| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Named entity recognition and linking in PoeTree corpora
Avtorji:ID Plecháč, Petr (Avtor)
ID Šeļa, Artjoms (Avtor)
ID Cinková, Silvie (Avtor)
ID De Sisto, Mirella (Avtor)
ID Nugues, Lara (Avtor)
ID Kočnik, Neža (Avtor)
ID Kolár, Robert (Avtor)
ID Haider, Thomas (Avtor)
Datoteke:.pdf RAZ_Plecháč_Petr_2025.pdf (508,20 KB)
MD5: 6BE729514C66DD67EBA6022F12997958
 
URL https://ojs.utlib.ee/index.php/smp/article/view/26645/20196
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FF - Filozofska fakulteta
Opis:Named entity recognition (NER) and named entity linking (NEL) remain underexplored in poetic texts. This study provides the first large-scale evaluation of contemporary NER and NEL systems on poetry across seven European languages – Czech, German, English, French, Italian, Russian, and Slovenian – using corpora from the PoeTree project. We benchmark three NER systems (flair, NameTag 2, spaCy) and three GPT models (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo) against manually annotated gold standards. While results fall short of in-domain benchmarks, they significantly outperform earlier findings. Manual correction further raises final annotation quality to estimated F1 scores between 0.77 and 0.93 across languages. We additionally evaluate two NEL systems – spaCy fishing and mGenre – showing that mGenre consistently outperforms spaCy fishing, achieving in-KB F1-scores of 0.70–0.81. By analysing geographic distances between predicted and gold-standard links, we demonstrate that a substantial portion of “incorrect” predictions are near-miss ambiguities rather than substantive errors. The resulting manually verified geolocation annotations have been integrated into PoeTree and made available through an interactive map interface.
Ključne besede:poetry, named entities, computational poetics, natural language processing
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Datum objave:31.12.2025
Kraj izida:Tartu
Založnik:University of Tartu Press
Leto izida:2025
Št. strani:str. 7-18
Številčenje:Letn. 12, št. 2
PID:20.500.12556/DKUM-98082 Novo okno
UDK:82
COBISS.SI-ID:277968387 Novo okno
DOI:10.12697/smp.2025.12.2.01 Novo okno
ISSN pri članku:2346-691X
Datum objave v DKUM:19.05.2026
Število ogledov:117
Število prenosov:1
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Studia Metrica et Poetica
Založnik:University of Tartu Press
ISSN:2346-691X
COBISS.SI-ID:18838275 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:31.12.2025

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:poezija, imenske entitete, računalniška poetika, obdelava naravnega jezika, procesiranje naravnega jezika


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici