Wie kann ich Personennamen und Ortsangaben im Bibeltext technisch erkennen und verlinken?
- Einleitung
- Schritt 1: Entitäten erkennen mittels Named Entity Recognition (NER)
- Schritt 2: Technische Umsetzung der Erkennung
- Schritt 3: Verlinkung der erkannten Namen und Orte
- Weiterführende Technologien und Datenquellen
- Zusammenfassung
Einleitung
Die technische Erkennung und Verlinkung von Personennamen und Ortsangaben in einem Bibeltext ist eine Aufgabe der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und erfordert eine Kombination von linguistischen Methoden, Data-Mining-Strategien sowie gegebenenfalls domänenspezifischem Wissen. Ziel ist es, alle Vorkommen bedeutender Entitäten wie Personen und Orte zu identifizieren und anschließend dynamisch mit weiterführenden Informationen zu verlinken, z.B. auf Lexika, Bibelkommentare oder interaktive Bibel-Websites.
Schritt 1: Entitäten erkennen mittels Named Entity Recognition (NER)
Im Zentrum steht die Identifikation von Entitäten, insbesondere Personennamen und Ortsangaben, was durch NER-Modelle realisiert wird. Dabei handelt es sich um Algorithmen, die speziell trainiert sind, Eigennamen in Texten zu erkennen und zu klassifizieren. Für Bibeltexte empfiehlt sich die Verwendung von speziell angepassten bzw. feingetunten Modellen, da klassische NER-Tools oftmals für moderne Texte optimiert sind und bei biblischen Formen (z.B. Abraham, Nazareth oder Bethlehem) weniger präzise arbeiten.
Eine Alternative ist der Aufbau eines eigenen Lexikons mit bekannten Personen- und Ortsnamen aus der Bibel, das in Kombination mit regulären Ausdrücken und heuristischen Verfahren angewendet wird. Hierzu kann man eine Datenbank oder ein JSON-Objekt pflegen, das alle relevanten Namen enthält, und den Text danach durchsuchen.
Schritt 2: Technische Umsetzung der Erkennung
Wenn Sie z. B. in einer Webumgebung arbeiten, können Sie folgende Ansätze nutzen: Für einfache Lösungen kann ein Wörterbuch-Ansatz (Dictionary Lookup) kombiniert mit RegExp ausreichen. Ein Beispiel: Sie haben eine Liste aller bekannten Ortsnamen und Personennamen und prüfen im Text jedes Wort oder Wortsegment auf Übereinstimmung.
Für komplexere Anwendungen bietet sich der Einsatz von NLP-Bibliotheken an, die in JavaScript (z. B. compromise oder in Python z. B. spaCy mit feingetuntem Modell) verfügbar sind. Dort können Dokumente tokenisiert und mit benannten Entitäten angereichert werden.
Schritt 3: Verlinkung der erkannten Namen und Orte
Nachdem alle Entitäten erkannt wurden, erfolgt die Verlinkung. Technisch gesehen wird der Ursprungstext dynamisch verändert, indem die erkannten Wörter im HTML mit Ankern (Links) versehen werden. Dies geschieht bestmöglich im Backend, um Fehler zu vermeiden, oder clientseitig durch DOM-Manipulation. Wichtig ist, dass die Verlinkung akkurat bleibt und keine doppelten oder fehlerhaften Markierungen entstehen.
Die Links können auf wertvolle Ressourcen verweisen, z. B. eine Bibel-Enzyklopädie (Bibellexikon), eine Wikipedia-Seite, ein interaktives Kartenmodul für Orte oder eine eigene Datenbank mit zusätzlichen Informationen. Auch URL-Schemata, die auf bestimmte Kapitel, Verse oder Einträge verweisen, sind möglich.
Weiterführende Technologien und Datenquellen
Ein weiterer Schritt ist die Nutzung externer APIs, die biblische Entitäten bereitstellen und häufig auch weitere Kontextinformationen liefern. Projekte wie BibleHub oder BibleGateway bieten umfangreiche Referenzen.
Auch bestehende Ontologien und Linked-Data-Projekte (z. B. das Biblical Ontology Project) können für die semantische Anreicherung verwendet werden. Dort lassen sich beispielsweise Entitäten mit eindeutigen IDs versehen und die Verlinkung auf externe, standardisierte Begriffe stützen.
Zusammenfassung
Technisch gesehen setzen Sie die Erkennung von Personennamen und Ortsangaben im Bibeltext am besten über eine Kombination aus Named Entity Recognition (NER), domain-spezifischen Lexika und heuristischer Textanalyse um. Darauf aufbauend verlinken Sie die gefundene Entität, indem Sie im Quelltext HTML-Links einfügen, die auf passende externe oder interne Wissensquellen führen. Im Idealfall erfolgt dies durch ein automatisiertes Pipeline-System, das den Text verarbeitet, Entitäten markiert, validiert und verlinkt, was besonders bei großen Textmengen den Aufwand minimiert und die Qualität maximiert.