<head xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Auswirkungen beim Hinzufügen von Noise </head> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Aus einer Noise-Datei mit &gt;18.000 mittelhochdeutschen und altfranzösischen Wortformen ohne Duplikate werden die Ratetexte prozentual aufsteigend randomisiert: Teile der bag-of-words werden gegen fremdes Sprachmaterial ausgetauscht, um Fehler in der Überlieferungskette zu simulieren. Die Kurve verläuft nicht konstant linear, da für jede bag-of-words-Berechnung erneut Noise randomisiert hinzugefügt wird (hier 10 Iterationen pro Einzelwert; 1.179.360 Delta-Berechnungen).</p> <figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic n="10015" width="11.41236111111111cm" height="6.5057833333333335cm" url="0010-15.png" rend="inline" /> <p rend="figure"><hi rend="bold">Abb. 15</hi>: Noise bei normalisierten</p> </figure> <figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic n="10016" width="11.41236111111111cm" height="6.5057833333333335cm" url="0010-16.png" rend="inline" /> <p rend="figure"><hi rend="bold">Abb. 16</hi>: Noise bei nicht-normalisierten</p> </figure> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Beim Test der Vektorlänge (vgl. 3.2.1.) bleiben die Erkennungsquoten bei normalisierten Ratetexten sehr gut bis 200–900 MFWs. Bei den nicht-normalisierten Texten sind die Quoten nur für einen kleineren Bereich sehr gut: für 100–600 MFWs. Bei einer Begrenzung der Textlänge (Cutoff; vgl. 3.2.2.) bleiben die Ergebnisse bei normalisierten Texten nur ab 4000 Wörtern Textlänge weitgehend gut bis sehr gut. Schlecht sieht es bei den nicht-normalisierten Texten aus: Sehr gut ist die Quote nur bei 800 MFWs und 5000 Wörtern, ansonsten weithin desaströs. Bag-of-words (vgl. 3.2.3.) bieten dagegen stabilere Ergebnisse: Bei den normalisierten Texten sind bei einer Textlänge von 5000 die Quoten sehr gut bei 400-800 MFWs. Bei den nicht-normalisierten Texten ist die Quote wiederum nur bei Textlänge 5000 und 800 MFWs sehr gut. Bei kürzeren Texten und anderen Frequenzen verschlechtern sich die Quoten massiv, allerdings bleiben sie noch deutlich besser als beim Cutoff-Test. Bei normalisierten Texten werden durch das Eliminieren von Pronomina geringfügig bessere Quoten erreicht (vgl. 3.2.4.), bei nicht-normalisierten Texten etwas schlechtere Quoten. </p> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Stabil bleiben die Quoten bei normalisierten Texten nach dem Einbringen von Noise (vgl. 3.2.5.): Solange nicht mehr als 17% des Vokabulars ausgetauscht wurden, werden die Erkennungsquoten nur etwas schlechter. 600-800 MFWs liefern sehr gute Erkennungsquoten bis 20%. Auch die Quoten bei nicht-normalisierten Texte sind einigermaßen stabil, solange nicht mehr als 20% Noise eingebracht werden: Der Bereich von 600-800 MFWs liefert bis 9% Noise noch sehr gute und bis 22% noch gute Ergebnisse.</p> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Die Stabilität der Erkennungsquoten gibt Grund zum Optimismus für eine Anwendbarkeit bei normalisierten mittelhochdeutschen Texten. Am besten geeignet ist der Vektorbereich von 400-800 MFWs bei langen Texten mittels bag-of-words. Auch wenn die Ergebnisse für nicht-normalisierte Texte etwas zurückfallen, hat mich angesichts der wilden mittelhochdeutschen Graphien doch überrascht, dass die Delta-Performanz derart robust bleibt. Während jedoch etwa Eder Validierungsstudien mit über 60 Texten durchführen konnte, ist es um die digitale Verfügbarkeit von längeren mittelhochdeutschen Texten, von denen mindestens zwei Texte vom gleichen Autor verfasst wurden, derzeit noch deutlich schlechter bestellt. Die Aussagekraft der vorliegenden Studien wird daher durch die Korpusgröße v. a. bei den nicht-normalisierten Texten limitiert.</p>