Netzwerkdynamik, Plotanalyse – Zur Visualisierung und Berechnung der 'progressiven Strukturierung' literarischer Texte
Conference abstracts for DHd2017, Bern. (http://www.dhd2017.ch/)
We describe the creation of a corpus of Russian-language drama, comprising hundreds of texts from the middle of the 18th century to the first third of the 20th century. Texts are encoded in the XML-based markup standard TEI, the focus is on extra-linguistic, structural annotations, although additional annotation layers can be added easily.
Das Projekt ‘Digitale Netzwerkanalyse dramatischer Texte’ steht in der Tradition strukturanalytischer Ans¨atze in der Literaturwissenschaft (allgemein Titzmann 1977), die es einerseits im Sinne eines konsequent netzwerkanalytischen Relationismus (mit Rekurs auf die Social Network Analysis, siehe u. a. Wasserman/Faust 1998), andererseits unterstutzt durch Verfahren der automatisierten ¨ Datenerhebung und -auswertung weiterentwickelt, um sie auf gr¨oßere Textkorpora anzuwenden und so umfassende relationale Daten uber Prozesse des literaturgeschichtlichen Strukturwandels ¨ gewinnen zu k¨onnen.
The problem of link prediction gathered a lot of attention in the last few years, arising in dierent applications ranging from recommendation systems to social networks. In this paper, we will describe the most popular similarity indices, compare their performance in their ability to show links with the highest probability of being removed from initial network and describe the approach that allows to use them to predict missing links using supervised machine learning. We will show the accuracy of prediction of this method on examples of real networks.