Fachgebiete

Digitale Editorik und Kulturgeschichte des Mittelalters

Das Fachgebiet verbindet Editorik und Kulturgeschichte mit digitaler und datengetriebener Forschung, die Methoden des maschinellen Lernens zur Erschließung und Analyse des kulturellen Erbes nutzt.

Portrait von Michael Schonhardt
Bild: Patrick Bal

Prof. Dr. Michael Schonhardt

Kontakt

work +49 6151 1657394

Work S3/13 218
Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft
Residenzschloss 1
64283 Darmstadt

Mitarbeitende

  Name Arbeitsgebiet(e) Kontakt
Torben Jordan StEx
Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Digitale Editorik und Kulturgeschichte des Mittelalters
S3 |13 232
Torsten Schenk
IT und Systemadministration, Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft
+49 6151 16-57394
S3|13 233

Studentische Mitarbeitende

Elena Monzel, Serafina Fuchs

Digitale Editorik ist heute mehr als eine reine Hilfswissenschaft, sondern eine wichtige Grundbedingung für die Erschließung des kulturellen Erbes – von der mittelalterlichen Handschrift bis zum neuzeitlichen Brief – und seiner Erforschung. Die Methoden dieser Erschließung sind im Rahmen aktueller KI-Entwicklungen einer grundlegenden Transformation unterworfen, die den Umgang mit Quellen fundamental verändert.

Das Fachgebiet „Digitale Editorik und Kulturgeschichte des Mittelalters“ beteiligt sich an dieser Transformation durch die Entwicklung, Implementierung und Evaluation von KI-Verfahren und weiteren digitalen Methoden und ihrer praktischen Integration in editorische Workflows. Zusätzlich eröffnet es auf dieser technischen Basis neues Analysepotenzial für kulturwissenschaftliche Fragestellungen.

Als Kooperationsprofessur zwischen dem Fachbereich Gesellschafts- und Geschichtswissenschaften (FB02) der TU Darmstadt und der Akademie der Wissenschaften und der Literatur | Mainz bzw. des Akademieprojekts Burchards Dekret Digital (www.burchards-dekret-digital.de) verbindet das Fachgebiet somit informationstechnische Forschung mit geisteswissenschaftlicher Anwendung und bringt die editorische Praxis in die Entwicklung von KI-Systemen ein. Da kommerzielle Standardlösungen den wissenschaftlichen Anforderungen im Umgang mit historischen Daten oft nicht genügen, liegt der Fokus hierbei auf der Entwicklung passgenauer und transparenter Methoden im Sinne einer verantwortlichen und vernünftigen KI-Nutzung. Durch die institutionelle Verzahnung von Universität und Akademie wird dabei ein nahtloser Technologietransfer zwischen technischer Entwicklung und editorischer Praxis ermöglicht.

Die Forschungsschwerpunkte des Fachgebiets liegen entsprechend auf den Kernbereichen des editorisch-analytischen Prozesses:

  • Automatisierte Erschließung historischer Dokumente: Hierfür werden Modelle und Datensätze für die Layout- und Texterkennung sowie darauf aufbauender Textkonstitution entwickelt, etwa zur Normalisierung von Schreibweisen, zur Setzung von Interpunktion oder zur Auflösung komplexer Abkürzungssysteme. Ziel ist dabei die Erstellung wissenschaftlich belastbarer Textdaten als Grundlage für die sprachwissenschaftliche und kulturhistorische Analyse.
  • Semantische Tiefenerschließung: Dies umfasst die Entwicklung und Evaluation von Systemen zur automatisierten Erkennung von Entitäten (Named Entity Recognition) und deren automatisierte Verknüpfung mit Normdaten (Entity Linking). Ergänzend entwickelt das Fachgebiet spezialisierte historische Sprachmodelle für lateinische und deutsche Quellen, um die Hürden gängiger KI-Systeme bei älteren Sprachstufen zu überwinden. Aufbauend auf diesen Verfahren werden transparente Abfragesysteme erarbeitet, die es Forschenden mittels Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Wissensgraphen ermöglichen, komplexe Fragen an große Quellenbestände zu stellen und nachvollziehbare, quellenbasierte Antworten zu erhalten.

Projektlaufzeit: 01. Oktober 2025 – 30. September 2027

Förderung: Hessisches Ministerium für Wissenschaft und Forschung, Kunst und Kultur (HMWK), LOEWE-Exploration

Projektleitung: Michael Schonhardt, Andrea Rapp

Projektmitarbeiter*innen: Torben Jordan, Torsten Schenk, Serafina Fuchs, Elena Monzel

Beschreibung

Das durch die Förderlinie LOEWE-Exploration geförderte Projekt „Embedding the Past“ widmet sich der methodischen Herausforderung, LLMs für die mediävistische und frühneuzeitliche Forschung verlässlich nutzbar zu machen. Während moderne Sprachstände in aktuellen KI-Modellen umfassend repräsentiert sind, stoßen herkömmliche Systeme bei vormodernen Quellen – etwa in Latein oder Mittelhochdeutsch – an ihre Grenzen. Die Folgen sind mögliche Halluzinationen, Bias und eine begrenzte hermeneutische Verlässlichkeit, die den wissenschaftlichen Einsatz dieser Technologien bislang erschweren.

Das Vorhaben setzt an dieser Schnittstelle an und verfolgt einen dreisäuligen explorativen Ansatz:

1. Evaluation und Gold-Standard-Datensätze

Um die Eignung bestehender multilingualer Embedding-Modelle für die historische Forschung systematisch zu prüfen, entwickelt das Projekt ein fachspezifisches Test-Szenario. Hierbei wird ein Gold-Standard-Datensatz erstellt, der herkömmliche hermeneutische Workflows der Geisteswissenschaften abbildet. Ziel ist es, objektiv messbar zu machen, wie präzise aktuelle Modelle semantische Relationen in historischen Sprachständen erfassen können.

2. Datengenerierung und Fine-Tuning

Ein zentraler Baustein des Projekts ist die Optimierung von Sentence Transformern für die Domäne der Vormoderne. Als Grundlage dient ein spezialisiertes Trainingskorpus aus dem Bereich des vormodernen Kirchenrechts. Durch Alignment – die Verknüpfung inhaltlich korrespondierender Textabschnitte in verschiedenen Sprachen und Sprachstadien – werden die Modelle gezielt darauf trainiert, historische Begrifflichkeiten und Konzepte zu „verstehen“.

3. Nachhaltige Software-Suite für RAG-Applikationen

Die theoretischen Erkenntnisse münden in der Entwicklung einer technisch niederschwelligen und nachhaltigen Software-Suite. Kernstück ist eine lokal lauffähige Applikation auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG). Diese ermöglicht es Forschenden, eigene Quellenbestände transparent und faktenbasiert durch LLMs und die im Projekt erstellten Embedding-Modelle abzufragen und die Ergebnisse nachhaltig zu speichern.

Open Science und Nachnutzung

Im Sinne von Open-Science werden alle Projektergebnisse vorbehaltlich von Lizenzbeschränkungen über Repositorien wie Huggingface, Zenodo und Git der internationalen Forschungsgemeinschaft zur freien Nachnutzung zur Verfügung gestellt.