<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn1" rend="footnote text" n="1"> https://deutschestextarchiv.de/public/cab/ </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn2" rend="footnote text" n="2">Starck, Johann Friedrich: Tägliches Hand-Buch in guten und bösen Tagen. Frankfurt/Leipzig, 1749, S. 630. In: Deutsches Textarchiv , abgerufen am 28.11.2024. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn3" rend="footnote text" n="3">Für einen Überblick zu verschiedenen Konventionen und eine ausführliche Diskussion zur Definition von Normalisierung, siehe Bollmann (2018), Kapitel 2.</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn4" rend="footnote text" n="4">In den genannten Konventionen bleibt die Wortreihenfolge unangetastet, womit auch die Ebenen aligniert werden können. 1:n/n:1-Beziehungen sind aber teils vorgesehen, etwa im RIDGES-Korpus (Odebrecht et al. 2020).</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn5" rend="footnote text" n="5">Um die Güte von CAB sinnvoll zu messen, haben wir das Ausnahmelexikon deaktiviert, denn dieses wurde teils aus dem DTA EvalCorpus erstellt. NB: CAB kann keine Wortverbindungen generieren.</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn6" rend="footnote text" n="6">Code: ; Das Fine-Tuning dauerte auf einer RTX2080ti etwa 24h. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn7" rend="footnote text" n="7">Code: ; Type-Modell: ; GPT-Modell: . Das Training des Type-Modells dauerte auf einer RTX2080ti etwa 4h; das GPT-Modell wurde ohne Fine-Tuning übernommen. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn8" rend="footnote text" n="8"> https://github.com/clarinsi/csmtiser </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn9" rend="footnote text" n="9"> https://kaskade.dwds.de/~moocow/software/dtaec/ </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn10" rend="footnote text" n="10">Wir exkludieren insbesondere Sätze, welche im Parallelkorpus von Annotator:innen manuell als fremdsprachiges Material, als Druck-/OCR-Fehler, oder als „ungeeignet für die Aufnahme in das Trainingsmaterial (z. B. Tokenizer-Fehler, ausgestorbene Lemmata, zusammengesetzte Komposita)“ eingestuft wurde. Anschließend wenden wir eine regelbasierte Transliteration von Lang-S ( <hi rend="italic">ſ</hi>) auf Kurz-S ( <hi rend="italic">s</hi>) an, und bringen Umlaute in ihre gegenwärtige Form ( <hi rend="italic">aͤ</hi> zu <hi rend="italic">ä</hi> usw.). NB: Für das ByT5-basierte Modell ist eine solche Transliteration nicht nötig, da es per Definition keine unbekannten Zeichen für das Modell gibt. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn11" rend="footnote text" n="11">Code zur Reproduktion des Datensatzes und der Evaluation: </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn12" rend="footnote text" n="12">Die tatsächliche Performance von der aufrufbaren CAB-Instanz des DTA ist dabei i. d. R. besser als im hier vorgestellten Experiment, da das Ausnahmenlexikon einige Fehler des regelbasierten Ansatzes auffängt.</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn13" rend="footnote text" n="13">Code: ; Type-Modell: ; GPT-Modell: . Das Training des Type-Modells dauerte auf einer RTX2080ti etwa 4h; das GPT-Modell wurde ohne Fine-Tuning übernommen. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="ftn14" rend="footnote text" n="14"> . Das veröffentlichte Modell hat die gleiche Architektur wie das hier beschriebene ByT5 Modell, wurde jedoch mit überarbeiteten und teils anderen Dokumenten aus dem DTA EvalCorpus trainiert. Der Datensatz ist auf Huggingface verfügbar: https://huggingface.co/datasets/ybracke/dta-reviEvalCorpus-v1. </note>