Breves informações sobre o reconhecimento de entidades nomeadas (NER): O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) é um subcampo do Processamento de Linguagem Natural (PNL) focado na identificação e classificação de entidades nomeadas em texto. As entidades nomeadas podem ser pessoas, organizações, locais, expressões de tempos, quantidades, valores monetários, porcentagens e muito mais.
A história da origem do reconhecimento de entidades nomeadas (NER) e a primeira menção dele
O reconhecimento de entidade nomeada começou a tomar forma no início da década de 1990. Um dos primeiros exemplos de NER foi na Sexta Conferência de Compreensão de Mensagens (MUC-6) em 1995. A partir desse ponto, a investigação neste campo começou a florescer, impulsionada pela necessidade de permitir que os computadores compreendessem e interpretassem a linguagem humana de forma mais eficaz.
Informações detalhadas sobre reconhecimento de entidade nomeada (NER): expandindo o tópico
O Named Entity Recognition (NER) desempenha várias funções no processamento de linguagens naturais. Suas aplicações se estendem a vários campos, como recuperação de informações, tradução automática e mineração de dados. O NER consiste em duas partes principais:
- Identificação da Entidade: Localizar e classificar elementos atômicos no texto em categorias predefinidas, como nomes de pessoas, organizações, locais, etc.
- Classificação da Entidade: Classificando as entidades identificadas em várias classes predefinidas.
O NER pode ser abordado através de sistemas baseados em regras, aprendizagem supervisionada, aprendizagem semissupervisionada e aprendizagem não supervisionada.
A estrutura interna do reconhecimento de entidade nomeada (NER): como funciona o reconhecimento de entidade nomeada (NER)
A estrutura interna do NER envolve diversas etapas:
- Tokenização: Dividir o texto em palavras ou tokens individuais.
- Marcação de parte do discurso: Identificando as categorias gramaticais dos tokens.
- Análise: Analisando a estrutura gramatical da frase.
- Identificação e Classificação de Entidades: Identificar as entidades e classificá-las em categorias predefinidas.
Análise dos principais recursos do reconhecimento de entidade nomeada (NER)
Os principais recursos do NER incluem:
- Precisão: Capacidade de identificar e classificar corretamente entidades.
- Velocidade: O tempo necessário para processar o texto.
- Escalabilidade: Capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados.
- Independência de idioma: Capacidade de ser usado em diferentes idiomas.
- Adaptabilidade: pode ser personalizado para domínios ou setores específicos.
Tipos de reconhecimento de entidade nomeada (NER): use tabelas e listas
Os tipos de NER podem ser classificados em:
| Tipo | Descrição |
|---|---|
| NER baseado em regras | Utiliza regras gramaticais predefinidas |
| NER supervisionado | Usa dados rotulados para modelos de treinamento |
| NER Semi-Supervisionado | Combina dados rotulados e não rotulados |
| NER não supervisionado | Não requer dados rotulados |
Maneiras de usar o reconhecimento de entidade nomeada (NER), problemas e suas soluções relacionadas ao uso
As formas de usar o NER incluem mecanismos de pesquisa, suporte ao cliente, saúde e muito mais. Alguns problemas e suas soluções são:
- Problema: Falta de dados rotulados.
Solução: Utilize aprendizagem semissupervisionada ou não supervisionada. - Problema: Restrições específicas do idioma.
Solução: Adapte o modelo ao idioma ou domínio específico.
Principais características e outras comparações com termos semelhantes
| Recurso | NER | Outras tarefas de PNL |
|---|---|---|
| Foco | Entidades Nomeadas | Texto Geral |
| Complexidade | Moderado a alto | Varia |
| Aplicativo | Específico | Largo |
Perspectivas e tecnologias do futuro relacionadas ao reconhecimento de entidades nomeadas (NER)
As perspectivas futuras incluem a integração do NER com aprendizagem profunda, maior adaptabilidade a vários idiomas e capacidades de processamento em tempo real.
Como os servidores proxy podem ser usados ou associados ao reconhecimento de entidade nomeada (NER)
Servidores proxy como os fornecidos pelo OneProxy podem ser utilizados para extrair dados para NER. Ao anonimizar as solicitações, permitem a coleta eficiente e ética de dados de texto para treinamento e implementação de modelos NER.
Links Relacionados
- Reconhecedor de entidade nomeada PNL de Stanford
- Reconhecimento de entidade nomeada NLTK
- Reconhecimento de entidade nomeada Spacy
- OneProxy: Para utilizar servidores proxy em conjunto com NER.
