Wissensgraphen haben sich in den digitalen Geisteswissenschaften als explizite Form der Wissensorganisation etabliert (Hyvönen 2020, Hyvönen 2023). Sie ermöglichen es, heterogene Daten und Texte in ein strukturiertes Format zu überführen. Bekannte Beispiele für Wissensgraphen sind <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Wikidata</hi> (Vrandečić und Krötzsch 2014) und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Factgrid</hi>. Durch ihre Struktur bieten sie die Möglichkeit, das Paradigma der dokumentenzentrierten Veröffentlichungen in der Wissenschaft durch semantisch reichhaltige und vernetzte Graphstrukturen zu ersetzen (Auer et al. 2018). Wissensgraphen erleichtern die Erschließung digitaler Archivbestände und umfangreicher Textkorpora durch manuelle oder automatisierte Verschlagwortung und Klassifikation und bieten eine vielseitige Basis für verschiedene Anwendungen in den Digital Humanities (z.B. komplexe Abfragen, Integration mit anderen Graphen) und der Informatik (z.B. Training und Erklärbarkeit von Deep-Learning-Verfahren). Mithilfe neuer Verfahren der automatisierten Wissensextraktion können aus großen Datenmengen Wissensgraphen extrahiert und so neue Explorations- und Nutzungsmöglichkeiten erschlossen werden (Jaradeh et al. 2019). Besonders die Qualitäten und Fähigkeiten von Large-Language-Modellen (LLMs) (Touvron et al. 2023, OpenAI 2023), die in den letzten Jahren entwickelt wurden, bieten verbesserte Verfahren mit neuen Ansätzen (Li et al. 2023). Für domänenspezifische Anwendungen können Wissensgraphen aus verschiedenen Textgattungen und -quellen erstellt werden, deren Entitäts- und Relationstypen spezifisch auf die Fachdisziplin und den Anwendungszweck des Graphen ausgerichtet sind. Im Bereich der Kunstgeschichte gibt es beispielsweise <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">ARCO</hi> (Carriero et al. 2019), einen Wissensgraphen, der das italienische Kulturerbe modelliert, und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">ArtGraph</hi> ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="background-color(#fce5cd)">Castellano</hi> et al. 2022), der Daten aus <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">WikiArt</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">DBpedia</hi> integriert. Limitiert werden diese Ansätze jedoch durch die fehlende Integration von Informationen aus unstrukturierten Texten – wie Essays, Archivalien und Monografien. Diese sind domänenspezifisch in großer Menge vorhanden, aber durch manuelle Annotation nur sehr aufwändig zu erstellen. Verfahren des maschinellen Lernens bieten hier die Möglichkeit, Informationen durch automatisierte Wissensextraktion zu gewinnen (Abbildung 1). In den Digital Humanities gibt es erste Ansätze, Triplets aus Texten automatisiert zu extrahieren und damit Wissensgraphen zu kuratieren oder zu erweitern: Beispiele sind Arbeiten zur Erschließung von digitalisiertem Archivmaterial (Sack 2021, Vogeler 2019), zur Extraktion von Entitäten und Relationen in Giorgio Vasaris <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Künstlerviten</hi> (Santini et al. 2022) oder zur Erstellung eines Graphen aus historischen Enzyklopädien (Hagen 2023); auch automatisierte Verfahren mit Problemstellungen in domänenspezifischen Anwendungen wurden untersucht (Jain et al. 2022). In diesem Zusammenhang gibt es jedoch nur wenige Studien, die die automatisierte Wissensextraktion mit den neueren Versionen von LLMs wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Llama 2</hi> (Touvron et al. 2023) in domänenspezifischen Texten und Daten beschreiben. Trainingsansätze zum parametereffizienten Finetuning von LLMs wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Instruction Tuning</hi> geben dem Modell Schemata vor (Dettmers et al., 2023). So können mit Annotationsvorgaben die Zero-Shot-Fähigkeiten zur Informationsextraktion für spezifische Aufgaben verbessert und Informationen aus natürlichsprachigen Texten durch das Sprachmodell extrahiert werden (Sainz et al. 2024). Darüber hinaus wird wenig über die konkrete Anwendung der erstellten Wissensgraphen in digitalen Methoden wie bei der Nutzung von Vision-Language-Modellen (VLMs; Liu et al. 2023) und LLMs geforscht. Hier zeigt sich das Potenzial für zahlreiche neue Anwendungen, beispielsweise zur Klassifikation und Suche multimodaler Daten (z.B. Bild, Text), der Verminderung von Halluzinationen der künstlichen neuronalen Netze oder als Methoden der Explainable Artificial Intelligence (XAI). Ziel des Workshops ist es, Forschenden der Digital Humanities neue Methoden des maschinellen Lernens aus dem Bereich der Informatik vorzustellen, die zur automatischen Anreicherung von domänenspezifischen Wissensgraphen eingesetzt werden können. Dabei werden neue Ansätze mit LLMs vorgestellt. Perspektivisch wird auch auf konkrete Anwendungen in hybriden KI-Modellen sowie auf mögliche Mehrwerte von Wissensgraphen für Fragestellungen der XAI eingegangen. Nach dem Workshop sollen die Teilnehmer:innen in der Lage sein, LLMs als Werkzeuge zur automatischen Generierung von Triplets aus Textdateien zur Erstellung bzw. Erweiterung eigener (domänenspezifischer) Wissensgraphen anzuwenden und dabei spezifische Herausforderungen sowie Lösungen zu identifizieren. Sie haben praktische Erfahrungen mit entsprechenden Werkzeugen und Verfahren gesammelt und deren Anwendung in ihrem Forschungsgebiet erprobt. Darüber hinaus haben sie Einblicke in die Anwendung hybrider KI-Systeme erhalten. Zu Beginn des Workshops werden den Teilnehmenden die Grundlagen von Wissensgraphen vermittelt. Anschließend haben sie die Möglichkeit, in einem Hands-on-Tutorial verschiedene Verfahren zum Kuratieren und Erweitern von Wissensgraphen selbst auszuprobieren. Dies geschieht auf Basis webbasierter Demonstratoren und unter Verwendung eigener Texte. Zu den Verfahren gehören das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Named Entity Linking</hi> zur Extraktion von Entitäten, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Reconciliation </hi>(z.B. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">ReFinED</hi>, Representation and Fine-grained typing for Entity Disambiguation, Ayoola et al. 2022) zum Abgleich domänenspezifischer Entitäten sowie die Verwendung von LLMs zur Extraktion ihrer Zusammenhänge in Form von Triplets (z.B. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">GoLLIE</hi>, Guideline-following Large Language Model for IE, Sainz et al. 2024 und DeepKE,Zhang et al. 2022). Dabei sollen die Vorteile und Herausforderungen bei der automatisierten Erstellung domänenspezifischer Wissensgraphen diskutiert werden. Explizit wird auf die Problematik der Zuordnung einzelner Entitäten zu bestehenden Wissensgraphen eingegangen. Darüber hinaus werden grundlegende Visualisierungsmöglichkeiten der erzeugten Entitäten mit SPARQL-Abfragewerkzeugen vorgestellt und getestet. <figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="Pictures/1a39bd58a621920c83b8648ebf4d03e5.png" /> <head>Abbildung 2: Prototypische Benutzeroberfläche von <hi rend="italic">iART</hi> mit interaktiven Suchassistenten. Dabei kommt ein VLM (z.B. <hi rend="italic">LLaVA</hi>, Liu et al. 2023) zum Einsatz, um die Bilder zu beschreiben, und ein LLM (z.B. <hi rend="italic">LLaMA</hi>, Touvron et al. 2023), um einen Chat mit dem Benutzer zu ermöglichen. </head> </figure> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Weiterhin wird auf die konkrete Anwendung von Wissensgraphen in künstlichen neuronalen Netzen eingegangen. Im letzten Teil des Workshops wird den Teilnehmenden in einem Hands-on-Tutorial die Bildersuchmaschine </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend=")italic">iART</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(</hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://iart.vision/"> <hi rend="color(#1155cc)underline">https://iart.vision</hi> </ref> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">; Springstein et al. 2021) für kunsthistorische Daten vorgestellt. Dabei werden die neuen Möglichkeiten für interaktive und erklärbare Suchen mithilfe von Wissensgraphen und großen Sprachmodellen diskutiert und demonstriert, wie in Abbildung 2 dargestellt. </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">iART</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">, entwickelt in einem von der DFG geförderten Projekt (Projektnummer: 415796915) und weiterentwickelt im Projekt </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Reflexionsbasierte künstliche Intelligenz in der Kunstgeschichte</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(Projektnummer: 510048106), integriert erklärbare hybride Modelle für die Bildsuche und -analyse in einen Wissensgraphen. Abschließend sollen die wesentlichen Ergebnisse des Workshops gemeinsam mit den Teilnehmenden diskutiert werden.</hi> Willkommen sind Teilnehmer:innen aus allen Fachbereichen, die an der Wissensextraktion aus wissenschaftlichen Texten interessiert sind. Von unserer Seite werden Wissensgraphen und Textbeispiele aus dem Bereich der Kunstgeschichte angeführt, die Methoden sind aber nicht fachspezifisch. Vor dem Workshop Vernetzung der Teilnehmer:innen über GitHub. Zudem werden die Nutzer:innen gebeten, eigene Texte für die Wissensextraktion mitzubringen und Fragestellungen zu ihren jeweils domänenspezifischen Wissensgraphen vorzubereiten. Montag, 03.03.2025 Zum Auftakt erfolgt eine Einführung in Wissensgraphen, illustriert mit Beispielen aus der Kunstgeschichte. Die Teilnehmer:innen extrahieren manuell Triplets aus ihren Texten und erstellen eine schematische Ontologie. Anschließend werden Methoden der Relationsextraktion mithilfe von LLMs vorgestellt und in Hands-on-Tutorials praktisch erprobt. Dabei werden auch Möglichkeiten diskutiert, wie sich die extrahierten Triplets manuell und automatisch evaluieren lassen (Boylan et al. 2024). Dienstag, 04.03.2025 Die praktische Anwendung wird durch den Vergleich der Ergebnisse und die Diskussion der Vor- und Nachteile automatisierter Extraktion vertieft. Die extrahierten Entitäten werden mit Datenbanken wie Wikidata abgeglichen und visualisiert. Im Rahmen des Workshops wird das digitale Tool <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">iART</hi> für die kunsthistorische Bildersuche vorgestellt, das perspektivisch hybride KI-Modelle zur besseren Interpretierbarkeit von Suchresultaten einsetzen soll. In der Schlussrunde werden die Ergebnisse zusammengefasst und Anschlussmöglichkeiten für Folgeprojekte und Community-Building diskutiert. Nach dem Workshop Eine Nachbereitung und weitere Vernetzung über GitHub ist ausdrücklich erwünscht. Benötigte technische Ausstattung: Beamer, WLAN-Zugang, ausreichend Steckdosen für die Laptops der Teilnehmer:innen Zahl der möglichen Teilnehmer: 30 <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Julian Stalter</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(</hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="mailto:julian.stalter@kunstgeschichte.uni-muenchen.de"> <hi rend="color(#1155cc)underline">julian.stalter@kunstgeschichte.uni-muenchen.de</hi> </ref> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">): Erforschung und Entwicklung von Methoden zur Bildanalyse für Digital Humanities, Digital Art History.</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Matthias Springstein</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(</hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="mailto:matthias.springstein@tib.eu"> <hi rend="color(#1155cc)underline">matthias.springstein@tib.eu</hi> </ref> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">): Entwicklung und Implementierung von Methoden zur Videoanalyse für Digital Humanities, Computer Vision für Digital Art History.</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Maximilian Kristen</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(</hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="mailto:max@kristenonline.de"> <hi rend="color(#1155cc)underline">max@kristenonline.de</hi> </ref> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">): Entwicklung und Implementierung von Extraktionsmethoden für Triplets aus Rohtexten unter Einsatz von Human-in-the-loop Systemen zur Bereinigung</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Eric Müller-Budack</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(</hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="mailto:eric.mueller@tib.eu"> <hi rend="color(#1155cc)underline">eric.mueller@tib.eu</hi> </ref> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">): Erforschung und Entwicklung von unimodalen (Bild, Audio und Text) und multimodalen KI-Methoden zur Nachrichten-, Film- und Videoanalyse; Forschungsinteressen Informatik: Multimedia Retrieval, Computer Vision, Multimodal Computing</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Stefanie Schneider</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(</hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="mailto:stefanie.schneider@itg.uni-muenchen.de"> <hi rend="color(#1155cc)underline">stefanie.schneider@itg.uni-muenchen.de</hi> </ref> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">): Entwicklung und Implementierung von Methoden zur Bildanalyse für Digital Humanities, Research Software Engineering für Digital Humanities; Forschungsinteressen Informatik: Multimedia Retrieval, Computer Vision, Network Analysis.</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Elias Entrup</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(</hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="mailto:elias.entrup@tib.eu"> <hi rend="color(#1155cc)underline">elias.entrup@tib.eu</hi> </ref> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">): Entwicklung und Implementierung von Methoden der Computerlinguistik, Empfehlungssystemen und bibliometrischen Analysen</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Hubertus Kohle </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(</hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="mailto:hubertus.kohle@gmail.com"> <hi rend="color(#1155cc)underline">hubertus.kohle@gmail.com</hi> </ref> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">): Kunst Frankreich und Deutschland – 18. Jahrhundert bis zur klassischen Moderne, Digitale Kunstgeschichte</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Ralf Krestel</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(</hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="mailto:rkr@informatik.uni-kiel.de"> <hi rend="color(#1155cc)underline">rkr@informatik.uni-kiel.de</hi> </ref> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">): Erforschung und Entwicklung von Methoden zur Analyse von Textdaten, u.a. aus den Bereichen Kunstgeschichte, Patente, wissenschaftliche Dokumente, soziale Medien. Forschungsinteressen Informatik: Text Mining, Information Retrieval, Digital Libraries</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Ralph Ewerth</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">(</hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="mailto:ralph.ewerth@tib.eu"> <hi rend="color(#1155cc)underline">ralph.ewerth@tib.eu</hi> </ref> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">): Erforschung und Entwicklung von Methoden zur Videoanalyse für Digital Humanities, Forschungsinfrastrukturen für Digital Humanities, interdisziplinäre Forschung zu Film-/Videoanalyse und Kunstgeschichte; Forschungsinteressen Informatik: Multimedia Retrieval, Computer Vision, Multimodal Computing, Visual Analytics. </hi> <anchor xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="id_docs-internal-guid-c5b2b2b9-7fff-f008-6c73-9befd3c0d17a" /><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Auer, Sören, Viktor Kovtun, Manuel Prinz, Anna Kasprzik, Markus Stocker und Maria Esther Vidal</hi>. 2018. 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