Hrsg.: forTEXT (2018)
forTEXT-Videoreihe: Named Entity Recognition und digitale Literaturanalyse.
Vorlesung, Seminar, Lehrmaterial, Bibliographie
Dies ist die neueste Version dieses Eintrags.
Kurzbeschreibung (Abstract)
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.
Typ des Eintrags: | Vorlesung, Seminar, Lehrmaterial |
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Erschienen: | 2018 |
Art des Eintrags: | Bibliographie |
Titel: | forTEXT-Videoreihe: Named Entity Recognition und digitale Literaturanalyse |
Sprache: | Deutsch |
Publikationsjahr: | 2018 |
Ort: | Genève, Switzerland |
Verlag: | Zenodo |
Zugehörige Links: | |
Kurzbeschreibung (Abstract): | 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. |
Zusätzliche Informationen: | 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 |
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): | 800 Literatur > 800 Literatur, Rhetorik, Literaturwissenschaft |
Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 02 Fachbereich Gesellschafts- und Geschichtswissenschaften > Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft > Digital Philology - Neuere deutsche Literaturwissenschaft 02 Fachbereich Gesellschafts- und Geschichtswissenschaften 02 Fachbereich Gesellschafts- und Geschichtswissenschaften > Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft |
Hinterlegungsdatum: | 17 Sep 2024 11:43 |
Letzte Änderung: | 17 Sep 2024 11:43 |
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Verfügbare Versionen dieses Eintrags
-
forTEXT-Videoreihe: Named Entity Recognition und digitale Literaturanalyse. (deposited 16 Sep 2024 14:24)
- forTEXT-Videoreihe: Named Entity Recognition und digitale Literaturanalyse. (deposited 17 Sep 2024 11:43) [Gegenwärtig angezeigt]
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