Refine
Document Type
- Conference Proceeding (2)
- Part of a Book (1)
Has Fulltext
- yes (3)
Keywords
- Annotation (1)
- CMDI (1)
- Datenmanagement (1)
- Digital Humanities (1)
- Forschungsdaten (1)
- Geisteswissenschaften (1)
- Qualitätssicherung (1)
- TEI (1)
- TEI LingSIG (1)
- Text Encoding Initiative (1)
Publicationstate
Reviewstate
- Peer-Review (2)
Publisher
In diesem Panel geht es um die Förderung der geisteswissenschaftlichen Forschung durch eine planvolle Erhebung, Archivierung, Veröffentlichung und die dadurch ermöglichte Nachnutzung von Forschungsdaten, die sowohl zur Qualitätssicherung in der Forschung beitragen als auch nicht zuletzt neue Fragestellungen erlauben. Aus unterschiedlichen Perspektiven soll in dem Panel beleuchtet werden, welchen Mehrwert das Datenmanagement für die Forschung in den digitalen Geisteswissenschaften hat, wie man diesen Mehrwert erreicht und auch die Veröffentlichung der Forschungsdaten als ein selbstverständliches Element der Dissemination der Forschungsergebnisse etabliert und wie man gleichzeitig den Aufwand für die Forschung abschätzen kann.
In mid-2017, as part of our activities within the TEI Special Interest Group for Linguists (LingSIG), we submitted to the TEI Technical Council a proposal for a new attribute class that would gather attributes facilitating simple token-level linguistic annotation. With this proposal, we addressed community feedback complaining about the lack of a specific tagset for lightweight linguistic annotation within the TEI. Apart from @lemma and @lemmaRef, up till now TEI encoders could only resort to using the generic attribute @ana for inline linguistic annotation, or to the quite complex system of feature structures for robust linguistic annotation, the latter requiring relatively complex processing even for the most basic types of linguistic features. As a result, there now exists a small set of basic descriptive devices which have been made available at the cost of only very small changes to the TEI tagset. The merit of a predefined TEI tagset for lightweight linguistic annotation is the homogeneity of tagging and thus better interoperability of simple linguistic resources encoded in the TEI. The present paper introduces the new attributes, makes a case for one more addition, and presents the advantages of the new system over the legacy TEI solutions.