Prepoznavanje imenovanog entiteta je podzadatak ekstrakcije informacija koji nastoji locirati i klasificirati imenovane entitete spomenute u nestrukturiranom tekstu u unaprijed definirane kategorije kao što su imena osoba, organizacije, lokacije, medicinski kodovi, vremenski izrazi, količine, novčani vrijednosti, postoci, itd.
Što radi prepoznavanje imenovanog entiteta?
Prepoznavanje imenovanih entiteta je tehnika obrade prirodnog jezika koja može automatski skenirati cijele članke i izvući neke temeljne entitete u tekstu i klasificirati ih u unaprijed definirane kategorije.
Što se naziva prepoznavanje entiteta objasniti uz pomoć primjera?
Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER) pomaže vam da jednostavno identificirate ključne elemente u tekstu, kao što su imena ljudi, mjesta, robne marke, novčane vrijednosti i još mnogo toga. Ekstrahiranje glavnih entiteta u tekstu pomaže sortiranju nestrukturiranih podataka i otkrivanju važnih informacija, što je ključno ako morate raditi s velikim skupovima podataka.
Gdje se koristi prepoznavanje imenovanih entiteta?
Named Entity Recognition može automatski skenirati cijele članke i otkriti koji su glavni ljudi, organizacije i mjesta o kojima se u njima raspravlja. Poznavanje relevantnih oznaka za svaki članak pomaže u automatskom kategorizaciji članaka u definirane hijerarhije i omogućuje glatko otkrivanje sadržaja.
Kako stvoriti prepoznavanje imenovanog entiteta?
- Dodajte novu oznaku entiteta entitetuprepoznavač pomoću metode add_label.
- Pregledajte primjere i nazovite nlp. update, koji prolazi kroz riječi unosa. Na svaku riječ daje predviđanje. …
- Spremite obučeni model koristeći nlp. na_disk.
- Testirajte model kako biste bili sigurni da je novi entitet ispravno prepoznat.
