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Wie lassen sich romanistische Korpora hinsichtlich ihrer literarischen Themen mit digitalen Methoden explorativ erforschen? Im Kontext des Verbundprojekts „Mining and Modeling Text” wurde Topic Modeling mit MALLET (McCallum 2002) auf ein Korpus von 80 französischen Romanen aus der Zeit von 1750 bis 1800 (Röttgermann et al. 2020) angewandt. Ziel des Topic Modeling-Ansatzes ist es dabei, Aussagen über die Themen von Werken zu treffen, die in Form von RDF-Tripeln in ein auf Wikibase basierendes Wissensnetzwerk einfließen. Die übergeordnete, interdisziplinäre und neuartige Idee ist es dabei, datenbasierte Literaturgeschichtsschreibung zu betreiben. Neben der Informationsextraktion aus Primärtexten speist sich das Wissensnetzwerk auch aus bereits digitalisierten bibliographischen Daten (Martin, Mylne & Frautschi 1977; Lüschow 2019). Im Zusammenspiel dieser beiden Informationsflüsse lässt sich über ein gemeinsames kontrolliertes Vokabular ein aufschlussreicher Datenabgleich vollziehen: Welche Themen der Werke wurden durch die Bibliograph:innen identifiziert und welche Topics treten durch den Topic Modeling-Algorithmus zutage? Zwei Fallstudien zu Choderlos de Laclos und Xavier de Maistre exemplifizieren die Vorgehensweise und das Potential dieses Ansatzes. ; How can Romance corpora be digitally researched exploratively with regard to their literary topics? In the context of the project “Mining and Modeling Text”, topic modeling with MALLET (McCallum 2002) was applied to a corpus of 80 French novels 1750-1800 (Röttgermann et al. 2020). The aim of the topic modeling approach is to generate statements about the topics of the novels, which then are imported into a knowledge graph based on Wikibase. The overriding, interdisciplinary and novel idea is to practice data-based literary historiography. In addition to information extraction on primary texts, the knowledge network is also fed from digitized bibliographic data (Martin, Mylne & Frautschi 1977; Lüschow 2019). In the interplay of these two data types, a ...
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