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GigaMesh-Workshop an der Universität Mainz, 29.10.2020

Neuzugang für die Digital Humanities in Mainz

Im Sommer 2020 durften wir Hubert Mara in Mainz willkommen heißen, einen ausgewiesenen Experten im Bereich der Digital Humanities, der an der Hochschule Mainz die Geschäftsführung des mainzed (Mainzer Zentrum für Digitalität in den Geistes- und Kulturwissenschaften) übernommen hat. Zusätzlich ist Hubert Mara auch forschend am i3mainz (Institut für raumbezogene Informations- und Messtechnik, Hochschule Mainz) tätig. Seine Forschungsschwerpunkte liegen dabei in der 3D-Messtechnik und Bildanalyse sowie den Spatial Humanities, die sich mit dem Einfluss phyikalischer und geographischer Räume auf kulturelle Entwicklungen befassen. Im Rahmen dieser Forschungsschwerpunkte arbeitet Hubert Mara auch an der Entwicklung von Software, die in geisteswissenschaftlicher Forschung Anwendung finden kann. Ein Ergebnis der Entwicklertätigkeit ist GigaMesh.

Da wir am Arbeitsbereich Altorientalische Philologie in Mainz im Rahmen des Projektes Digitale Edition der Keilschrifttexte aus Haft Tappeh (Iran) derzeit mit 3D-Scans von Tontafeln arbeiten, wollten wir uns die Möglichkeit nicht entgehen lassen, Hubert Mara und seine Forschung in das Projekt zu involvieren. Ein erstes Resultat der Zusammenarbeit bestand nun in der Ausrichtung eines Workshops, der am 29. Oktober 2020 in den Räumlichkeiten der Johannes Gutenberg-Universität Mainz stattfand – natürlich unter Einhaltung der gebotenen Hygienevorschriften! Im Rahmen dieses Workshops bot sich allen Interessierten die Möglichkeit, eine erste Einführung in GigaMesh zu erhalten.

Impression des Workshops (Foto: Eva-Maria Huber)

Was ist GigaMesh und welche Möglichkeiten bietet es?

Logo von GigaMesh

GigaMesh ist ein Open Source Software Framework [1], mit dessen Hilfe man 3D-Objekte sowohl anzeigen als auch bearbeiten und visualisieren kann. Das Besondere an GigaMesh ist, dass es – im Vergleich zu anderer 3D-Bearbeitungssoftware – speziell im Hinblick auf die Bedürfnisse objektorientierter geisteswissenschaftlicher Forschung entwickelt wurde. Allein der Name des Software Frameworks lässt AltorientalistInnen natürlich sofort aufmerken, erinnert es doch nicht erinnert er doch nicht zufällig an die wohl bekannteste literarische Figur es Alten Orients: Gilgameš, den König von Uruk, dessen epische (aber leider vergebliche – oder doch nicht?!) Suche nach Unsterblichkeit ihn bis an das Ende der bekannten Welt geführt hat. Auch das Logo (siehe oben) von GigaMesh dürfte für Keilschriftforschende einen vertrauten Anblick bieten.

Screenshot der Benutzeroberfläche von GigaMesh (Gefäß: ANSA IV 976 aus dem Kunsthistorischen Museum Wien).

Für WissenschaftlerInnen, die sich mit 3D-Scans von Keilschrifttafeln beschäftigen, bietet GigaMesh  diverse hilfreiche Möglichkeiten die Lesbarkeit der Zeichen zu verbessern. So lässt sich die Tafel, wie eingangs angedeutet, nicht nur darstellen, sondern auch nach eigenen Bedürfnissen visuell bearbeiten. So finden sich in der Menüleiste etwa Kontrasteinstellungen für verschiedene Arten von Objekten, darunter Keilschrifttafeln (siehe Sceenshot). 

Über den Menüpunkt Colorramp lässt sich die die Tafel weiterhin nach Belieben einfärben. Darüber hinaus kann man die Helligkeit einstellen. GigaMesh bietet damit die Chance selbst stark beschädigte oder aus anderen Gründen schwer lesbare Tontafeln leichter zu entziffern. Als besondere Dreingabe lässt sich der ausgerichtete und bearbeitete 3D-Scans der Tafel als Sceenshot im PDF- und TEX-Format exportieren, sodass man mit nur wenigen Klicks eine publizierbare Ansicht der Tafel generieren kann, wobei bereits automatisch alle Seiten der Tafeln abgebildet werden.

Doch GigaMesh ist nicht nur für KeilschriftforscherInnen interessant. Auch ArchäologInnen stellt GigaMesh nützliche Anwendungsmöglichkeiten bereit. So hat man mithilfe von GigaMesh etwa die Möglichkeit Profile von 3D-Objekten erstellen zu lassen, was v.a. die Bearbeitung von Keramik erheblich vereinfacht.

Neben der Anwendungsmöglichkeit im Rahmen geisteswissenschaftlicher Arbeit, eröffnet GigaMesh auch die Option die Qualität der 3D-Dateien berechnen und anschließend verbessern zu lassen. Zudem lassen sich die Metadaten des Scans anzeigen.

GigaMesh bietet noch zahlreiche weitere Möglichkeiten, die an dieser Stelle nicht alle aufgeführt werden können. Eine Übersicht über die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten in unterschiedlichen akademischen Disziplinen vermittelt die Publikationsliste der GigaMesh-Homepage. Wer sich dafür interessiert GigaMesh selbst anzuwenden, findet auf der Homepage auch Links zu Tutorial-Videos, die den Umgang mit GigaMesh erklären. Wer darüber hinaus auf dem Laufenden bleiben möchte, hat zudem die Möglichkeit alle Neuigkeiten zu GigaMesh über Twitter zu erfahren.

[1] D.h. es handelt sich nicht im eigentlichen Sinne um ein fertiges Programm, sondern stellt eher einen Baustein, bzw. ein Gerüst (Framework) dar, das Entwickler nutzen können, sodass die darin enthaltenen Funktionen nicht extra neu programmiert werden müssen.

Modeling cuneiform paleography with PaleoCodage

Cuneiform languages and its texts took an interest not only by Near Eastern Studies scholars but also in the computational linguistics major. Cuneiform texts have been edited digitally, cuneiform text corpora have been linguistically classified, information retrieval approaches have been performed, and texts have been annotated in various ways. However, the shape and form of cuneiform signs and other extralinguistic attributes itself usually do not fall into categories of such annotations, despite them playing a possible role in leading to a better understanding of the texts. One major reason for this is the lack of a machine-readable description of cuneiform characters. Other languages like Chinese or Japanese include an encoding of their characters, e.g. in the form of a writing order of strokes and their positioning towards another so that such attributes can be extracted easily (Bishop 2003). These encodings may be used to create, e.g. SVG images for font descriptions and due to the prevailing existence of the given languages can be better formalized per epoch.

A first approach to formalize cuneiform character descriptions by means of cuneiform wedges was developed by Norbert Gottstein. He developed a system which could describe which and how many cuneiform wedges of certain types were included in a cuneiform character. The goal of his work was to create a search system for cuneiform characters which would in many cases give a unique result. He defined four types of cuneiform wedges: Horizontal, vertical, and two diagonal wedge types.

Gottstein System by (Gottstein, 2013). One cuneiform character is described by the number of its corresponding wedge types.

The Near Eastern Studies community took an interest in the Gottstein System, but the system did not find wide adoption in this community. Interestingly, the system has found more of adoption in the computational linguistics community in which some digital tools had been developed using the Gottstein System as a basis.

The tool CuneiPainter is a straightforward Android App which allows the drawing of cuneiform character shapes using a finger on your mobile phone, detects its Gottstein code and presents the user with a list of alternatives of cuneiform characters. The set of cuneiform characters which can be recognized by CuneiPainter was modelled after one particular fonts’ set of characters. Therefore CuneiPainter may only recognize one cuneiform character variant per Unicode code point. For this set of cuneiform characters CuneiPainter acts as a showcase, that to search cuneiform characters, the Gottstein system works without yielding too many ambiguities. 

CuneiPainter also acts as a proof of concept for creating input method engines for cuneiform characters (Homburg, 2015). Input method engines take representations of cuneiform characters either in the Latin alphabet by entering a transliteration or by a Gottstein code possibly recognized from a painted image. The input method engine converts such a representation to its Unicode representation which may be shown using a particular font. An input method engine may also be used to convert an English translation to a Unicode representation.

What the Gottstein system lacks, however, is the inclusion of relations between cuneiform wedges. With a Gottstein code, we may know that a cuneiform character includes 4 horizontal and 4 vertical wedges, but we do not know the relations of these wedges towards another. Are the 4 horizontal wedges above the 4 vertical wedges? Do they cross? If so, how do they cross? In addition, the scientific literature suggests that there are more types of wedges than stated in the Gottstein system, as can be seen in the following pictures. To accurately depict and encode cuneiform signs all wedge variants need to be taken into account.

The positioning of cuneiform characters taken from the literature (Ebeling et. al., 1980). Cuneiform wedges can be found with shown wedge angles which are more granular than Gottsteins suggested rotations of 0°,45° and 90°

To capture and formalize relations between cuneiform wedges, encoding with the following capabilities was developed in a practical study course at Mainz University Of Applied Sciences: The PaleoCodage encoding. Its goals are as follows:

  • Capturing the rotations of all wedges including available angles
  • Capturing relations between wedges
  • Capturing wedge sizes separated into wedge head and the wedge itself
  • A unique identifier for a wedge including its angle
Description of rotations of cuneiform wedges taken from the literature mapped on to PaleoCodage descriptions. Wedges with different angles get different but unique identifiers. Different operators change the angle of

The benefits of such an encoding can be seen in several areas:

  1. The encoding may be used in Machine Learning applications as a classification target to recognize wedge types.
  2. The encoding is a machine-readable way of capturing the shape of cuneiform characters, so that cuneiform characters may be differentiated and possibly classified by computers.
  3. The encoding may be used to capture cuneiform sign variants in a machine-readable way which are often seen on pictures of cuneiform tablets but are rarely systematically collected. Collecting cuneiform character signs systematically allows for more research in the given area.

To show differences in the description of PaleoCodage vs. Gottstein code descriptions the following table gives an idea about its capabilities:

Cuneiform signSign nameGottstein CodePaleoCode
MASZa1b1b-a
BARa1b1;b-a
LALa1b1a-b
MEa1b1a-::b
PaleoCodage vs. Gottstein code examples for the same Gottstein sign code These cuneiform signs include the same cuneiform wedges but in different positions. The PaleoCode allows a distinction between the different forms..

Further information about PaleoCodage and the PaleoCodage JavaScript Testing tool can be found on Github and in an extended abstract which has been submitted to the Digital Humanities Conference 2019 (Homburg, 2019). We may discuss further details and applications of PaleoCodage in further articles here at the IDCS blog.

  1. Bishop, T. and Cook, R. (2003) ‘A Specification for CDL Character Description Language’, in Glyph and Typesetting Workshop.
  2. Ebeling, E. et al. (1980) ‘Reallexikon der Assyriologie und Vorderasiatischen Archäologie. Zweiter Band’.
  3. Gottstein, N. (2013) ‘Ein stringentes Identifikations- und Suchsystem für Keilschriftzeichen’, in Mitteilungen der deutschen Orientgesellschaft. Berlin.
  4. Homburg, T. et al. (2015) Learning Cuneiform The Modern Way. Graz, Austria: DHd, 2015. Available at: http://gams.uni-graz.at/o:dhd2015.p.55.
  5. Paleo Codage – A machine-readable way to describe cuneiform characters paleographically. Homburg, T. In Utrecht, Netherlands, July 2019.