Brèves informations sur la reconnaissance d'entités nommées (NER) : La reconnaissance d'entités nommées (NER) est un sous-domaine du traitement du langage naturel (NLP) axé sur l'identification et la classification des entités nommées dans le texte. Les entités nommées peuvent être des personnes, des organisations, des lieux, des expressions de temps, des quantités, des valeurs monétaires, des pourcentages, etc.
L'histoire de l'origine de la reconnaissance d'entités nommées (NER) et sa première mention
La reconnaissance des entités nommées a commencé à prendre forme au début des années 1990. L'un des premiers exemples de NER a eu lieu lors de la sixième conférence sur la compréhension des messages (MUC-6) en 1995. À partir de ce moment, la recherche dans ce domaine a commencé à prospérer, motivée par la nécessité de permettre aux ordinateurs de comprendre et d'interpréter le langage humain plus efficacement.
Informations détaillées sur la reconnaissance d'entités nommées (NER) : élargir le sujet
La reconnaissance d'entités nommées (NER) remplit diverses fonctions dans le traitement des langues naturelles. Ses applications s'étendent à plusieurs domaines tels que la recherche d'informations, la traduction automatique et l'exploration de données. Le NER se compose de deux parties principales :
- Identification de l'entité: Localiser et classer des éléments atomiques dans un texte en catégories prédéfinies telles que des noms de personnes, d'organisations, de lieux, etc.
- Classement des entités: Classer les entités identifiées dans différentes classes prédéfinies.
Le NER peut être abordé via des systèmes basés sur des règles, un apprentissage supervisé, un apprentissage semi-supervisé et un apprentissage non supervisé.
La structure interne de la reconnaissance d'entités nommées (NER) : comment fonctionne la reconnaissance d'entités nommées (NER)
La structure interne du NER comporte plusieurs étapes :
- Tokenisation: Décomposer le texte en mots ou jetons individuels.
- Marquage d'une partie du discours: Identifier les catégories grammaticales des jetons.
- Analyse: Analyser la structure grammaticale de la phrase.
- Identification et classification des entités: Identifier les entités et les classer dans des catégories prédéfinies.
Analyse des principales caractéristiques de la reconnaissance d'entités nommées (NER)
Les principales caractéristiques de NER comprennent :
- Précision: Capacité à identifier et classer correctement les entités.
- Vitesse: Le temps nécessaire au traitement du texte.
- Évolutivité: Capacité à gérer de grands ensembles de données.
- Indépendance linguistique: Possibilité d'être utilisé dans différentes langues.
- Adaptabilité: Peut être personnalisé pour des domaines ou des industries spécifiques.
Types de reconnaissance d'entités nommées (NER) : utilisez des tableaux et des listes
Les types de NER peuvent être classés en :
| Taper | Description |
|---|---|
| NER basé sur des règles | Utilise des règles grammaticales prédéfinies |
| NER supervisé | Utilise des données étiquetées pour les modèles de formation |
| NER semi-supervisé | Combine les données étiquetées et non étiquetées |
| NER non supervisé | Ne nécessite pas de données étiquetées |
Façons d'utiliser la reconnaissance d'entités nommées (NER), problèmes et leurs solutions liées à l'utilisation
Les moyens d'utiliser NER incluent les moteurs de recherche, le support client, les soins de santé, etc. Certains problèmes et leurs solutions sont :
- Problème: Manque de données étiquetées.
Solution: Utiliser l'apprentissage semi-supervisé ou non supervisé. - Problème: Contraintes spécifiques à la langue.
Solution: Adaptez le modèle au langage ou au domaine spécifique.
Principales caractéristiques et autres comparaisons avec des termes similaires
| Fonctionnalité | NER | Autres tâches PNL |
|---|---|---|
| Se concentrer | Entités nommées | Texte général |
| Complexité | Modéré à élevé | Varie |
| Application | Spécifique | Large |
Perspectives et technologies du futur liées à la reconnaissance d'entités nommées (NER)
Les perspectives futures incluent l'intégration du NER avec l'apprentissage en profondeur, une adaptabilité accrue à diverses langues et des capacités de traitement en temps réel.
Comment les serveurs proxy peuvent être utilisés ou associés à la reconnaissance d'entités nommées (NER)
Les serveurs proxy comme ceux fournis par OneProxy peuvent être utilisés pour récupérer des données pour NER. En anonymisant les demandes, ils permettent une collecte efficace et éthique de données textuelles pour la formation et la mise en œuvre de modèles NER.
Liens connexes
- Reconnaissance d'entité nommée Stanford NLP
- Reconnaissance d'entité nommée NLTK
- Reconnaissance d'entité nommée Spacy
- OneProxy: Pour utiliser des serveurs proxy en conjonction avec NER.
