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Online-Vortrag: KI in der Choralforschung
Bamberger Buch-Geschichten. Virtuelle Einblicke in die historischen Sammlungen der Staatsbibliothek Bamberg

Veranstaltet von der Staatsbibliothek Bamberg in Zusammenarbeit mit dem Zentrum für Mittelalterstudien der Otto-Friedrich-Universität Bamberg und der Volkshochschule Bamberg Stadt sowie dem Colloquium Historicum Wirsbergense und dem Historischen Verein Bamberg
Moderation: Prof. Dr. Bettina Wagner (Staatsbibliothek Bamberg) und Dr. Anna Scherbaum (Volkshochschule Bamberg Stadt)

Der Vortrag zeigt praktische Anwendungen von KI-Technologien in der Erforschung mittelalterlicher Choralhandschriften. Mit Transkribus lassen sich liturgische Handschriften effizient transkribieren, während Optical Music Recognition-Verfahren erste Erfolge bei der Erkennung von Choralnotationen zeigen. Large Language Models unterstützen bei der Übersetzung lateinischer Texte und deren liturgischer Kontextualisierung. Im experimentellen Bereich werden NLP- und NER-Technologien zur strukturierten Analyse von Libri ordinarii erprobt, wobei graphenbasierte Datenmodelle die komplexen Beziehungen zwischen liturgischen Elementen abbilden. Anhand konkreter Beispiele aus laufenden Projekten werden Möglichkeiten und aktuelle Grenzen dieser Technologien diskutiert.
Ein Anmeldung ist nicht erfoderlich.

Online-Vortrag: KI in der Choralforschung
Bamberger Buch-Geschichten. Virtuelle Einblicke in die historischen Sammlungen der Staatsbibliothek Bamberg

Veranstaltet von der Staatsbibliothek Bamberg in Zusammenarbeit mit dem Zentrum für Mittelalterstudien der Otto-Friedrich-Universität Bamberg und der Volkshochschule Bamberg Stadt sowie dem Colloquium Historicum Wirsbergense und dem Historischen Verein Bamberg
Moderation: Prof. Dr. Bettina Wagner (Staatsbibliothek Bamberg) und Dr. Anna Scherbaum (Volkshochschule Bamberg Stadt)

Der Vortrag zeigt praktische Anwendungen von KI-Technologien in der Erforschung mittelalterlicher Choralhandschriften. Mit Transkribus lassen sich liturgische Handschriften effizient transkribieren, während Optical Music Recognition-Verfahren erste Erfolge bei der Erkennung von Choralnotationen zeigen. Large Language Models unterstützen bei der Übersetzung lateinischer Texte und deren liturgischer Kontextualisierung. Im experimentellen Bereich werden NLP- und NER-Technologien zur strukturierten Analyse von Libri ordinarii erprobt, wobei graphenbasierte Datenmodelle die komplexen Beziehungen zwischen liturgischen Elementen abbilden. Anhand konkreter Beispiele aus laufenden Projekten werden Möglichkeiten und aktuelle Grenzen dieser Technologien diskutiert.
Ein Anmeldung ist nicht erfoderlich.
19.07.25 05:59:57