<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:10pt" xml:space="preserve">Aus dem Bereich der DH kommen in den CoLiBiS vor allem Text Mining und NLP-Methoden zum Einsatz, um Lebewesen in großen Literaturkorpora automatisiert zu detektieren und damit einer Quantifizierung mithilfe der genannten Biodiversitätsindizes zugänglich zu machen. Zu den relevanten Methoden gehören grundlegende NLP-Verfahren zum </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-size:10pt">text preprocessing</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:10pt" xml:space="preserve">, etwa Lemmatisierung, um Flexionsformen miterfassen zu können, aber auch </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-size:10pt">POS-Tagging und Named Entity Recognition</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:10pt" xml:space="preserve"> zur Disambiguierung von Naturbegriffen und anderen Begriffen (bspw. „to bear“ vs. „the bear“; „Rose“ als Name vs. „rose“ als Blume). Weiterhin kommen Methoden der Segmentierung zum Einsatz, um das Korpus in Plots und Regionen unterteilen zu können und so die Biodiversitätsindizes zuordnen zu können. </hi>