<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold" xml:space="preserve">a) Bag of words / tf-idf </hi>(„Worüber sprechen die Figuren?“): Das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">bag of words</hi>-Modell ist ein einfacher Ansatz für die Repräsentation von Textdokumenten im NLP und Information Retrieval. In unserem Anwendungskontext entspricht ein Untertitel einem „Dokument“, für das die einzelnen lemmatisierten Tokens jeweils mit einer sublinearen tf-idf-Skalierung (Manning et al., 2008, S. 126-127) gewichtet werden. Durch diese Gewichtung können wir diejenigen Wörter identifizieren, die in einem bestimmten Dokument häufig vorkommen, aber insgesamt im Gesamtkorpus nur selten auftreten. Es kann davon ausgegangen werden, dass diese Begriffe für das jeweilige Dokument dann besonders aussagekräftig sind. Dementsprechend filtern wir alle Begriffe heraus, die in weniger als 2,5% und mehr als 95% aller Dokumente vorkommen. Darüber hinaus werden <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">named entities</hi>, die Personen-, Orts- oder Institutionsnamen bezeichnen, entfernt, da diese die Ergebnisse stark verzerren können. Es verbleiben insgesamt 4.952 Wörter, die beim Ähnlichkeitsvergleich der Untertitel berücksichtigt werden.