005 Computerprogrammierung, Programme, Daten
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- Akademienvorhaben Die alexandrinische und antiochenische Bibelexegese in der Spätantike (1)
- Akademienvorhaben Strukturen und Transformationen des Wortschatzes der ägyptischen Sprache. Text- und Wissenskultur im alten Ägypten (1)
- Interdisziplinäre Arbeitsgruppe Verantwortung: Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (1)
Berlin Text System 3.1 User Manual : Editorial Software of the Thesaurus Linguae Aegyptiae Project
(2018)
The Berlin Text System (BTS) Version 3.1 manual introduces a Java-based software designed for editing and annotating Ancient Egyptian texts. BTS integrates a CouchDB database and an Elastic search engine to support its main components: Text Editor, Lemma List, Thesaurus, and Abstract Text.
The Text Editor facilitates transliteration, translation, lemmatization, and annotations, allowing for detailed lexical and grammatical analysis. Hieroglyphic transcriptions can be entered via a specialized Hieroglyph Type Writer based on JSesh.
The Lemma List ist ready to contain pre-Coptic lemmata, divided into Hieroglyphic/Hieratic and Demotic scripts, providing comprehensive entries with passport data, transliterations, and translations.
The Thesaurus allows for metadata enrichment of texts with controlled vocabulary for consistent data management, supporting contextual analysis through structured metadata.
The manual covers BTS's user interface, including menu bar, toolbar, status bar, and workspace, divided into views for each main component. Features like Revision History for tracking and restoring versions, indexing, and search capabilities enhance user efficiency. BTS is a powerful tool for the study and preservation of Ancient Egyptian texts, integrating advanced database and search technologies with specialized textual analysis tools.
The article provides guidelines for encoding critical digital editions for the Patristic Text Archive and beyond.
In der Ausgabe „Verantwortungsvoller Einsatz von KI? Mit menschlicher Kompetenz!“ präsentieren die Mitglieder der Interdisziplinären Arbeitsgruppe „Verantwortung: Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz“ ihre Empfehlungen für einen verantwortungsvollen Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Sie plädieren u. a. dafür, die menschlichen Kompetenzen im Umgang mit diesen neuen Technologien zu stärken.
Die Empfehlungen werden durch Beiträge ergänzt, die sich mit der rechtlichen Dimension rund um KI-Anwendungen, mit Ansätzen von Ethics by Design sowie mit den Folgen für die Demokratie auseinandersetzen.