Namngiven Entity Recognition (NER) är en deluppgift för informationsutdrag och syftar till att identifiera atomära enheter i text som ingår i fördefinierade kategorier såsom person, plats, organisation osv. Den senaste tidens insatser i NER försöker extrahera enheter och koppla dem till länkade dataenheter. Länkade data är en term som används för dataresurser som skapas med hjälp av semantiska webbstandarder som DBpedia. Det finns ett antal onlineverktyg som försöker identifiera namngivna enheter i text och koppla dem till länkade dataresurser. Även om man kan använda dessa verktyg via sina API:er och webbgränssnitt, använder de olika dataresurser och olika tekniker för att identifiera namngivna enheter och inte alla av dem avslöjar denna information. En av de viktigaste uppgifterna i NER är disambition som identifierar rätt enhet bland ett antal enheter med samma namn; till exempel "apple" som står för både "Apple, Inc." företaget och frukten. Vi utvecklade ett liknande verktyg som heter Nerso, kort för namngiven Entity Recognition Med Semantic Open Data, för att automatiskt extrahera namngivna enheter, disambiguing och länka dem till DBpedia enheter. Vår disambigeringsmetod bygger på att konstruera en graf av länkade dataenheter och poängsätta dem med hjälp av en grafbaserad centralitetsalgoritm. Vi utvärderar vårt system genom att jämföra dess prestanda med två offentligt tillgängliga NER-verktyg. Resultaten visar att Nerso presterar bättre.
REF använde också grafbaserade metoder för att extrahera namngivna enheter och disambigering från DBpedia.
Named entity recognition and disambiguation using linked data and graph-based centrality scoring
{'venue': "SWIM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}