Contextualizing
keyword
-
Exploring trends in attentional change on a large scale with ngrams
Töövoog võimaldab analüüsida eri kategooriate mainimissagedusi pika ajavahemiku jooksul või tihedate andmetega, et teha nähtavaks sarnasused ja tõstatuvad mustrid. Andmed koondatakse maatriksiteks, mille põhjal luuakse kuumkaarte (heatmap’e), mis võimaldavad esitada suuri andmehulkasid visuaalselt selgelt ja võrreldavalt. Neid visuaale saab lugeda nii ajas kui ka kategooriate lõikes, mis teeb võimalikuks eri perioodide ja teemade kõrvutamise ning
-
Pattern Analysis of Striped Skirts
This workflow describes how image-based patterns are compared using machine learning methods. The aim is to investigate the pattern logic that characterised Estonian striped skirts of the 18th–19th centuries and to examine how these patterns relate to striped, glazed-surface woollen callimanco fabrics produced at the Norwich factory in England. The workflow combines digital humanities approaches with machine learning. For analysing large image datasets, we use machine learning models designed for visual pattern recognition
-
Comparative Topic Analysis of Ukrainian and Estonian Folk Songs Using AI Translation and Computational Methods
Uurimuse eesmärk oli tuvastada ukraina ja eesti rahvalaulude temaatilist kattuvust, kultuurilisi sarnasusi ja ainuomaseid teemasid arvutuslike meetodite abil, kasutades eelkõige tehisintellektipõhist tõlget ja LDA-teemamodelleerimist. Kuigi ukraina ja eesti rahvalaulud esindavad erinevaid keele- ja kultuuritraditsioone (läänemeresoome ja idaslaavi), on mõlemat kultuuri ühendanud ajaloolised kontaktiperioodid, mis võivad kajastuda ka rahvapärimuses. Juba varakeskajal ühendasid mõlemat piirkonda põhja–lõunasuunalised kaubateed,