नामित इकाई पहचान (NER) के बारे में संक्षिप्त जानकारी: नामित इकाई पहचान (NER) प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) का एक उपक्षेत्र है जो पाठ में नामित संस्थाओं की पहचान और वर्गीकरण पर केंद्रित है। नामित संस्थाएँ व्यक्ति, संगठन, स्थान, समय की अभिव्यक्तियाँ, मात्राएँ, मौद्रिक मूल्य, प्रतिशत और बहुत कुछ हो सकती हैं।
नामित इकाई पहचान (NER) की उत्पत्ति का इतिहास और इसका पहला उल्लेख
नामित इकाई पहचान 1990 के दशक की शुरुआत में आकार लेने लगी थी। NER के पहले उदाहरणों में से एक 1995 में छठे संदेश समझ सम्मेलन (MUC-6) में था। उस बिंदु से, इस क्षेत्र में अनुसंधान फलने-फूलने लगा, जो कंप्यूटर को मानव भाषा को अधिक प्रभावी ढंग से समझने और व्याख्या करने में सक्षम बनाने की आवश्यकता से प्रेरित था।
नामित इकाई पहचान (NER) के बारे में विस्तृत जानकारी: विषय का विस्तार
नामित इकाई पहचान (NER) प्राकृतिक भाषाओं के प्रसंस्करण में विभिन्न कार्य करता है। इसके अनुप्रयोग सूचना पुनर्प्राप्ति, मशीन अनुवाद और डेटा खनन जैसे कई क्षेत्रों में फैले हुए हैं। NER में दो मुख्य भाग होते हैं:
- इकाई पहचानपाठ में परमाणु तत्वों को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों जैसे व्यक्तियों, संगठनों, स्थानों आदि के नाम में खोजना और वर्गीकृत करना।
- इकाई वर्गीकरणपहचानी गई संस्थाओं को विभिन्न पूर्वनिर्धारित वर्गों में वर्गीकृत करना।
एनईआर को नियम-आधारित प्रणालियों, पर्यवेक्षित शिक्षण, अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण और अपर्यवेक्षित शिक्षण के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है।
नामित इकाई पहचान (NER) की आंतरिक संरचना: नामित इकाई पहचान (NER) कैसे काम करती है
एनईआर की आंतरिक संरचना में कई चरण शामिल हैं:
- टोकनीकरणपाठ को अलग-अलग शब्दों या चिह्नों में तोड़ना।
- पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंगटोकनों की व्याकरणिक श्रेणियों की पहचान करना।
- पदच्छेद: वाक्य की व्याकरणिक संरचना का विश्लेषण करना।
- इकाई पहचान और वर्गीकरणसंस्थाओं की पहचान करना और उन्हें पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करना।
नामित इकाई पहचान (एनईआर) की प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण
एनईआर की प्रमुख विशेषताएं इस प्रकार हैं:
- शुद्धता: संस्थाओं को सही ढंग से पहचानने और वर्गीकृत करने की क्षमता।
- रफ़्तार: पाठ को संसाधित करने में लिया गया समय.
- अनुमापकता: बड़े डेटासेट को संभालने की क्षमता।
- भाषा की स्वतंत्रता: विभिन्न भाषाओं में उपयोग करने की क्षमता।
- अनुकूलन क्षमता: विशिष्ट डोमेन या उद्योगों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
नामित इकाई पहचान (NER) के प्रकार: तालिकाओं और सूचियों का उपयोग करें
एनईआर के प्रकारों को निम्नलिखित में वर्गीकृत किया जा सकता है:
| प्रकार | विवरण |
|---|---|
| नियम-आधारित एनईआर | पूर्वनिर्धारित व्याकरणिक नियमों का उपयोग करता है |
| पर्यवेक्षित एनईआर | मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटा का उपयोग करता है |
| अर्ध-पर्यवेक्षित एनईआर | लेबलयुक्त और लेबलरहित डेटा को संयोजित करता है |
| अपर्यवेक्षित एनईआर | लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता नहीं है |
नामित इकाई पहचान (NER) का उपयोग करने के तरीके, समस्याएँ और उपयोग से संबंधित उनके समाधान
NER का उपयोग करने के तरीकों में सर्च इंजन, ग्राहक सहायता, स्वास्थ्य सेवा और बहुत कुछ शामिल हैं। कुछ समस्याएं और उनके समाधान इस प्रकार हैं:
- संकटलेबलयुक्त डेटा का अभाव.
समाधानअर्द्ध-पर्यवेक्षित या अपर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करें। - संकटभाषा-विशिष्ट बाधाएँ.
समाधानमॉडल को विशिष्ट भाषा या डोमेन के अनुकूल बनाना।
मुख्य विशेषताएँ और समान शब्दों के साथ अन्य तुलनाएँ
| विशेषता | नेर | अन्य एनएलपी कार्य |
|---|---|---|
| केंद्र | नामित संस्थाएं | सामान्य पाठ |
| जटिलता | मध्यम से उच्च | भिन्न |
| आवेदन | विशिष्ट | चौड़ा |
नामित इकाई पहचान (NER) से संबंधित भविष्य के परिप्रेक्ष्य और प्रौद्योगिकियां
भविष्य के परिप्रेक्ष्य में एनईआर को गहन शिक्षण के साथ एकीकृत करना, विभिन्न भाषाओं के लिए अनुकूलन क्षमता में वृद्धि, तथा वास्तविक समय प्रसंस्करण क्षमताएं शामिल हैं।
प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग कैसे किया जा सकता है या नामित इकाई पहचान (NER) के साथ कैसे संबद्ध किया जा सकता है
OneProxy द्वारा प्रदान किए गए प्रॉक्सी सर्वर जैसे सर्वर का उपयोग NER के लिए डेटा को स्क्रैप करने के लिए किया जा सकता है। अनुरोधों को गुमनाम करके, वे NER मॉडल को प्रशिक्षित करने और लागू करने के लिए टेक्स्ट डेटा को कुशल और नैतिक रूप से एकत्रित करने की अनुमति देते हैं।
सम्बंधित लिंक्स
- स्टैनफोर्ड एनएलपी नामित इकाई पहचानकर्ता
- एनएलटीके नामित इकाई पहचान
- स्पैसी नामित इकाई पहचान
- OneProxy: एनईआर के साथ मिलकर प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग करने के लिए।
