Rozpoznawanie nazwanych podmiotów to podzadanie wyodrębniania informacji, które ma na celu zlokalizowanie i zaklasyfikowanie nazwanych podmiotów wymienionych w nieustrukturyzowanym tekście do wstępnie zdefiniowanych kategorii, takich jak nazwiska osób, organizacje, lokalizacje, kody medyczne, wyrażenia czasowe, ilości, pieniądze wartości, procenty itp.
Co robi rozpoznawanie nazwanych jednostek?
Rozpoznawanie nazwanych jednostek to technika przetwarzania języka naturalnego, która może automatycznie skanować całe artykuły i wyciągać niektóre podstawowe jednostki z tekstu oraz klasyfikować je do predefiniowanych kategorii.
Co to jest rozpoznawanie nazwanych jednostek, wyjaśnij na przykładach?
Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) pomaga łatwo zidentyfikować kluczowe elementy w tekście, takie jak nazwy osób, miejsca, marki, wartości pieniężne i inne. Wyodrębnienie głównych jednostek z tekstu pomaga sortować nieustrukturyzowane dane i wykrywać ważne informacje, co ma kluczowe znaczenie, jeśli masz do czynienia z dużymi zestawami danych.
Gdzie jest używane rozpoznawanie nazwanych jednostek?
Rozpoznawanie nazwanych jednostek może automatycznie skanować całe artykuły i ujawniać najważniejsze osoby, organizacje i miejsca w nich omawiane. Znajomość odpowiednich tagów dla każdego artykułu pomaga w automatycznej kategoryzacji artykułów w zdefiniowanych hierarchiach i umożliwia płynne wyszukiwanie treści.
Jak utworzyć rozpoznawanie nazwanych jednostek?
- Dodaj nową etykietę encji do encjiaparat rozpoznawania przy użyciu metody add_label.
- Przejdź do przykładów i zadzwoń do nlp. update, który przechodzi przez słowa danych wejściowych. Przy każdym słowie dokonuje przepowiedni. …
- Zapisz wytrenowany model za pomocą nlp. to_disk.
- Przetestuj model, aby upewnić się, że nowa jednostka jest poprawnie rozpoznawana.
