Named Entity Recognition (NER) ist ein Verfahren, mit dem klar benennbare Elemente (z.B. Namen von Personen oder Orten) in einem Text automatisch markiert werden können. Named Entity Recognition wurde im Rahmen der computerlinguistischen Methode des Natural Language Processing (NLP) entwickelt, bei der es darum geht, natürlichsprachliche Gesetzmäßigkeiten maschinenlesbar aufzubereiten.
Mit Poemage lassen sich klangliche Strukturen von Gedichten mit visueller Unterstützung untersuchen. Die phonetische Analyse funktioniert bei Poemage auf Basis textsprachlicher Informationen und kann damit auf jedes Gedicht angewendet werden – bislang jedoch nur in englischer Sprache. Durch die visuelle Exploration klanglicher Strukturen können phonetische Muster und Zusammenhänge in Gedichten im Zuge eines Close Readings entdeckt und untersucht werden.
Mit Stanford-NER können vor allem Fragen nach quantitativen Aspekten von Figurennamen, Orten und Organisationen bearbeitet werden, wie etwa: Wie viele Figuren werden in einem Text benannt, und welche Figuren werden am häufigsten erwähnt? Was für Orte kommen vor, und wie ist die Verteilung von Ortsnennungen? Oder zum Beispiel: In welchem Kontext werden Organisationen genannt?
