Footnote:
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Description:
Die Klärung der Entstehung eines überlieferten Textes ist für viele geisteswissen-schaftliche Disziplinen wie beispielsweise der Geschichte, Literaturwissenschaft oder Bibelwissenschaft von größter Bedeutung. Die automatische Erkennung solcher überlieferten Texte in Form historischen Text Reuses---dies beinhaltet Zitationen, Zitate oder auch Andeutungen, sowie unbeabsichtigten Reuse eines Sprichworts oder sogar Fälle von sprachübergreifendem Reuse in Form von Übersetzungen---kann in vielerlei Hinsicht nützlich sein. Sie kann dabei helfen, historische Inhalte aufzuspüren, was zum Beispiel für das Forschungsgebiet der Textkritik von wesen-tlicher Bedeutung ist. In der modernen Literatur kann die Text-Reuse-Erkennung aber auch hilfreich sein, um Text Autoren zuzuordnen. Im Rahmen massiver Digitalisierungsprojekte können Beziehungen zwischen Textausschnitten identifiziert werden, die sich auf ein und dieselbe Quelle beziehen. Insbesondere das Erkennen von Kopien desselben historischen Textes, die im Laufe der Zeit voneinander abgewichen sind, ist eine wichtige Aufgabe der Text-Reuse-Erkennung. Während der Erkennung von Text Reuse in modernen Sprachen viel Aufmerksamkeint entgegen gebracht wird, und Studien aufgrund reichlich existierender Technologien und Text Korpora erleichtert werden, ist die automatische Erkennung von historischem Text Reuse viel schwieriger. Korpora historischer Sprachen umfassen oft verschiedene Gattungen, sprachliche Variationen und Themen. Tatsächlich ist die automatische Erkennung von Text Reuse in historischen Texten viel weniger bekannt, und empirische Studien sind notwendig um dessen Automatisierung zu ermöglichen und zu verbessern. Zu diesem Zweck ist die Analyse von Text Reuse mittels quantitativer Methoden unumgänglich. Dies hilft die Einzelheiten des Text Reuse zu verstehen, um schließlich exitierende Methoden zur Text Reuse Erkennung zu verbessern. Diese Arbeit präsentiert eine Technik zur Beschreibung fein-granularer Veränder-ung von Text Reuse und erhebt empirische Daten, die auf ...