{"id":24049,"date":"2026-08-10T10:48:21","date_gmt":"2026-08-10T08:48:21","guid":{"rendered":"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=24049"},"modified":"2026-08-10T10:58:03","modified_gmt":"2026-08-10T08:58:03","slug":"computational-literary-studies-auf-der-dh-konferenz-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=24049","title":{"rendered":"Computational Literary Studies auf der DH-Konferenz 2026"},"content":{"rendered":"\n

Die Computational Literary Studies <\/em>(CLS) haben sich in den letzten Jahren als wichtige Teildisziplin im Umfeld der Digital Humanities<\/em> (DH) etabliert. Die Relevanz der CLS wird nicht zuletzt auf den DH-Konferenzen sichtbar, die von der Alliance of Digital Humanities Organizations (ADHO) ausgerichtet werden, allj\u00e4hrlich stattfinden und die DH-Community in ihrer ganzen Breite und Vielfalt zusammenbringen. Auch auf der DH-Konferenz 2026, die in Daejeon (S\u00fcdkorea) unter dem Motto \u201eEngagement\u201c vom 27. bis 31. Juli stattfand, waren die CLS pr\u00e4sent. Ziel dieses Blogposts ist, einen \u00dcberblick \u00fcber CLS-Beitr\u00e4ge und -Trends auf der DH2026 zu geben (f\u00fcr einen \u00e4hnlichen Blogpost zu den DHd-Konferenzen siehe Guhr 2025). Ein Schwerpunkt meines Beitrags liegt auf einer besonders wichtigen DH- und CLS-Tendenz der letzten Jahre: der zunehmenden Auseinandersetzung mit Large Language Models (LLMs).<\/p>\n\n\n\n

Quantitatives<\/h2>\n\n\n\n

Das Book of Abstracts zur DH2026 umfasst 513 Beitr\u00e4ge: Short und Long Paper, Poster, Workshops und Mini-Konferenzen (vgl. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909<\/a>). Davon verorteten sich 137 (27%) im Feld der \u201aLiterary Studies\u2018.1<\/a><\/sup> Somit z\u00e4hlten die Literaturwissenschaften zu den prominentesten Disziplinen auf der DH-Konferenz (zum Vergleich: \u201aHistory\u2018 = 155 Beitr\u00e4ge; \u201aLibrary & Information Science\u2018 = 110 Beitr\u00e4ge; \u201aComputer Science\u2018 = 99 Beitr\u00e4ge; \u201aLinguistics\u2018 = 83 Beitr\u00e4ge; \u201aArt History\u2018 = 53 Beitr\u00e4ge).<\/p>\n\n\n\n

Die 137 \u201aLiterary Studies\u2018-Beitr\u00e4ge auf der DH2026-Konferenz stammen von 386 Autor:innen. Tab. 1 zeigt, mit welchen L\u00e4ndern die Autor:innen affiliiert sind. Sofort wird die gro\u00dfe Zahl von CLS-Forscher:innen aus Deutschland deutlich: Es gab kein anderes Land, mit dessen Forschungsinstitutionen mehr Autor:innen affiliiert waren.2<\/a><\/sup> Am zweitmeisten Forscher:innen kamen, wenig \u00fcberraschend, aus den USA. Auff\u00e4llig, und gegebenenfalls durch den Konferenzort bedingt, war daneben die gro\u00dfe Zahl von Autor:innen aus asiatischen L\u00e4ndern (S\u00fcdkorea, Japan, China, Hong Kong).<\/p>\n\n\n\n

Land<\/strong><\/td>Anzahl Autor:innen<\/strong><\/td>Anteil<\/strong><\/td><\/tr>
Deutschland<\/td>78<\/td>0.2<\/td><\/tr>
USA<\/td>63<\/td>0.16<\/td><\/tr>
S\u00fcdkorea<\/td>56<\/td>0.15<\/td><\/tr>
Japan<\/td>33<\/td>0.09<\/td><\/tr>
China<\/td>27<\/td>0.07<\/td><\/tr>
Frankreich<\/td>17<\/td>0.04<\/td><\/tr>
Kanada<\/td>16<\/td>0.04<\/td><\/tr>
Hong Kong<\/td>13<\/td>0.03<\/td><\/tr>
Rum\u00e4nien<\/td>12<\/td>0.03<\/td><\/tr>
United Kingdom<\/td>10<\/td>0.03<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
Tab. 1<\/strong>: Affiliationen der 386 Autor:innen von \u201aLiterary Studies\u2018-Beitr\u00e4gen auf der DH2026<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Blickt man auf die \u201aKeywords\u2018, die den 137 \u201aLiterary Studies\u2018-Beitr\u00e4gen der DH2026-Konferenz zugeordnet waren (Tab. 2), zeigt sich vor allem die gro\u00dfe Relevanz von LLMs. W\u00fcrde man Keywords wie \u201aArtificial Intelligence\u2018 (5 Beitr\u00e4ge) oder \u201aGenerative AI\u2018 (4 Beitr\u00e4ge) ebenfalls den LLMs zurechnen, w\u00e4re ihr Anteil sogar noch gr\u00f6\u00dfer. Die Daten weisen darauf hin, dass sich auch auf der DH2026 der Trend zur Auseinandersetzung mit LLMs niederschlug, der die DH und die CLS in den letzten Jahren insgesamt kennzeichnet. Daneben weisen die Keywords darauf hin, dass weiterhin grundlegende Ressourcen- und Datenfragen eine Rolle spielen (TEI, Metadata, Linked Open Data). Zudem finden sich auf etwas niedrigeren, in Tab. 2 nicht mehr repr\u00e4sentierten R\u00e4ngen etablierte Methoden bzw. Ans\u00e4tze wie \u201aTopic Modeling\u2018 oder \u201aStylometry\u2018 (jeweils vier Beitr\u00e4ge) sowie \u201aKnowledge Graph\u2018, \u201aSentiment Analysis\u2018 und \u201aAnnotation\u2018 (jeweils drei Beitr\u00e4ge), die nach wie vor zum Einsatz kommen.<\/p>\n\n\n\n

Keyword<\/strong><\/td>Anzahl Beitr\u00e4ge<\/strong><\/td>Anteil<\/strong><\/td><\/tr>
Large Language Models<\/td>22<\/td>0.16<\/td><\/tr>
Computational Literary Studies<\/td>14<\/td>0.1<\/td><\/tr>
Digital Humanities<\/td>11<\/td>0.08<\/td><\/tr>
Natural Language Processing<\/td>9<\/td>0.07<\/td><\/tr>
TEI<\/td>7<\/td>0.05<\/td><\/tr>
Metadata<\/td>6<\/td>0.04<\/td><\/tr>
Cultural Analytics<\/td>6<\/td>0.04<\/td><\/tr>
Artificial Intelligence<\/td>5<\/td>0.04<\/td><\/tr>
Linked Open Data<\/td>5<\/td>0.04<\/td><\/tr>
Intertextuality<\/td>10<\/td>0.04<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
Tab. 2<\/strong>: Keywords der 137 \u201aLiterary Studies\u2018-Beitr\u00e4ge auf der DH2026<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Einzelne Veranstaltungen und Beitr\u00e4ge<\/h2>\n\n\n\n

Die ersten zwei Tage der DH-Konferenz waren wie \u00fcblich f\u00fcr Workshops und Minikonferenzen reserviert. Aus CLS-Perspektive war das Treffen der Special Interest Group \u201aDigital Literary Studies\u2018 (SIG-DLS) am Dienstagnachmittag von besonderem Interesse (https:\/\/dls.hypotheses.org\/2318<\/a>). Die SIG-DLS ist eine von elf Special Interest Groups der ADHO und \u201ebrings together researchers from different perspectives to discuss theoretical, methodological and technical issues of doing digital literary studies, share resources, and organize events and initiatives\u201c (https:\/\/dls.hypotheses.org\/<\/a>). Das Treffen bestand aus einer Serie von Lightning Talks und einer anschlie\u00dfenden Postersession. Deutlich wurde die gro\u00dfe Vielfalt der untersuchten Gegenst\u00e4nde und genutzten Methoden. Das Spektrum reichte von der Analyse formaler Merkmale galicischer Lyrik (Pablo Ruiz Fabo) \u00fcber die Auswertung von Korrespondenzbeziehungen zwischen DDR-Autor:innen mittels Netzwerkanalyse (Marco Lorenz) oder die Differenzierung verschiedener Kanonizit\u00e4tsindikatoren f\u00fcr englischsprachige Literatur (Haruka Tsutsui) bis hin zum Vergleich von Word Embeddings je nachdem, ob sie auf Texten von Charles Dickens oder anderen englischsprachigen Autor:innen beruhen (Tomoji Tabata). Auch LLMs spielten eine Rolle: Silvia Lilli untersuchte, inwiefern GPT 5.2 plausible Analysen literarischer Texte generieren kann und wie sich die LLM-Outputs verbessern lassen, indem man dem Modell Annotationen bereitstellt; Jenny Kwok ging darauf ein, inwieweit LLMs relevante Kontexte f\u00fcr literarische Texte identifizieren k\u00f6nnen, die dann wiederum das manuelle Close Reading bereichern; Kohei Furuya widmete sich der Autorschaftsattribution durch LLMs im Kontext englisch-japanischer \u00dcbersetzungen.<\/p>\n\n\n\n

Unter den Keynotes war besonders diejenige von Maciej Eder einschl\u00e4gig f\u00fcr die CLS. Eder sprach stellvertretend f\u00fcr die Computational Stylistics Group <\/em>bzw. das Team hinter dem Stilometrie-Tool stylo<\/em>, die den Zampolli-Preis 2026 erhalten hatten (https:\/\/adho.org\/2025\/07\/16\/2026-antonio-zampolli-prize\/<\/a>). Er stellte unter anderem die Arbeit der Gruppe sowie das Tool stylo <\/em>vor, pr\u00e4sentierte eine exemplarische Analyse zu Stilunterschieden in der Rede von Dramenfiguren (\u0160e\u013ca et al. 2024) und betonte vor allem, dass Projekte und Initiativen nicht unbedingt mit einer umfassenden finanziellen F\u00f6rderung, einer formalisierten Organisationsstruktur und\/oder einer \u201agro\u00dfen Idee\u2018 starten m\u00fcssen, sondern sich auch oder sogar am ehesten \u201abottom up\u2018, in kleinen Schritten entwickeln k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Die einzelnen Konferenzsessions waren nicht spezifischen Methoden oder Disziplinen zugeordnet, sodass reine CLS-Sessions die Ausnahme blieben. Die erhebliche methodische und thematische Heterogenit\u00e4t der Sessions k\u00f6nnte man in einem positiven Sinn als Beitrag zum Austausch und zur Verkn\u00fcpfung innerhalb der mittlerweile stark ausdifferenzierten DH-Community begreifen; andererseits erschwerte die Uneinheitlichkeit der Sessions, koh\u00e4rente Diskussionszusammenh\u00e4nge entstehen zu lassen. Trotz allem lassen sich einige \u00fcbergreifende Tendenzen der CLS-Beitr\u00e4ge ausmachen. Dabei gilt, wie bereits im Fall des SIG-DLS-Treffens, dass dieser Blogpost exemplarisch bleiben muss. Ich beschr\u00e4nke mich auf drei Punkte:<\/p>\n\n\n\n

(1) Mehrere Beitr\u00e4ge haben sich neuen, \u00fcberarbeiteten und\/oder erweiterten Tools, Korpora und Infrastrukturen und damit den Grundlagen der CLS-Analyse gewidmet. Henny Sluyter-G\u00e4thje hat beispielsweise eine Sammlung von Ecocriticism-Korpora vorgestellt (https:\/\/ecocor.org\/<\/a>), die technologisch an DraCor ankn\u00fcpft (Trilcke et al. 2026). DraCor selbst, eine besonders wichtige Plattform f\u00fcr Dramenkorpora in verschiedenen Sprachen (https:\/\/dracor.org\/<\/a>), war ebenfalls auf der Konferenz vertreten (Giovannini et al. 2026) und wurde auch von Eder in seiner Keynote als hilfreiche Ressource hervorgehoben. Zu nennen ist des Weiteren das GOLEM-Korpus, das aktuell erarbeitet wird und Fanfiction in sieben Sprachen (allerdings nicht Deutsch) sowie diverse Annotationen (z. B. Koreferenzen, Figuren, Events) enth\u00e4lt (Pianzola 2026; Yang\/Pianzola 2026).<\/p>\n\n\n\n

(2) Auffallend viele Vortr\u00e4ge haben sich mit der manuellen und automatisierten Emotions- und Sentimentanalyse befasst. Untersucht wurden unterschiedlichste Textsorten und Sprachen: von koreanischer Gegenwartslyrik (Lim\/Kim 2026) \u00fcber russische Kurzprosa des 20. Jahrhunderts (Kirina 2026) bis zu \u2013 jenseits der Literatur \u2013 historischen Zeitschriften (Brozic 2026) und pers\u00f6nlichen Holocaust-Zeugnissen (Neovesky et al. 2026). Insgesamt zeigten sich die Sentiment- und Emotionsanalyse als etablierte Ans\u00e4tze der CLS und DH, wobei ein hohes Bewusstsein f\u00fcr konzeptuelle Unterscheidungen wie der zwischen Sentiment und Emotion oder diskreter versus dimensionaler Emotionsmodelle bestand.<\/p>\n\n\n\n

(3) Diverse Beitr\u00e4ge haben sich, wie bereits angedeutet, mit LLMs auseinandergesetzt. Der Einsatz von LLMs zur automatisierten Annotation kann mittlerweile als etabliert gelten und spielte f\u00fcr zahlreiche Vortr\u00e4ge und Poster eine Rolle. Daneben war auff\u00e4llig, dass sich viele Beitr\u00e4ge auch mit den generativen <\/em>Aspekten von LLMs befasst haben, insbesondere mit der Frage, wie sich LLM-generierte literarische Texte von menschlichen unterscheiden. Durchgespielt wurde dies etwa anhand von englischsprachigen K-Pop Lyrics (Florescu\/Dinu 2026) sowie der Literatur Han Kangs (Lee et al. 2026), Xin Qijis (Liao et al. 2026) und Leopold Trymands (Rykowska 2026). Betont wurde in allen F\u00e4llen, dass LLMs die menschlichen Texte nicht <\/em>exakt nachahmen k\u00f6nnen, sondern Unterschiede bestehen bleiben. Auf einer allgemeineren, die eigene Forschung betreffenden Ebene haben mehrere Beitr\u00e4ge zudem betont, dass die Arbeit mit LLMs nicht dazu f\u00fchren d\u00fcrfe, relevante Entscheidungen auf eine Weise zu delegieren, die Forscher:innen in zentralen konzeptionellen und interpretativen Fragen von den Modellen abh\u00e4ngig werden lasse. Stattdessen sei wichtig, als Mensch die \u201aepistemic agency\u2018 zu bewahren (vgl. jenseits reiner CLS-Kontexte etwa den Workshop von Hiltmann\/Kim-Baumann 2026 sowie die Keynote von Kim Hyeon).<\/p>\n\n\n\n

Insgesamt hat sich auf der DH-Konferenz 2026 abermals gezeigt, wie vielf\u00e4ltig und lebendig die CLS im Rahmen der DH sind. Vertreten waren Forscher:innen aus diversen L\u00e4ndern, die sich mit unterschiedlichsten Texten und Sprachen befasst und dabei unterschiedlichste Methoden angewandt haben. Trotz aller Heterogenit\u00e4t l\u00e4sst sich festhalten, dass ein anhaltender Schwerpunkt die Auseinandersetzung mit LLMs darstellt, die mittlerweile regelm\u00e4\u00dfig f\u00fcr Annotationsaufgaben verwendet, aber auch in ihrer textgenerativen Funktion untersucht werden.<\/p>\n\n\n\n

Dank<\/h2>\n\n\n\n

Ich danke dem DHd-Verband, der mir durch ein Reisekostenstipendium die Teilnahme an der DH2026-Konferenz in Daejeon (S\u00fcdkorea) erm\u00f6glicht hat.<\/p>\n\n\n\n

Literaturverzeichnis<\/h2>\n\n\n\n
\n

Brozi\u0107, Lucija (2026): \u201eSentiments toward Migrants and Minorities: Fine-Tuning Transformer Models for Sentiment Analysis of Historical Newspapers.\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909.

Florescu, Andra-Maria\/Dinu, Anca Daniela (2026): \u201eThe \u2018K\u2019 Factor: Comparing Human and LLM-Generated English Lyrics in K-Pop.\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909.

Giovannini, Luca\/Sluyter-G\u00e4thje, Henny\/Skorinkin, Daniil\/Trilcke, Peer\/B\u00f6rner, Ingo\/Fischer, Frank\/Khilji, Tabeer (2026): \u201eA Decade in Drama Research. Data Mining the DraCor Bibliography (2015\u20132025).\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909.

Guhr, Svenja (2025): \u201eTrends in den Computational Literary Studies bei den DHd-Jahrestagungen.\u201c DHd-Blog, 13.05.2025. https:\/\/dhd-blog.org\/?p=22316.

Hiltmann, Torsten\/Kim-Baumann, Noah Jefferson (2026): \u201eBringing Humanist Practices into AI \u2013 Establishing and Maintaining Sovereignty when Working with LLMs.\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909.

Kirina, Margarita (2026): \u201eAnnotating Data, Exploring Emotions: A Case of Russian Short Prose of the 20th Century.\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909.

Lee, Jae-Yon\/Jang, MinHyeok\/Jeon, Minguk\/Moon, Ji-Seong\/Kang, MinJin\/Bae, Byung-Chull (2026): \u201eFrom Poetic Prose to Science Fiction: Classifying and Generating Han Kang\u2019s Literary Style via Computational Methods.\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909.

Liao, Zhewei\/Xiao, Shuang\/Sui, Shengnan\/Han, Yafei\/Lu, Quanyu (2026): \u201eLarge Language Models\u2019 Capability Boundaries in Generating Xin Qiji\u2019s Ci Poetry: A Humanistic Evaluation Study.\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909.

Lim, Iro\/Kim, Byungjun (2026): \u201eKPoEM: Visualizing Emotion Data in Modern Korean Poetry through a Web-Based Interface Prototype.\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909<\/a>.

Neovesky, Anna\/Brolich, Nina\/Romeis, Finn\/Menny, Anna\/Geibel, Helena\/Giesecke, Marc (2026): \u201eInsight or Misrepresentation? A case study on sentiment analysis of personal accounts of the Holocaust.\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909<\/a>.

Pianzola, Federico (2026): \u201eThe GOLEM Annotated Corpus for Computational Literary Studies.\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909.

Rykowska, Aleksandra (2026): \u201eCan LLMs Imitate an Author\u2019s Style? Comparative Stylometric Study of ChatGPT, Gemini, and Claude.\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909.

\u0160e\u013ca, Artjoms\/Nagy, Benedek\/Byszuk, Joanna\/Hern\u00e1ndez-Lorenzo, Laura\/Szemes, Botond\/Eder, Maciej (2024): \u201eFrom Stage to Page: Language Independent Bootstrap Measures of Distinctiveness in Fictional Speech.\u201c In: M. Andersen\/N. Reiter (Hg.), Computational Drama Analysis. Reflecting on Methods and Interpretations, S. 149\u2013166. Berlin: De Gruyter.

Trilcke, Peer\/Barkey, S\u00f6ren\/Schumacher, Mareike\/B\u00f6rner, Ingo\/Milling, Carsten\/Skorinkin, Daniil\/Sluyter-G\u00e4thje, Henny\/Haider, Thomas\/Schwindt, Mark\/Busch, Anna\/Fischer, Frank\/Funk, Clara\/Giovannini, Luca\/Helmig, Clara\/Viebke, Gesine\/Khilji, Tabeer\/K\u00e4b, Corinna\/Ottenberg, Bianca Linnea\/Daniel, Rebecca (2026): \u201eIntroducing EcoCor: An Open Infrastructure for Digital Ecocriticism.\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909.

Yang, Xiaoyan\/Pianzola, Federico (2026): \u201eEngaged Annotators: Developing a Multilingual Character Annotation Framework for Fiction.\u201c In: Digital Humanities 2026: Book of Abstracts. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.21495909.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n

  1. Der Anteil entspricht in etwa dem Niveau der vergangenen Jahre: 2022 (https:\/\/github.com\/ADHO\/dh2022<\/a>) = 25%; 2023 (https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.7961822<\/a>) = 25%. Die Book of Abstracts der DH-Konferenzen 2024 und 2025 sind nur als PDFs zug\u00e4nglich und wurden daher nicht ausgewertet. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  2. Auch wenn man die Beitr\u00e4ge betrachtet, die nicht<\/em> den \u201aLiterary Studies\u2018 zugeordnet waren, kamen am meisten Autor:innen aus Deutschland, gefolgt von den USA. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Die Computational Literary Studies (CLS) haben sich in den letzten Jahren als wichtige Teildisziplin im Umfeld der Digital Humanities (DH) etabliert. Die Relevanz der CLS wird nicht zuletzt auf den DH-Konferenzen sichtbar, die von der Alliance of Digital Humanities Organizations (ADHO) ausgerichtet werden, allj\u00e4hrlich stattfinden und die DH-Community in ihrer ganzen Breite und Vielfalt zusammenbringen. […]<\/p>\n","protected":false},"author":469,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"[{\"id\":\"ccaee8bf-90ec-4c48-8e98-f73cbbb18b94\",\"content\":\"Der Anteil entspricht in etwa dem Niveau der vergangenen Jahre: 2022 (https:\\\/\\\/github.com\\\/ADHO\\\/dh2022<\\\/a>) = 25%; 2023 (https:\\\/\\\/doi.org\\\/10.5281\\\/zenodo.7961822<\\\/a>) = 25%. Die Book of Abstracts der DH-Konferenzen 2024 und 2025 sind nur als PDFs zug\\u00e4nglich und wurden daher nicht ausgewertet.\"},{\"id\":\"c73bd5f5-0bc3-4f6b-a799-6db9e2f7cd26\",\"content\":\"Auch wenn man die Beitr\\u00e4ge betrachtet, die nicht<\\\/em> den \\u201aLiterary Studies\\u2018 zugeordnet waren, kamen am meisten Autor:innen aus Deutschland, gefolgt von den USA.\"}]"},"categories":[1,23,534],"tags":[1778,1032,1717,1989,1990,193,271,1736,1991],"class_list":["post-24049","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-allgemein","category-forschung-methode","category-konferenz","tag-cls","tag-computational-literary-studies","tag-dh","tag-dh-konferenz","tag-dh2026","tag-konferenz","tag-konferenzbericht","tag-large-language-models","tag-llms"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/24049","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/469"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=24049"}],"version-history":[{"count":13,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/24049\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":24062,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/24049\/revisions\/24062"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=24049"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=24049"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=24049"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}