Daidalos-Projekt II. KI-Infrastruktur für interdisziplinäre Forschung an lateinischen und altgriechischen Texten. Schulz, K. & Beyer, A. December, 2025.
Daidalos-Projekt II. KI-Infrastruktur für interdisziplinäre Forschung an lateinischen und altgriechischen Texten [link]Paper  doi  abstract   bibtex   
Die Präsentation stellt das Projekt Daidalos vor, eine KI-gestützte Forschungsinfrastruktur für die Arbeit mit lateinischen und altgriechischen Texten in den Geisteswissenschaften. Ausgangspunkt ist Daidalos I (2023–2026), das sich auf den Aufbau nachhaltiger NLP-Infrastruktur, die Evaluation und Aufbereitung von Sprachressourcen sowie die Unterstützung von Forschenden durch partizipative Formate konzentriert. Zentrale Ergebnisse sind u. a. ein systematisches Evaluationsframework (SEFLAG), interoperable Korpora und erste methodische Vergleiche zwischen klassischen NLP-Ansätzen und Large Language Models (LLMs). Mit Daidalos II (geplant 2027–2030) soll diese Arbeit ausgebaut und disziplinär geöffnet werden, etwa für Mediävistik, Theologie, Geschichts- und Sprachwissenschaften. Angesichts des stark wachsenden KI-Einsatzes in den Digital Humanities adressiert das Projekt den Mangel an digitaler Kompetenz, hohe technische Einstiegshürden und die Gefahr unreflektierter KI-Nutzung. Geplant sind mehr Korpora und Methoden, gezielte LLM-Integration, Sommerschulen, „Train-the-Trainer“-Formate sowie die Entwicklung eines tragfähigen Betriebsmodells. Ein Schwerpunkt liegt auf der Bereitstellung und Standardisierung hochwertiger Textkorpora (z. B. über offene Repositorien, Linked Open Data und etablierte Textservices) sowie auf methodischer Orientierung für digitale Verfahren wie Lemmatisierung, Dependency Parsing, Word Embeddings, Sentimentanalyse und Textklassifikation. LLMs werden kritisch diskutiert: Ihre Potenziale für niedrigschwellige Nutzung stehen Risiken wie Halluzinationen, Intransparenz, ökologische Kosten und Datenschutzfragen gegenüber. Evaluation, Explainable AI und sorgfältige Integration sind daher zentral. Abschließend betont die Präsentation, dass digitale Forschungskompetenz – verstanden als Kombination aus Digital, Data und AI Literacy – unverzichtbar ist. Daidalos versteht sich als soziale und technische Infrastruktur, die fundierten, reflektierten und nachhaltigen KI-Einsatz in der Klassischen Philologie und darüber hinaus ermöglicht.
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Mit Daidalos II (geplant 2027–2030) soll diese Arbeit ausgebaut und disziplinär geöffnet werden, etwa für Mediävistik, Theologie, Geschichts- und Sprachwissenschaften. Angesichts des stark wachsenden KI-Einsatzes in den Digital Humanities adressiert das Projekt den Mangel an digitaler Kompetenz, hohe technische Einstiegshürden und die Gefahr unreflektierter KI-Nutzung. Geplant sind mehr Korpora und Methoden, gezielte LLM-Integration, Sommerschulen, „Train-the-Trainer“-Formate sowie die Entwicklung eines tragfähigen Betriebsmodells.

Ein Schwerpunkt liegt auf der Bereitstellung und Standardisierung hochwertiger Textkorpora (z. B. über offene Repositorien, Linked Open Data und etablierte Textservices) sowie auf methodischer Orientierung für digitale Verfahren wie Lemmatisierung, Dependency Parsing, Word Embeddings, Sentimentanalyse und Textklassifikation. LLMs werden kritisch diskutiert: Ihre Potenziale für niedrigschwellige Nutzung stehen Risiken wie Halluzinationen, Intransparenz, ökologische Kosten und Datenschutzfragen gegenüber. Evaluation, Explainable AI und sorgfältige Integration sind daher zentral.

Abschließend betont die Präsentation, dass digitale Forschungskompetenz – verstanden als Kombination aus Digital, Data und AI Literacy – unverzichtbar ist. Daidalos versteht sich als soziale und technische Infrastruktur, die fundierten, reflektierten und nachhaltigen KI-Einsatz in der Klassischen Philologie und darüber hinaus ermöglicht.},
	language = {deu},
	urldate = {2026-01-05},
	author = {Schulz, Konstantin and Beyer, Andrea},
	month = dec,
	year = {2025},
	doi = {10.5281/zenodo.17964223},
	keywords = {Artificial Intelligence, Artificial intelligence, Classics, Languages and literature, Natural Language Processing, Natural language processing},
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