Tutorial: Dein eigenes NER-Modell für die digitale Literaturanalyse trainieren
Автор: forTEXT & CATMA
Загружено: 2018-09-14
Просмотров: 357
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Du möchtest Named Entity Recognition nutzen, um einen oder mehrere literarische Texte zu untersuchen? Du hast das Stanford Named Entity Recognition Tool ausprobiert, aber das Ergebnis hat dir nicht gefallen? Dann versuch doch mal, dem Tool selbst beizubringen, was genau du automatisch annotieren lassen möchtest!
In diesem Video zeigen wir dir Schritt für Schritt, wie du dein eigenes Modell trainierst, um Eigennamen in einem Text automatisch erkennen zu lassen. Du brauchst dazu keine technischen Vorkenntnisse, solltest aber bereits den Stanford Named Entity Recognizer installiert haben (hier zeige ich dir wie: • Tutorial: Stanford Named Entity Recognizer... ). Abgesehen davon brauchst du nur noch einen oder mehrere literarische Texte in digitaler Form, die du untersuchen möchtest und die Webseite der Stanford Natural Language Processing Group (du findest sie hier: https://nlp.stanford.edu/software/CRF....
Dieses Video ist der dritte Teil einer Tutorial-Serie zum Thema Named Entity Recognition in der Literaturanalyse. Mehr Screencasts dazu findest du hier auf unserem YouTube-Kanal. Eine Einführung in die Methodik der Named Entity Recognition findest du auf unserer Webseite unter http://fortext.net/routinen/methoden/...
Viel Spaß bei deiner digitalen Literaturanalyse!
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