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Everything you need for ontology of occupations

Modelling unstructerd text to develop an ontology can be a complex task for a PhD-Student. It begins with unsuspicious optical character recognition, evolves to some shell scripting and ends up in freaking graph algorithms with neo4j implemented in a python flask framework. It is easy to get tangled inside the semantic web, splitted up during reification or worn down by disambiguation. This blog is a logbook of my path through the digital humanities. It gives information about tools, methods and data modelling to build an ontology of occupations.

Während meiner Promotion entwickle ich eine informationstechnische Ontologie der Berufe. Die Frage: "Wie modelliere ich unstrukturierten Text zu einer Ontologie, die mir meine Fragen beantwortet?" ist der rote Faden durch den Blog. Er spannt sich durch optische Zeichenerkennung mit ocropy, qualitative Datenanalyse mit MAXQDA, Ontologieentwicklung, "automate the boring stuff" mit Python, das Wortnetz GermaNet, relationale und graphenbasierte Datenbanken, RDF, OWL, neo4j und Webentwicklung mit Flask. Die Blogeinträge sollen dabei engen Praxisbezug zu meinem Dissertationsprojekt haben und das wiedergeben, was in der Monographie eher untergeht: Tutorials, Code und Einschätzung der benutzten Tools.

Éditeur

OpenEdition

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Informations bibliographiques

Rédacteur(s) en chef

Robert Nasarek

Année de création

2020

Date de mise en ligne

12 février 2019

Langue de la publication

English

Coordonnées

Courriel

robert.nasarek@geschichte.uni-halle.de

Adresse postale

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Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Institut für Geschichte
Emil-Abderhalden-Str. 26-27
06108 Halle
Allemagne

Ville de production

Halle

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