CareLit Fachartikel
Automatisierte semantische Anreicherung von historischen Texten: Erkennung und Verknüpfung von Entitäten mit Wikidata und Wikipedia
Labusch, K.; Schneider, S.; Neudecker, C. · B.I.T online · 2024 · Heft 3 · S. 232 bis 241
Dokument
316635
CareLit-ID
Jahr
2024
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
–
zitierfähig
Bibliografische Angaben
Zusammenfassung
Abstract Die Zugänglichkeit zunehmend digital verfügbarer historischer Bestände der Staatsbibliothek zu Berlin (SBB) soll auf Grundlage des Inhalts der Werke zukünftig weiter ausgebaut werden. Im Referat Data Science wurden entsprechende Lösungen erarbeitet, mit deren Hilfe, basierend auf der Erkennung und Verlinkung von in den Texten genannten Entitäten, automatisch semantische Anreicherungen generiert werden können. Der Beitrag beschreibt, wie unter Zuhilfenahme von Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz bzw. des Maschinellen Lernens, sowie Wikidata und Wikipedia als Wissensdatenbanken, Entit…
Schlagworte
BERLIN
DIGITAL
INFORMATION
PROJEKT
ZIEL
DIGITALISIERUNG
ENTWICKLUNG
INTERNATIONAL
MODELL
Data Science
Deep Learning
Association
Datensätze
Archives
Computer
Boston
