In dieser Video-Serie 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. Wenn Du mehr über die Methode der → Named Entity Recognition (NER) erfahren möchtest, schaue dir unsere → Video-Fallstudie an. Schriftlich bringt dir unsere → Lerneinheit die NER bei.
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. Der → Stanford Named Entity Recognizer kann hier heruntergeladen werden.
In diesem Schritt-für-Schritt-Tutorial zeigen wir schnell und einfach, wie der Stanford Named Entity Recognizer für literarische Texte genutzt werden kann.
In diesem Video zeigen wir Schritt für Schritt, wie ein eigenes Modell trainiert wird, um Eigennamen in einem Text automatisch erkennen zu lassen. Dazu sind keine technischen Vorkenntnisse nötig, der Stanford Named Entity Recognizer sollte aber bereits installiert sein (s. oben). Abgesehen davon brauchst du den literarischen Text, den du untersuchen möchten, in digitaler Form. Auf der Webseite der Stanford Natural Language Processing Group befinden sich die verwendeten programmiersprachlichen Befehle.