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A key problem in automatic annotation of historical corpora is inconsistent spelling. Because the spelling of some word forms can differ between texts, a language model trained on already annotated treebanks may fail to recognize known word forms due to differences in spelling. In the present work, we explore the feasibility of an unsupervised method for spelling-adjustment for the purpose of improved part of speech (POS) tagging. To this end, we present a method for spelling normalization based on weighted edit distances, which exploits within-text spelling variation. We then evaluate the improvement in taging accuracy resulting from between-texts spelling normalization in two tagging experiments on several Early New High German (ENHG) texts.
Mobile Endgeräte und die dazugehörigen Applikationen sind zu einem unverzichtbaren Bestandteil des täglichen Lebens geworden und ermöglichen den ortsund zeitunabhängigen Zugriff auf wichtige Informationen. Hochschulspezifische An- gebote sind im mobilen Bereich hingegen noch immer nicht flächendeckend anzutreffen und lassen sich i. d. R. nur auf Einzelaktivitäten Studierender und Lehrender zurückführen. Dabei können mobile Applikationen einen essentiellen Beitrag zur Verbesserung der studentischen Selbstorganisation sowie für die Ausgestaltung und Ergänzung von konkreten Lehr-/Lernszenarien leisten. Dieser Artikel stellt ein modulares Hochschul-App-Framework vor, das sowohl zentrale campusbezogene Dienste als auch dezentrale Lernapplikationen unter einer Oberfläche vereint anbietet. Anhand einer Analyse von Stärken und Schwächen werden verschiedene Ansätze in Hinblick auf Anforderungen, Entwicklung, Wartung und Betrieb der Hochschul-App zusammengefasst und bewertet. Es wird auf die zugrundeliegende serviceorientierte Architektur eingegangen, die eine Portierung der Applikation auf andere Hochschulen mit einem vertretbaren Aufwand ermöglicht. Der Beitrag schließt mit einer Darstellung der ersten Ergebnisse und weiterführender Überlegungen und Arbeiten.