Brevi informazioni sul riconoscimento delle entità nominate (NER): Il riconoscimento delle entità nominate (NER) è un sottocampo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) focalizzato sull'identificazione e la classificazione delle entità nominate nel testo. Le entità denominate possono essere persone, organizzazioni, luoghi, espressioni di tempi, quantità, valori monetari, percentuali e altro.
La storia dell'origine del riconoscimento delle entità nominate (NER) e la prima menzione di esso
Il riconoscimento delle entità nominate ha cominciato a prendere forma all'inizio degli anni '90. Uno dei primi casi di NER fu alla Sixth Message Understanding Conference (MUC-6) nel 1995. Da quel momento, la ricerca sul campo iniziò a fiorire, spinta dalla necessità di consentire ai computer di comprendere e interpretare il linguaggio umano in modo più efficace.
Informazioni dettagliate sul riconoscimento delle entità nominate (NER): ampliamento dell'argomento
Il Named Entity Recognition (NER) svolge varie funzioni nell'elaborazione dei linguaggi naturali. Le sue applicazioni si estendono in molteplici campi come il recupero delle informazioni, la traduzione automatica e il data mining. Il NER è costituito da due parti principali:
- Identificazione dell'entità: Individuazione e classificazione degli elementi atomici nel testo in categorie predefinite come nomi di persone, organizzazioni, luoghi, ecc.
- Classificazione delle entità: Classificare le entità identificate in varie classi predefinite.
Il NER può essere avvicinato attraverso sistemi basati su regole, apprendimento supervisionato, apprendimento semi-supervisionato e apprendimento non supervisionato.
La struttura interna del riconoscimento delle entità nominate (NER): come funziona il riconoscimento delle entità nominate (NER)
La struttura interna del NER prevede diverse fasi:
- Tokenizzazione: Suddividere il testo in singole parole o token.
- Etichettatura di parti del discorso: Individuare le categorie grammaticali dei gettoni.
- Analisi: Analizzare la struttura grammaticale della frase.
- Identificazione e classificazione delle entità: Identificare le entità e classificarle in categorie predefinite.
Analisi delle caratteristiche principali del riconoscimento delle entità nominate (NER)
Le caratteristiche principali del NER includono:
- Precisione: Capacità di identificare e classificare correttamente le entità.
- Velocità: il tempo impiegato per elaborare il testo.
- Scalabilità: Capacità di gestire set di dati di grandi dimensioni.
- Indipendenza linguistica: Possibilità di essere utilizzato in diverse lingue.
- Adattabilità: Può essere personalizzato per domini o settori specifici.
Tipi di riconoscimento delle entità denominate (NER): utilizzare tabelle ed elenchi
Le tipologie di NER possono essere classificate in:
| Tipo | Descrizione |
|---|---|
| NER basato su regole | Utilizza regole grammaticali predefinite |
| NER supervisionato | Utilizza dati etichettati per i modelli di training |
| NER semi-supervisionato | Combina dati etichettati e senza etichetta |
| NER non supervisionato | Non richiede dati etichettati |
Modi per utilizzare il riconoscimento delle entità nominate (NER), problemi e relative soluzioni relative all'uso
I modi per utilizzare NER includono motori di ricerca, assistenza clienti, assistenza sanitaria e altro ancora. Alcuni problemi e le relative soluzioni sono:
- Problema: Mancanza di dati etichettati.
Soluzione: Utilizzare l'apprendimento semi-supervisionato o non supervisionato. - Problema: Vincoli specifici della lingua.
Soluzione: adattare il modello alla lingua o al dominio specifico.
Caratteristiche principali e altri confronti con termini simili
| Caratteristica | NER | Altri compiti della PNL |
|---|---|---|
| Messa a fuoco | Entità denominate | Testo generale |
| Complessità | Da moderato ad alto | Varia |
| Applicazione | Specifica | Ampio |
Prospettive e tecnologie del futuro legate al riconoscimento delle entità nominate (NER)
Le prospettive future includono l’integrazione del NER con il deep learning, una maggiore adattabilità a vari linguaggi e capacità di elaborazione in tempo reale.
Come i server proxy possono essere utilizzati o associati al riconoscimento delle entità nominate (NER)
I server proxy come quelli forniti da OneProxy possono essere utilizzati per raccogliere dati per NER. Rendendo anonime le richieste, consentono una raccolta efficiente ed etica di dati di testo per la formazione e l'implementazione dei modelli NER.
Link correlati
- Riconoscitore di entità denominate Stanford NLP
- Riconoscimento di entità denominate NLTK
- Riconoscimento di entità denominate Spacy
- OneProxy: Per utilizzare server proxy insieme a NER.
