Ostrukturerade metadatafält som "beskrivning" ger ett enormt värde för användarna att förstå kulturarvsföremål. Denna typ av berättande information är dock av föga direkt användning i ett maskinläsbart sammanhang på grund av dess ostrukturerade natur. I detta dokument undersöks möjligheterna och begränsningarna med namngiven Entity Recognition (NER) och Term Extraction (TE) för att minera sådana ostrukturerade metadata för meningsfulla begrepp. Dessa begrepp kan användas för att utnyttja annars begränsad sök- och webbverksamhet, men de kan också spela en viktig roll för att främja digital humanistisk forskning. För att katalysera experiment med NER och TE föreslås i dokumentet en utvärdering av prestandan hos tre tredjepartsenheters utvinningstjänster genom en omfattande fallstudie, baserad på de beskrivande fälten på Smithsonian Cooper-Hewitt National Design Museum i New York. För att täcka både NER och TE erbjuder vi först en kvantitativ analys av namngivna enheter som hämtas av tjänsterna i form av precision och återkallande jämfört med en manuellt kommenterad guld standard corpus, sedan komplettera denna metod med en mer kvalitativ bedömning av relevanta termer extraheras. På grundval av resultaten av denna dubbelanalys presenteras i slutsatserna mervärdet av företagets utvinningstjänster, men det anges också farorna med att okritiskt använda NER och/eller TE, och i förlängningen länkade dataprinciper, inom den digitala humanioran. Alla metadata och verktyg som används i tidningen är fritt tillgängliga, vilket gör det möjligt för forskare och praktiker att upprepa metoden. Genom att göra detta ger dokumentet ett betydande bidrag till förståelsen av värdet av entitetsigenkänning och disambition för den digitala humanioran.
I REF undersöker författarna användningen av enhetsigenkänning inom det digitala humanistiska sammanhanget.
Exploring entity recognition and disambiguation for cultural heritage collections
{'venue': 'Digit. Scholarsh. Humanit.', 'journal': 'Digit. Scholarsh. Humanit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}