This thesis addresses the problem of named entity recognition (NER) in music-related search queries. NER is the task of identifying keywords in text and classifying them into predefined categories. Previous work in the field has mainly focused on longer documents of editorial texts. However, in recent years, the application of NER for queries has attracted increased attention. This task is, however, acknowledged to be challenging due to queries being short, ungrammatical and containing minimal linguistic context. The usage of NER for queries is especially useful for the implementation of natural language queries in domain-specific search applications. These applications are often backed by a database, where the query format otherwise is restricted to keyword search or the usage of a formal query language. In this thesis, two techniques for NER for music-related queries are evaluated; a conditional random field based solution and a probabilistic solution based on context words. As a baseline, the most elementary implementation of NER, commonly applied on editorial text, is used. Both of the evaluated approaches outperform the baseline and demonstrate an overall F1 score of 79.2% and 63.4% respectively. The experimental results show a high precision for the probabilistic approach and the conditional random field based solution demonstrates an F1 score comparable to previous studies from other domains. / Denna avhandling redogör för identifiering av namngivna enheter i musikrelaterade sökfrågor. Identifiering av namngivna enheter innebär att extrahera nyckelord från text och att klassificera dessa till någon av ett antal förbestämda kategorier. Tidigare forskning kring ämnet har framför allt fokuserat på längre redaktionella dokument. Däremot har intresset för tillämpningar på sökfrågor ökat de senaste åren. Detta anses vara ett svårt problem då sökfrågor i allmänhet är korta, grammatiskt inkorrekta och innehåller minimal språklig kontext. Identifiering av namngivna enheter är framför allt användbart för domänspecifika sökapplikationer där målet är att kunna tolka sökfrågor skrivna med naturligt språk. Dessa applikationer baseras ofta på en databas där formatet på sökfrågorna annars är begränsat till att enbart använda nyckelord eller användande av ett formellt frågespråk. I denna avhandling har två tekniker för identifiering av namngivna enheter för musikrelaterade sökfrågor undersökts; en metod baserad på villkorliga slumpfält (eng. conditional random field) och en probabilistisk metod baserad på kontextord. Som baslinje har den mest grundläggande implementationen, som vanligtvis används för redaktionella texter, valts. De båda utvärderade metoderna presterar bättre än baslinjen och ges ett F1-värde på 79,2% respektive 63,4%. De experimentella resultaten visar en hög precision för den probabilistiska implementationen och metoden ba- serad på villkorliga slumpfält visar på resultat på en nivå jämförbar med tidigare studier inom andra domäner.

In den letzten Jahren haben sich spezielle Prinzipien zur Veröffentlichung strukturierter Daten im World Wide Web (WWW) etabliert. Diese Prinzipien erlauben es, von den jeweils angebotenen Daten auf weitere, nach den selben Prinzipien veröffentlichten Daten zu verweisen. Die daraus resultierende Form von Web-Daten wird entsprechend als Linked Data bezeichnet. Mit der Veröffentlichung von Linked Data im WWW entsteht ein sehr großer Datenraum, welcher Daten verschiedenster Anbieter miteinander verbindet und neuartige Möglichkeiten für Web-basierte Anwendungen bietet. Als Basis für die Entwicklung solcher Anwendungen haben mehrere Forschungsgruppen begonnen, Ansätze zu untersuchen, welche diesen Datenraum als eine Art verteilte Datenbank auffassen und die Ausführung deklarativer Anfragen über dieser Datenbank ermöglichen. Forschungsarbeit zu theoretischen Grundlagen der untersuchten Ansätze fehlt jedoch nahezu vollständig. Die vorliegende Dissertation schließt diese Lücke. / During recent years a set of best practices for publishing and connecting structured data on the World Wide Web (WWW) has emerged. These best practices are referred to as the Linked Data principles and the resulting form of Web data is called Linked Data. The increasing adoption of these principles has lead to the creation of a globally distributed space of Linked Data that covers various domains such as government, libraries, life sciences, and media. Approaches that conceive this data space as a huge distributed database and enable an execution of declarative queries over this database hold an enormous potential; they allow users to benefit from a virtually unbounded set of up-to-date data. As a consequence, several research groups have started to study such approaches. However, the main focus of existing work is to address practical challenges that arise in this context. Research on the foundations of such approaches is largely missing. This dissertation closes this gap.