation. In:
Fotis et al. Digital Humanities. Eine Einführung. J.B. Metzler
Manuelle
Annotationsworkflows
Datenanalyse
Definition der
Annotationskategorien
Annotieren
EvaluierungErneute Annotation
vgl. [8]
Manuelle Annotationen in der
Lehre
Definition der
Annotationskategorien
• Entwicklung eines Annotationsschemas
• Inhaltliche Annotationen: Textkenntnis
• Linguistische Annotationen: Fachwissen
Beispiel: Manuelle Annotation
in der Lehre
1. Close-reading
Beispiel: Manuelle Annotation
in der Lehre
1. Close-reading
*2. First annotation
layer: Unknown
vocabulary
Beispiel: Manuelle Annotation
in der Lehre
1. Close-reading
*2. First annotation
layer: Unknown
vocabulary
*3. Second
annotation layer:
Content enrichment
Beispiel: Manuelle Annotation
in der Lehre
1. Close-reading
*2. First annotation
layer: Unknown
vocabulary
*3. Second
annotation layer:
Content
enrichment
*4. Third annotation
layer: hypertextual
links
Beispiel: Manuelle Annotation
in der Lehre
1. Close-reading
*2. First annotation
layer: Unknown
vocabulary
*3. Second
annotation layer:
Content
enrichment
*4. Third annotation
layer: hypertextual
links
*5. Analysis and
extraction/annotation of
specific linguistic
phenomena (passive,
cases, past tense)
Manuelle Annotationen mit
dem UAM CorpusTool
 Link:
http://www.corpustool.com/download.html
 http://www.faz.net/aktuell/wissen/geist-
soziales/studie-ueber-analphabetismus-hilft-
visuelles-training-15068206.html (UTF-8)
 Lesen Sie sich in den Text ein
 Entscheiden Sie sich für 2-3
„Annotationskategorien“
Annotationsschemata
entwickeln
Ortsnamen Zahlen Farben
Annotationsschemata
entwickeln
Pronomen
Personalpronomen Possesivpronomen
Demonstrativpron
omen
Annotationsschemata
entwickeln
Tiere
Vögel Schmetterlinge Bienen
Amsel
Drossel
Annotationsschemata
entwickeln
Tiere
Vögel
Schmetterlinge
Bienen
Amsel
Drossel
Insekten
Annotationsschema
implementieren
Einsatzmöglichkeiten der
Schemata-Entwicklung
 Unterrichtsvorbereitung
 Wissensabfrage
 Wissensstrukturierung
 …
 Entwickeln Sie Arbeitsanweisungen für die
Schema-Entwicklung!
Annotationen in XML
 Z.B. mit Oxygen oder Notepad++
 Abfragemöglichkeiten mit Xpath, Xquery
und eigener Scriptsprache
 Öffnende <head> und schließende tags
</head>
 Langfristig verfügbar
Automatische Annotationen
 v.a. linguistische (Wortartenerkennung ->
POS-Tagging)
 Vordefiniert
regelbasiert statistisch
hybride
Automatische Annotationen
 http://wortarten.info/
 http://textanalysisonline.com/nltk-pos-
tagging
Halbautomatische
Annotationen
 Z.B. Regular Expressions (Notepad++)
 Search & Replace
 Suche nach (([a-zA-Z]*hirnb)
 Ersetze mit 1<Wortfeld Gehirn>
 Liste der RegularExpressions online
Markup-Sprachen
 eXtensible Markup Language (XML)
 Hypertext Markup Language (HTML)
 …
 Sehr gute, interaktive Tutorials:
https://www.w3schools.com/html/
Warum Annotationen?
 Vielzahl an Möglichkeiten der
Weiterverarbeitung
 Geschlossene Markup-Sprachen (HTML)
 Offene Markup-Sprachen (XML)
 Information Retrieval
 Als Lernmethode:
 Schemakreierung
 Annotationsprozess
 Reflexion
Bildquellen
 [1] http://www.business2community.com/twitter/twitter-hashtag-80-twitter-terms-0842959
 [2] http://www.kennzeichnungswiki.de/index.php/Preisschild_Salamibr%C3%B6tchen_(Beispiel)
 [3] http://blog.kurtjakob.ch/uploads/AufsatzaufdemLaptopFortsetzung_13031/Aufsatz01.png
 [4]
http://www.bne.es/es/Micrositios/Exposiciones/BNE300/Exposicion/Seccion1/sub1/Obra18.html?orige
n=galeria
 [5] https://www.netzsieger.de/k/usb-sticks
 [6] https://www.vbe-bw.de/feuer/
 [7] Mainardi, C., Jolivet, V., Sellami, Z. (2016). Analyzing the 17th Century Theatre Critique Texts with a
Semantic Annotation Tool Driven by a Dedicated Ontology. In Digital Humanities 2016: Conference
Abstracts. Jagiellonian University & Pedagogical University, Kraków, pp. 614-616.
 [8] Rapp, A. (2017) Manuelle und Automatische Annotation. In: Jannidis, F. ; Kohle, H.; Rehbein, M.
(Hrsg). Digital Humanities. Eine Einführung. JB Metzler
Was Computerlinguistik noch kann ;)
http://text-processing.com/demo/sentiment/
http://sentiment.vivekn.com/

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