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In der Video-Reihe "Named Entity Recognition und digitale Literaturanalyse" zeigen wir, wie sich der Stanford Named Entity Recognizer installieren und zur Literaturanalyse nutzen lässt. Außerdem stellen wir 3 Möglichkeiten zur Verbesserung der Ergebnisse vor und zeigen, unter anderem, wie sich eine generierte Output-Datei in eine XML-Datei umwandeln lässt oder wie Du dein eigenes NER-Modell trainieren kannst. In diesem Video zeigen wir Schritt für Schritt, wie das Named Entity Recognition (NER)-Tool aus der Stanford Natural Language Processing Group installiert wird und die deutschen Kategorien "Orte", "Personen", "Organisationen" und "Vermischtes" geladen werden.

Contributing author: Mareike Schumacher, ORICD: 0000-0002-7952-4194

Mehr Infos:

• Webseite der Stanford NER Group: https://nlp.stanford.edu

• Stanford NER Herunterladen: https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml

• Schriftliche Einführung in die Methodik der NER: https://fortext.net/routinen/methoden/named-entity-recognition-ner

Übersicht der Videoreihe auf Zenodo:

1. Tutorial: Stanford Named Entity Recognizer installieren und deutsche Kategorien laden: https://zenodo.org/records/10372231

2. Tutorial: Stanford Named Entity Recognizer zur digitalen Literaturanalyse nutzen: https://zenodo.org/records/10372239

3. Tutorial: Ein eigenes NER-Modell für die digitale Literaturanalyse trainieren: https://zenodo.org/records/10371086

4. Fallbeispiel: Figurenkonstellationen in Goethes Werther und Plenzdorfs neuem Werther: https://zenodo.org/records/10250582

Hier zur Videoreihe auf Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=hYed-ZqEzs8&list=PLu-M0KuYw64pVltr9EazXvscw5DpRv01Q