Maklumat ringkas tentang Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER): Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) ialah subbidang Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) yang memfokuskan pada mengenal pasti dan mengklasifikasikan entiti yang dinamakan dalam teks. Entiti yang dinamakan boleh terdiri daripada orang, organisasi, lokasi, ungkapan masa, kuantiti, nilai kewangan, peratusan dan banyak lagi.
Sejarah Asal Usul Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) dan Penyebutan Pertamanya
Pengiktirafan Entiti bernama mula terbentuk pada awal 1990-an. Salah satu contoh pertama NER adalah pada Persidangan Pemahaman Mesej Keenam (MUC-6) pada tahun 1995. Sejak itu, penyelidikan dalam bidang itu mula berkembang, didorong oleh keperluan untuk membolehkan komputer memahami dan mentafsir bahasa manusia dengan lebih berkesan.
Maklumat Terperinci tentang Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER): Memperluas Topik
Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) menjalankan pelbagai fungsi dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Aplikasinya merentasi pelbagai bidang seperti perolehan maklumat, terjemahan mesin dan perlombongan data. NER terdiri daripada dua bahagian utama:
- Pengenalan Entiti: Mencari dan mengelaskan unsur atom dalam teks ke dalam kategori yang telah ditetapkan seperti nama orang, organisasi, lokasi, dsb.
- Klasifikasi Entiti: Mengelaskan entiti yang dikenal pasti ke dalam pelbagai kelas yang telah ditetapkan.
NER boleh didekati melalui sistem berasaskan peraturan, pembelajaran diselia, pembelajaran separa penyeliaan, dan pembelajaran tanpa penyeliaan.
Struktur Dalaman Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER): Cara Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) Berfungsi
Struktur dalaman NER melibatkan beberapa peringkat:
- Tokenisasi: Memecahkan teks kepada perkataan atau token individu.
- Penandaan Sebahagian daripada Pertuturan: Mengenal pasti kategori tatabahasa token.
- Menghuraikan: Menganalisis struktur tatabahasa ayat.
- Pengenalpastian dan Pengelasan Entiti: Mengenal pasti entiti dan mengelaskannya ke dalam kategori yang telah ditetapkan.
Analisis Ciri Utama Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER)
Ciri utama NER termasuk:
- Ketepatan: Keupayaan untuk mengenal pasti dan mengelaskan entiti dengan betul.
- Kelajuan: Masa yang diambil untuk memproses teks.
- Kebolehskalaan: Keupayaan untuk mengendalikan set data yang besar.
- Kemerdekaan Bahasa: Keupayaan untuk digunakan merentas bahasa yang berbeza.
- Kebolehsuaian: Boleh disesuaikan untuk domain atau industri tertentu.
Jenis Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER): Gunakan Jadual dan Senarai
Jenis NER boleh dikelaskan kepada:
| taip | Penerangan |
|---|---|
| NER Berasaskan Peraturan | Menggunakan peraturan tatabahasa yang telah ditetapkan |
| NER yang diselia | Menggunakan data berlabel untuk model latihan |
| NER Separa Seliaan | Menggabungkan data berlabel dan tidak berlabel |
| NER tanpa pengawasan | Tidak memerlukan data berlabel |
Cara Menggunakan Pengecaman Entiti Dinamakan (NER), Masalah dan Penyelesaiannya yang Berkaitan dengan Penggunaan
Cara untuk menggunakan NER termasuk enjin carian, sokongan pelanggan, penjagaan kesihatan dan banyak lagi. Beberapa masalah dan penyelesaiannya ialah:
- Masalah: Kekurangan data berlabel.
Penyelesaian: Gunakan pembelajaran separa diselia atau tidak diselia. - Masalah: Kekangan khusus bahasa.
Penyelesaian: Sesuaikan model dengan bahasa atau domain tertentu.
Ciri Utama dan Perbandingan Lain dengan Istilah Serupa
| Ciri | NER | Tugas NLP Lain |
|---|---|---|
| Fokus | Entiti Dinamakan | Teks Umum |
| Kerumitan | Sederhana hingga Tinggi | Berbeza-beza |
| Permohonan | khusus | Luas |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan Berkaitan dengan Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER)
Perspektif masa depan termasuk penyepaduan NER dengan pembelajaran mendalam, peningkatan kebolehsuaian kepada pelbagai bahasa dan keupayaan pemprosesan masa nyata.
Cara Pelayan Proksi Boleh Digunakan atau Dikaitkan dengan Pengecaman Entiti Dinamakan (NER)
Pelayan proksi seperti yang disediakan oleh OneProxy boleh digunakan untuk mengikis data untuk NER. Dengan menamakan permintaan, mereka membenarkan pengumpulan data teks yang cekap dan beretika untuk melatih dan melaksanakan model NER.
Pautan Berkaitan
- Stanford NLP Dinamakan Entiti Pengecam
- Pengiktirafan Entiti Dinamakan NLTK
- Pengiktirafan Entiti Dinamakan Spacy
- OneProxy: Untuk menggunakan pelayan proksi bersama NER.
