Informasi singkat tentang Named Entity Recognition (NER): Named Entity Recognition (NER) adalah subbidang Natural Language Processing (NLP) yang berfokus pada mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas bernama dalam teks. Entitas yang diberi nama dapat berupa orang, organisasi, lokasi, ekspresi waktu, jumlah, nilai moneter, persentase, dan banyak lagi.
Sejarah Asal Usul Named Entity Recognition (NER) dan Penyebutan Pertama Kalinya
Pengakuan Entitas Bernama mulai terbentuk pada awal tahun 1990an. Salah satu contoh pertama NER adalah pada Konferensi Pemahaman Pesan Keenam (MUC-6) pada tahun 1995. Sejak saat itu, penelitian di bidang ini mulai berkembang, didorong oleh kebutuhan untuk memungkinkan komputer memahami dan menafsirkan bahasa manusia dengan lebih efektif.
Informasi Lengkap tentang Named Entity Recognition (NER): Memperluas Topik
Named Entity Recognition (NER) memiliki berbagai fungsi dalam pemrosesan bahasa alami. Penerapannya mencakup berbagai bidang seperti pengambilan informasi, terjemahan mesin, dan penambangan data. NER terdiri dari dua bagian utama:
- Identifikasi Entitas: Menemukan dan mengklasifikasikan unsur atom dalam teks ke dalam kategori yang telah ditentukan seperti nama orang, organisasi, lokasi, dll.
- Klasifikasi Entitas: Mengklasifikasikan entitas yang teridentifikasi ke dalam berbagai kelas yang telah ditentukan sebelumnya.
NER dapat didekati melalui sistem berbasis aturan, pembelajaran terawasi, pembelajaran semi-supervisi, dan pembelajaran tanpa pengawasan.
Struktur Internal Pengakuan Entitas Bernama (NER): Cara Kerja Pengakuan Entitas Bernama (NER).
Struktur internal NER melibatkan beberapa tahapan:
- Tokenisasi: Memecah teks menjadi kata atau token individual.
- Penandaan Bagian dari Pidato: Mengidentifikasi kategori tata bahasa token.
- Penguraian: Menganalisis struktur gramatikal kalimat.
- Identifikasi dan Klasifikasi Entitas: Mengidentifikasi entitas dan mengklasifikasikannya ke dalam kategori yang telah ditentukan.
Analisis Fitur Utama dari Named Entity Recognition (NER)
Fitur utama NER meliputi:
- Ketepatan: Kemampuan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas dengan benar.
- Kecepatan: Waktu yang dibutuhkan untuk memproses teks.
- Skalabilitas: Kemampuan untuk menangani kumpulan data besar.
- Kemandirian Bahasa: Kemampuan untuk digunakan dalam berbagai bahasa.
- Kemampuan beradaptasi: Dapat disesuaikan untuk domain atau industri tertentu.
Jenis Pengakuan Entitas Bernama (NER): Gunakan Tabel dan Daftar
Jenis-jenis NER dapat diklasifikasikan menjadi:
| Jenis | Keterangan |
|---|---|
| NER Berbasis Aturan | Memanfaatkan aturan tata bahasa yang telah ditentukan sebelumnya |
| NER yang diawasi | Menggunakan data berlabel untuk model pelatihan |
| NER Semi-Supervisi | Menggabungkan data berlabel dan tidak berlabel |
| NER tanpa pengawasan | Tidak memerlukan data berlabel |
Cara Penggunaan Named Entity Recognition (NER), Permasalahan, dan Solusinya Terkait Penggunaan
Cara menggunakan NER mencakup mesin pencari, dukungan pelanggan, layanan kesehatan, dan banyak lagi. Beberapa permasalahan dan solusinya adalah:
- Masalah: Kurangnya data berlabel.
Larutan: Memanfaatkan pembelajaran semi-supervisi atau tanpa pengawasan. - Masalah: Batasan khusus bahasa.
Larutan: Menyesuaikan model dengan bahasa atau domain tertentu.
Ciri-ciri Utama dan Perbandingan Lain dengan Istilah Serupa
| Fitur | Ner | Tugas NLP Lainnya |
|---|---|---|
| Fokus | Entitas yang Dinamakan | Teks Umum |
| Kompleksitas | Sedang hingga Tinggi | Bervariasi |
| Aplikasi | Spesifik | Luas |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan Terkait dengan Named Entity Recognition (NER)
Perspektif masa depan mencakup integrasi NER dengan pembelajaran mendalam, peningkatan kemampuan beradaptasi terhadap berbagai bahasa, dan kemampuan pemrosesan waktu nyata.
Bagaimana Server Proxy Dapat Digunakan atau Dikaitkan dengan Named Entity Recognition (NER)
Server proxy seperti yang disediakan oleh OneProxy dapat digunakan untuk mengikis data untuk NER. Dengan menganonimkan permintaan, mereka memungkinkan pengumpulan data teks yang efisien dan etis untuk pelatihan dan penerapan model NER.
tautan yang berhubungan
- Pengenal Entitas Bernama Stanford NLP
- Pengakuan Entitas Bernama NLTK
- Pengakuan Entitas Bernama Spacy
- OneProxy: Untuk memanfaatkan server proxy bersama dengan NER.
