Aktuelle Lehrveranstaltungen

Natural Language Processing is the digital treatment of textual documents. Language models (from large language models such as GPT4 to smaller custom-made models) are currently shaping the landscape of NLP. In the course, we will focus on the basics and introduce the participants to an in-depth understanding of the concepts of NLP.

Based on examples from the Digital Humanities of the University of Bern, the participants will explore current implementations' capabilities and shortcomings, from Word2Vec to character-based and transformer language models. Finally, we will discuss how LLMs change the scene and ask for new strategies to deal with NLP tasks.

We will use FlairNLP (Python-based) as the framework of choice for most of the tasks. As a hub for models, we rely on huggingface.

Info

Anmeldung

KSL-Stammnummer 475403

Learning Outcome

The participants will
• get a good understanding of the concepts of language models and sequence-to-sequence
tagging
• be able to apply language models and taggers to textual documents (esp. their own
material)
• know how to train and adapt custom language models
• be able to deal with open-source LLMs

Basler Immobilienmarkt in der Vormoderne. Eine digitale Geschichte von städtischem Raum und seinen Ressourcen

Vorbemerkung: Der Kurs findet unregelmässig in Bern und Basel statt - bitte beachten Sie die Termine!

Das Wirtschaften mit städtischen Liegenschaften und Grundbesitz ist in der historischen Forschung oft nur eine Randnotiz, sei es, weil es als wenig dynamisch gilt, sei es, weil die Quellenlage disparat ist. Häuser wurden nicht nur ge- und verkauft, sie waren auch ein zentrales Element einer weitausgreifenden Schuld-, Renten- und Zinswirtschaft, die die städtische Bevölkerung ebenso einbezog wie weltliche und kirchliche Institutionen. Zur Untersuchung eines städtischen „Immobilienmarkts“ stellt das Historische Grundbuch Basel (HGB) mit seinen rund 80’000 Quellenauszügen zu häuserbezogenen Transaktionen im Zeitraum 1400-1700 einen wertvollen und weitgehend unerforschten Bestand dar. Das Projekt Ökonomien des Raums hat mit machine- learning-Methoden den Bestand erschlossen und erforschbar gemacht. Diese Datenbank bildet die Grundlage für die gemeinsame Arbeit im Forschungsseminar. Die Studierende machen sich mit den HGB-Daten und der computerlinguistischen Erschliessung mit Methoden der Digital History vertraut, entwickeln eigene Fragestellungen zum Wirtschaften mit städtischem Liegenschafts- und Grundbesitz und nutzen hierfür den in einer Datenbank verfügbaren Bestand des Historischen Grundbuchs sowie die Möglichkeiten digitaler Technologien, Forschungsresultate zu visualisieren.

Die Veranstaltung findet in enger Kooperation mit dem Departement Geschichte der Universität Basel, Prof. Dr. Lucas Burkart und PD Dr. Benjamin Hitz statt.

Spezifischen Vorkenntnisse sind nicht notwendig.

Anmeldung

KSL-Stammnummer 484302

Lernziele

Die Studierenden
• kennen die Verzeichnung historischer Entwicklungen anhand von Beispielen aus der Stadt
Basel,
• können mit historischen Problemen und Unsicherheiten in Bezug auf
Liegenschaftstransaktionen umgehen,
• wissen, wie eine relationale Datenbank mit geographischen und historischen Daten aufgebaut
und ausgewertet werden kann,
• nutzen selbständig digitale Tools, um weiterführende Auswertungen vorzunehmen.

Die Kleinstadt Zug vor 1800 mit digitalen Textanalysen von Quellen und Regesten erkunden

ACHTUNG: Bitte Daten beachten. Die Teilnahme an den ganztägigen Veranstaltungsblöcken ist verpflichtend.

Hinter dem unscheinbaren Portal www.zuger-gschicht.ch verbirgt sich eine faszinierende digitale Quellenedition. Es handelt sich um die Protokolle des Stadtrats und der Gemeindeversammlungen der Stadt Zug aus dem Zeitraum von 1471 bis 1798. Mit Volltextsuche können mehr als 80 000 Traktanden, die in diesem Zeitraum verhandelt wurden, nach vielfältigen Themen mit reichem Ertrag durchsucht werden.

Der Bestand vermittelt ein überaus vielschichtiges und farbiges Bild vom Leben in einer vormodernen Kleinstadt und wurde bisher vor allem anhand von mikrogeschichtlichen Fragestellungen und Methoden untersucht. Das Seminar wird die eindrückliche Datenbank nun erstmals mit Forschungstechniken der Digital Humanities bearbeiten und versuchen bislang unsichtbare Zusammenhänge entdecken zu können. Im Fokus stehen dabei Makroprozesse in der langen Dauer.

Der Umstand, dass die Quellen als Regesten in moderner Sprache vorliegen, kommt der Arbeit mit digitalen Analysetechniken entgegen. Zur Analyse werden wir uns des Standardrepertoires aus dem Bereich des Natural Language Processing bedienen. Darunter fällt die Erkennung von Namen (Named Entity Recognition), die Auswertung von Themen (Topic Modeling) und allgemein die Erstellung von Korpusanalysen. Testweise werden auch Large Language Modelle zwecks Datenanreicherung herangezogen.

Im ersten Teil des Kurses werden grundlegende Informationen zur Zuger Stadtgeschichte, zum zentralen Quellenbestand sowie zu den Methoden digitaler Textanalysen vermittelt. Im Rahmen einer Exkursion lernen die Studierenden die Stadt Zug und die einschlägigen Archive vor Ort kennen. Im zweiten Teil des Semesters stellen die Studierenden mithilfe von Tools der Digital Humanities eigenständige Recherchen an. Dabei werden sie von den beteiligten Fachpersonen eng begleitet. Am 11.12. präsentieren alle Studierenden die Ergebnisse ihrer Arbeit.

Informationen

Anmeldung

KSL-Stammnummer 489815

Lernziele

Die Studierenden arbeiten anhand aktueller Tools und Forschungsmethoden der Digital Humanities mit einer faszinierenden digitalen Quellenedition. Dabei gewinnen sie Einblick in digitale Arbeitstechniken und entwickeln eigenständige Fragestellungen auf Basis der (Zwischen-)Resultate. Überdies loten sie die Potentiale computergestützter Forschung aus und lernen gleichzeitig viel über das komplexe Mit- und Gegeneinander in einer vormodernen Stadtgemeinschaft.