Projektteam: Torsten Hiltmann, Martin Dröge, Nicole Dresselhaus, Sophie Eckenstaler, Till Grallert, Jascha Schmitz, Philipp Schneider, Melanie Althage
(Humboldt-Universität zu Berlin, NFDI4Memory)
Als mit der Veröffentlichung von ChatGPT die Aufmerksamkeit in einem verstärkten Maße auf Large Language Models gelenkt wurde, wusste man zwar, dass sich damit vieles verändern würde, doch die konkreten Auswirkungen waren noch nicht absehbar. Mit unserem Vortrag wollen wir für die Geschichtswissenschaften aufzeigen, was diese neue Technologie ganz konkret für unser Fach leisten kann. Am Beispiel der Named Entity Recognition (NER), also der Erkennung und Klassifikation von Eigennamen bzw. von jenen Textstellen, die namentlich auf Entitäten wie Personen, Orte oder Institutionen verweisen, wollen wir zeigen, inwieweit mit dieser Technologie auch in den Geschichtswissenschaften neue Wege beschritten werden können.
„Hiltmann et al.: NER, aber prompto! Named Entity Recognition mit Large Language Models für historische Texte“ weiterlesen