Hörst du? - tu portes la mémoire

Diese Diplomarbeit untersucht die thematische Verarbeitung von Gedächtnis und Erinnerung in den Werken von Doron Rabinovici und Cécile Wajsbrot. Beide Schriftsteller sind Kinder von Überlebenden der Shoah. In ihren Werken gehen sie auf vielschichtige und differenzierte Weise auf den aktuellen Diskurs über Erinnerung an den Holocaust ein. Um diese Auseinandersetzungen richtig interpretieren zu können, geben die ersten zwei Teile dieser Arbeit einen theoretischen Rahmen. Der erste Teil setzt sich zu Beginn mit kulturwissenschaftlichen Theorien über Gedächtnis und Erinnerung auseinander. Darauf folgt eine Skizzierung der Verarbeitung von Gedächtnis und Erinnerung in literarischen Texten, des Begriffs und der Schwierigkeiten von Shoah- Literatur im Allgemeinen sowie der differenten Zugangsweisen zweier Generationen von Holocaust- Opfern an eine Erinnerung an diese Geschehnisse. Durch ihren Status als Angehörige der zweiten Generation von Überlebenden der Shoah weisen Rabinovici wie Wajsbrot besondere Lebenserfahrungen auf, die sie in ihren Werken schildern und verarbeiten. Aufgrund der grundsätzlich hohen Referenzialität von Shoah- Literatur beschäftigt sich das zweite Kapitel mit den Bedingungen autobiographischen Schreibens in einer Welt nach Auschwitz. Hierbei werden traditionelle Autobiographietheorien einem postmodernen Verständnis gegenübergestellt und auf Vereinbarkeit mit den Ereignissen der Shoah geprüft. Abschließend folgt ein Überblick über die aktuell populären Familienromane, bei denen individuelle Geschichten mit der Geschichtsschreibung verknüpft ist. Die folgenden zwei Teile beschäftigen sich jeweils eindringlich mit dem Werk von Doron Rabinovici oder Cécile Wajsbrot. Dabei folgen sie annähernd der gleichen Struktur. Zuerst erfolgt je eine Darstellung des Lebens und Werks des jeweiligen Schriftstellers. Danach werden die Texte der Autoren, die Gedächtnis und Erinnerung vermehrt thematisieren, beschrieben, wobei hier essayistische wie fiktionale Werke herangezogen werden. Ausgespart bleibt jeweils der anschließend intensiver untersuchte Roman. Aus Doron Rabinovicis Œuvre wird der Roman Andernorts genauer ausgewählt, bei Cécile Wajsbrot wird Mémorial näher analysiert. Diese beiden Texte werden folglich genauer geschildert. Dies beginnt mit einer Beschreibung des Inhalts und der Figurenkonstellation, anschließend werden die Erkenntnisse der Analyse der beiden Romane im Hinblick auf Erinnerung und Gedächtnis dargestellt. Die abschließende Conclusio verdeutlicht die Zusammenhänge der theoretischen Teile mit den Erkenntnissen der Untersuchung der Romane. So gehen die Romane einerseits eindringlich auf gesellschaftliche Gedenkkulturen ein, andererseits beinhalten sie selbst das Potential zur Formung eines kollektiven und kulturellen Gedächtnisses beizutragen. Beide Romane können weder als gewöhnliche Autobiographien oder Familienromane bezeichnet werden und behandeln dennoch diese Themen auf differenzierte Weise

Comparing and combining some popular NER approaches on Biomedical tasks

We compare three simple and popular approaches for NER: 1) SEQ (sequence-labeling with a linear token classifier) 2) SeqCRF (sequence-labeling with Conditional Random Fields), and 3) SpanPred (span-prediction with boundary token embeddings). We compare the approaches on 4 biomedical NER tasks: GENIA, NCBI-Disease, LivingNER (Spanish), and SocialDisNER (Spanish). The SpanPred model demonstrates state-of-the-art performance on LivingNER and SocialDisNER, improving F1 by 1.3 and 0.6 F1 respectively. The SeqCRF model also demonstrates state-of-the-art performance on LivingNER and SocialDisNER, improving F1 by 0.2 F1 and 0.7 respectively. The SEQ model is competitive with the state-of-the-art on the LivingNER dataset. We explore some simple ways of combining the three approaches. We find that majority voting consistently gives high precision and high F1 across all 4 datasets. Lastly, we implement a system that learns to combine the predictions of SEQ and SpanPred, generating systems that consistently give high recall and high F1 across all 4 datasets. On the GENIA dataset, we find that our learned combiner system significantly boosts F1(+1.2) and recall(+2.1) over the systems being combined. We release all the well-documented code necessary to reproduce all systems at https://github.com/flyingmothman/bionlp.Comment: Accepted to the ACL BioNLP Workshop, 202

Recognizing speculative language in biomedical research articles: a linguistically motivated perspective

We explore a linguistically motivated approach to the problem of recognizing speculative language (“hedging”) in biomedical research articles. We describe a method, which draws on prior linguistic work as well as existing lexical resources and extends them by introducing syntactic patterns and a simple weighting scheme to estimate the speculation level of the sentences. We show that speculative language can be recognized successfully with such an approach, discuss some shortcomings of the method and point out future research possibilities.

U-Compare bio-event meta-service: compatible BioNLP event extraction services

AbstractBackgroundBio-molecular event extraction from literature is recognized as an important task of bio text mining and, as such, many relevant systems have been developed and made available during the last decade. While such systems provide useful services individually, there is a need for a meta-service to enable comparison and ensemble of such services, offering optimal solutions for various purposes.ResultsWe have integrated nine event extraction systems in the U-Compare framework, making them inter-compatible and interoperable with other U-Compare components. The U-Compare event meta-service provides various meta-level features for comparison and ensemble of multiple event extraction systems. Experimental results show that the performance improvements achieved by the ensemble are significant. ConclusionsWhile individual event extraction systems themselves provide useful features for bio text mining, the U-Compare meta-service is expected to improve the accessibility to the individual systems, and to enable meta-level uses over multiple event extraction systems such as comparison and ensemble.This research was partially supported by KAKENHI 18002007 [YK, MM, JDK, SP, TO, JT]; JST PRESTO and KAKENHI 21500130 [YK]; the Academy of Finland and computational resources were provided by CSC -- IT Center for Science Ltd [JB, FG]; the Research Foundation Flanders (FWO) [SVL]; UK Biotechnology and Biological Sciences, Research Council (BBSRC project BB/G013160/1 Automated Biological Event Extraction from the Literature for Drug Discovery) and JISC, National Centre for Text Mining [SA]; the Spanish grant BIO2010-17527 [MN, APM]; NIH Grant U54 DA021519 [AO, DRR]Peer Reviewe

Chapter 2 2. Conveying Attitude with Reported Speech

Abstract Attribution is a phenomenon of great interest and a principled treatment is important beyond the realm of newspaper articles. The way natural language has evolved to reflect our understanding of attribution in the form of reported speech can guide investigations into principled representations forming the basis for shallow text mining as well as belief revision or maintenance