Übung 2
Welche Herausforderungen bestehen beim Einsatz von NER?
- Fehlerrate, Notwendigkeit von manueller Korrektur bzw. deutlicher Kennzeichnung von Daten, die nicht korrigiert wurden
- Meistens ausgelegt auf modernes Englisch
- Tools bieten selten fertige Ausgabe an, müssen in der Regel Teil einer Pipeline sein
- Verknüpfung mit Normdaten immer noch (größtenteils) manueller Schritt
Literatur und Quellenangaben
Hiltmann, Torsten. 2024. „Hermeneutik in Zeiten der KI. Large Language Models als hermeneutische Instrumente in den Geschichtswissenschaften“. In KI:Text. Diskurse über KI-Textgeneratoren, herausgegeben von Gerhard Schreiber, und Lukas Ohly, 201–32. Berlin, Boston: De Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783111351490-014.
Keraghel, Imed, Stanislas Morbieu, und Mohamed Nadif. 2024. „Recent Advances in Named Entity Recognition: A Comprehensive Survey and Comparative Study“. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.10825.
Schumacher, Mareike. 2018. „Named Entity Recognition (NER)“. forTEXT. Literatur digital erforschen. Zuletzt aufgerufen am 28. Januar 2026. https://fortext.net/routinen/methoden/named-entity-recognition-ner.