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Die handschriftlichen Wetteraufzeichnungen "Observationes Meteorologicae" von St. Emmeram (1774–1827) zählen zu einer der frühesten, nahezu lückenlos geführten Wetterreihen Europas. Wegen der handschriftlichen Aufzeichnung, der Verwendung von Symbolen sowie heterogener Tabellenstrukturen sind die Dokumente bisher kaum effizient auswertbar. Das Dissertationsprojekt versucht eine modulare und nachnutzbare KI-Pipeline zur computergestützten Erschließung zu entwickeln.

Eine zweistufige YOLO-Segmentierung erkennt Seitenränder, Textregionen wie auch Tabellen, Spalten und Kopfzeilen. Die durch kraken extrahierten Textzeilen werden durch Clustering-Verfahren zu Tabellenzeilen zusammengeführt. Die Texterkennung wird durch das multilinguale Modell des party-Recognizer transkribiert. Die gewonnen Daten werden als PAGE-XML sowie TEI ausgegeben und eine geplante Named-Entity-Recognition soll Personen und Orte mit Normdaten verknüpfen.

Alle YOLO-Modelle werden versioniert sowie mittels MLflow dokumentiert und mit den Transkriptionen in einem eigenen InvenioRDM-Repository mit Metadaten ausgezeichnet und veröffentlicht. Die gewonnen, maschinenlesbare Datensätze sollen so für die Klima- wie Wissenschaftsgeschichte quantitativ und qualitativ neu zugänglich gemacht werden.

Das Projekt untersucht den Zusammenhang von Raum und Emotionen in deutsch- und spanischsprachigen Romanen der Europäischen Romantik (1790–1870) mithilfe manueller und automatisierter Annotation. Es geht von der literaturwissenschaftlichen These aus, dass Raum in der Romantik subjektiv und emotional codiert ist. Ziel ist es, ein sprachübergreifendes Verfahren zur Erkennung fiktionaler Umgebungen von Figuren (Spatial Frames) und ihrer emotionalen Codierung zu entwickeln. Dazu werden Methoden des maschinellen Lernens mit mehrsprachigen Emotionslexika kombiniert und auf ein zweisprachiges Korpus von 200 Romanen angewendet. Im Mittelpunkt stehen Fragen nach der Häufigkeit, Ausprägung und emotionaler Aufladung bestimmter Raumtypen sowie deren Vergleichbarkeit zwischen den Sprachen. Der Beitrag zum Doctoral Consortium stellt das Forschungsdesign meines Promotionsprojektes vor und diskutiert zentrale methodische Herausforderungen, insbesondere bei der Annotation von Spatial Frames in mehrsprachigen Korpora.

My research explores how the writing style of French and Belgian episcopal chanceries is shaped, asking whether it is more influenced by geographic proximity to other institutions or by their shared institutional affiliation, regardless of distance. To answer this, I extract data from open-access charter databases, develop a stylometric comparison method, and use statistical tools—including Principal Component Analysis—to measure the impact of each factor. This project not only leverages recent advances in stylometry and digital humanities but also aims to bridge historical study and computational methods by offering new perspectives for analyzing medieval corpora within the spirit of DHd2026.