నిర్వచనం
నేమ్డ్ ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ (NER) అనేది ఒక NLP టాస్క్, ఇది వ్యక్తులు, సంస్థలు, స్థానాలు, తేదీలు లేదా ఉత్పత్తులు వంటి టెక్స్ట్లోని ఎంటిటీలను గుర్తించి వర్గీకరిస్తుంది.
పర్పస్
కీలకమైన ఎంటిటీలను సంగ్రహించడం ద్వారా నిర్మాణాత్మకం కాని వచనాన్ని నిర్మాణం చేయడం దీని ఉద్దేశ్యం. ఇది శోధన, సమాచార సంగ్రహణ మరియు జ్ఞాన గ్రాఫ్ నిర్మాణానికి మద్దతు ఇస్తుంది.
ప్రాముఖ్యత
- సమాచార పునరుద్ధరణ మరియు NLP పైప్లైన్లకు ప్రాథమికమైనది.
- లోపాలు దిగువ అప్లికేషన్లకు వ్యాపిస్తాయి.
- డొమైన్-నిర్దిష్ట NER (ఉదా., వైద్య, చట్టపరమైన) కు అనుకూల డేటాసెట్లు అవసరం.
- ఎంటిటీ లింకింగ్ మరియు రిలేషన్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ వంటి పనులకు సంబంధించినది.
అది ఎలా పని చేస్తుంది
- వచనాన్ని సేకరించి ప్రీప్రాసెసింగ్ చేయండి.
- డేటాసెట్లను ఎంటిటీ వర్గాలతో వ్యాఖ్యానించండి.
- లేబుల్ చేయబడిన ఉదాహరణలపై (CRFలు, ట్రాన్స్ఫార్మర్లు) నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వండి.
- కనిపించని వచనంలో ఎంటిటీలను అంచనా వేయండి.
- పరీక్ష డేటాతో ఖచ్చితత్వాన్ని ధృవీకరించండి.
ఉదాహరణలు (వాస్తవ ప్రపంచం)
- స్పాసీ: అంతర్నిర్మిత NER తో ఓపెన్ సోర్స్ NLP లైబ్రరీ.
- స్టాన్ఫోర్డ్ కోర్ఎన్ఎల్పి: పేరున్న ఎంటిటీ గుర్తింపు సాధనాలను అందిస్తుంది.
- ఫైనాన్షియల్ NLP: నివేదికల నుండి కంపెనీ పేర్లను సంగ్రహిస్తుంది.
సూచనలు / తదుపరి పఠనం
- జురాఫ్స్కీ & మార్టిన్. స్పీచ్ అండ్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్. స్టాన్ఫోర్డ్.
- లాంపుల్ మరియు ఇతరులు. “నామండ్ ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ కోసం న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్స్.” ACL.
- హగ్గింగ్ ఫేస్ ట్రాన్స్ఫార్మర్స్ NER మోడల్స్.
- నేమ్డ్ ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ (NER) అంటే ఏమిటి?
