Views provided by UsageCounts
De computer de wet laten herschrijven…?! Als Researcher-in-Residence houd ik mij bezig met wetteksten uit de periode ± 1500-1800. De boeken waarin deze teksten zijn verzameld zijn niet goed leesbaar gedigitaliseerd en dus is het systematisch doorzoeken lastig. Daarom trainen we binnen het ‘Entangled Histories’-project de computer om de teksten beter te herkennen én we gebruiken machine learning om de teksten in categorieën te plaatsen. Hoe we dit doen, leg ik je in deze lunchlezing van de Weetfabriek uit. Annemieke Romein houdt zich als historica bezig met vroegmoderne regelgeving. Waar zij voorheen alles met de hand moest categoriseren, is het Entangled Histories-project op zoek naar mogelijkheden om dit door de computer te laten overnemen. In deze lunchlezing zal Annemieke laten zien met wat voor soort teksten het projectteam (Sara Veldhoen en Michel de Gruijter en zijzelf) aan de slag is gegaan en wat het doel van het onderzoek is. KB Onderzoeksweek: Weetfabrieksessie.
{"references": ["https://www.youtube.com/watch?v=XZzL5j_sjkw&list=PLw1TV8ZWA2CDwXSO6-UX9Dn0dugV0jMcj&index=2"]}
Digital Humanities, digital scholarship, KB Lab, Computational linguistics, Police Ordinances, Entangled Histories
Digital Humanities, digital scholarship, KB Lab, Computational linguistics, Police Ordinances, Entangled Histories
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
| views | 3 |

Views provided by UsageCounts