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In dem auf die Forschungsdaten sprach- und textbasierter Disziplinen ausgerichteten NFDI-Konsortium Text+ spielen Normdaten eine zentrale Rolle für die interoperable Beschreibung und semantische Verknüpfung von verteilten Datenquellen. Insbesondere die Gemeinsame Normdatei (GND) ist ein bedeutender Hub im Zentrum eines im Entstehen begriffenen, domänenübergreifenden Wissensgraphen. Diese Funktion soll im Rahmen von Text+ durch den Aufbau einer GND-Agentur für sprach- und textbasierte Forschungsdaten weiterentwickelt und ausgebaut werden. Ziel ist es, niedrigschwellige, qualitätsgesicherte Beteiligungsmöglichkeiten für Forschende zu schaffen und zugleich den Vernetzungsgrad der GND auch durch Terminologie-Mappings zu erweitern. Spezifische Anforderungen und Nutzungspraktiken werden hierbei anhand der Datendomänen von Text+ exemplifziert.
This paper will address the challenge of creating a knowledge graph from a corpus of historical encyclopedias with a special focus on word sense alignment (WSA) and disambiguation (WSD). More precisely, we examine WSA and WSD approaches based on article similarity to link messy historical data, utilizing Wikipedia as aground-truth component – as the lack of a critical overlap in content paired with the amount of variation between and within the encyclopedias does not allow for choosing a ”baseline” encyclopedia to align the others to. Additionally, we are comparing the disambiguation performance of conservative methods like the Lesk algorithm to more recent approaches, i.e. using language models to disambiguate senses.