Der Workshop führt in zentrale Methoden des Natural Language Processing (NLP) für arabische Texte ein und verbindet diese mit Fragestellungen der Arabic Studies sowie der Digital Humanities. Im Mittelpunkt stehen sowohl technische Verfahren (z. B. Tokenisierung, Annotation und automatische Analyse) als auch deren fachwissenschaftliche Einordnung und kritische Reflexion. Anhand ausgewählter moderner und historischer arabischer Texte werden typische Herausforderungen wie Mehrdeutigkeit, Diglossie, Dialektvielfalt und orthographische Variation sichtbar gemacht. Ein besonderer Fokus liegt auf Fragen von Repräsentation, Bias und Machtstrukturen in Trainingsdaten und Sprachmodellen für Arabisch. Ziel ist es, NLP nicht nur als technisches Werkzeug, sondern als methodische und epistemische Herausforderung für die geisteswissenschaftliche Forschung zu diskutieren.

Die Veranstaltungssprache ist Englisch.

Inhalte

• Einführung in grundlegende NLP-Verfahren für arabische Texte

• Besonderheiten des Arabischen aus linguistischer und philologischer Perspektive (Morphologie, Diglossie, Orthographie)

• Praktische Analyse arabischer Textbeispiele mit NLP-Tools

• Bias, Repräsentation und ideologische Prägungen in arabischen Sprachmodellen

• Grenzen automatischer Textanalyse bei Literatur, Satire und historischen Quellen

• Diskussion interdisziplinärer Anwendungsszenarien in den Digital Humanities

Lernziele

• Sie verstehen zentrale Konzepte und Arbeitsweisen von NLP im Kontext arabischer Texte.

• Sie können die besonderen sprachlichen und kulturellen Eigenschaften des Arabischen in automatischen Analyseverfahren kritisch einordnen.

• Sie sind in der Lage, Ergebnisse von NLP-Tools fachwissenschaftlich zu interpretieren und deren Grenzen zu erkennen.

• Sie entwickeln ein Bewusstsein für Bias, Datenpolitik und Repräsentationsfragen in arabischen Sprachressourcen.

• Sie gewinnen Impulse für den Einsatz von NLP in eigenen Forschungsprojekten in den Arabic Studies und den Digital Humanities.

Voraussetzungen

Technische Voraussetzungen:

• eigener Laptop
• Installation von Python und Jupyter Notebook 

Inhaltliche Voraussetzungen:

• Grundkenntnisse in arabischer Sprache von Vorteil
• Grundkenntnisse in Python von Vorteil
• Grundlegende Erfahrung im Umgang mit digitalen Arbeitsumgebungen (z. B. Arbeiten mit Dateien, Browser, einfache Skript- oder Notebook-Ausführung).

Weitere Informationen sowie die Anmledung finden Sie hier.