Da existierende Ansätze zu Software Entity Recognition aus der Bioinformatik (Duck et al. 2015) und Biomedizin (Wei et al. 2020) nicht ohne Weiteres auf die Domäne Digital Humanitites anwendbar sind, wurde ein Ansatz evaluiert, der allgemeine Named Entity Recognition (NER)<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn8" n="8" /> nutzt, um Kandidaten von Software-Benennungen zu ermitteln und im Nachgang auszuwerten. Hierzu wurden die Abstracts mit Hilfe von WebLicht (CLARIN-D/SfS-Uni. Tübingen 2012; Hinrichs et al. 2010) bzw. WebLicht as a Service<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn9" n="9" />, automatisch mit Named Entities annotiert. Da der NER-Service<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn10" n="10" /> nicht auf die Erkennung von Software als Named Entity trainiert ist, bietet sein Einsatz zwar eine Möglichkeit der Annäherung an weitere Kandidaten, allerdings nur in sehr eingeschränktem Maß. Durch manuelle Nachbearbeitung der Liste aller ermittelten Named Entities (insgesamt 29.028), bei der nur Einträge mit mindestens 10 Vorkommen in den DHd-Abstracts betrachtet wurden (910 Named Entities), wurden lediglich 10 Namen von Software ermittelt.