Eigennamenerkennung (NER) ist im Bereich der maschinellen Sprachverarbeitung bereits viel behandelt worden. Eine Übersicht hierzu findet sich bei Nadeau und Sekine (2007). In den Digital Humanities dient die Erkennung von benannten Entitäten der Identifikation zentraler Akteure und Elemente in Texten, welche unter anderem die Grundlage für tiefergehende Analysen bezüglich Beziehungen, Strukturen und Emotionen in diesen Texten bilden. Jannidis et al. (2015) thematisieren allerdings, dass die reine NER beispielsweise für eine Analyse von Figurennetzwerken in literarischen Texten unzureichend ist, da dabei nur Figurenreferenzen durch konkrete Namensnennung erfasst werden. Um spezifisch auf die Bedürfnisse von Textanalysen im Kontext der Digital Humanities einzugehen, wurden im „Center for Reflected Text Analytics“ (CRETA) (Kuhn et al. 2016) der Universität Stuttgart Annotationsrichtlinien entworfen, die über die Annotation reiner Eigennamen hinausgehen und sich auf verschiedenartige Entitätsreferenzen in deutschsprachigen Texten unterschiedlicher Genres fokussieren.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn1" n="1" /> So wird beispielsweise das Appellativ <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">the indians</hi> als Entität erfasst, obwohl die Referenz nicht mit Namen spezifiziert wird.