Thông tin tóm tắt về Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER): Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là một trường con của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tập trung vào việc xác định và phân loại các thực thể được đặt tên trong văn bản. Các thực thể được đặt tên có thể là người, tổ chức, địa điểm, biểu thức về thời gian, số lượng, giá trị tiền tệ, tỷ lệ phần trăm, v.v.
Lịch sử về nguồn gốc của việc nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) và sự đề cập đầu tiên về nó
Nhận dạng thực thể được đặt tên bắt đầu hình thành vào đầu những năm 1990. Một trong những trường hợp đầu tiên của NER là tại Hội nghị hiểu biết thông điệp lần thứ sáu (MUC-6) năm 1995. Từ thời điểm đó, nghiên cứu trong lĩnh vực này bắt đầu phát triển, do nhu cầu cho phép máy tính hiểu và diễn giải ngôn ngữ con người hiệu quả hơn.
Thông tin chi tiết về Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER): Mở rộng chủ đề
Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) phục vụ nhiều chức năng khác nhau trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các ứng dụng của nó mở rộng trên nhiều lĩnh vực như truy xuất thông tin, dịch máy và khai thác dữ liệu. NER bao gồm hai phần chính:
- Nhận dạng thực thể: Định vị và phân loại các nguyên tố nguyên tử trong văn bản thành các danh mục được xác định trước như tên người, tổ chức, địa điểm, v.v.
- Phân loại thực thể: Phân loại các thực thể được xác định thành các lớp được xác định trước khác nhau.
NER có thể được tiếp cận thông qua các hệ thống dựa trên quy tắc, học có giám sát, học bán giám sát và học không giám sát.
Cấu trúc bên trong của nhận dạng thực thể được đặt tên (NER): Cách thức hoạt động của nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)
Cấu trúc bên trong của NER bao gồm một số giai đoạn:
- Mã thông báo: Chia nhỏ văn bản thành các từ hoặc mã thông báo riêng lẻ.
- Gắn thẻ một phần của bài phát biểu: Xác định các loại ngữ pháp của các mã thông báo.
- Phân tích cú pháp: Phân tích cấu trúc ngữ pháp của câu.
- Nhận dạng và phân loại thực thể: Xác định các thực thể và phân loại chúng thành các danh mục được xác định trước.
Phân tích các tính năng chính của nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)
Các tính năng chính của NER bao gồm:
- Sự chính xác: Khả năng xác định và phân loại chính xác các thực thể.
- Tốc độ: Thời gian xử lý văn bản.
- Khả năng mở rộng: Khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn.
- Độc lập ngôn ngữ: Khả năng được sử dụng trên các ngôn ngữ khác nhau.
- Khả năng thích ứng: Có thể được tùy chỉnh cho các lĩnh vực hoặc ngành cụ thể.
Các loại nhận dạng thực thể được đặt tên (NER): Sử dụng bảng và danh sách
Các loại NER có thể được phân loại thành:
| Kiểu | Sự miêu tả |
|---|---|
| NER dựa trên quy tắc | Sử dụng các quy tắc ngữ pháp được xác định trước |
| NER được giám sát | Sử dụng dữ liệu được dán nhãn cho các mô hình đào tạo |
| NER bán giám sát | Kết hợp dữ liệu được dán nhãn và không được gắn nhãn |
| NER không được giám sát | Không yêu cầu dữ liệu được dán nhãn |
Các cách sử dụng Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER), các vấn đề và giải pháp liên quan đến việc sử dụng
Các cách sử dụng NER bao gồm công cụ tìm kiếm, hỗ trợ khách hàng, chăm sóc sức khỏe, v.v. Một số vấn đề và giải pháp của họ là:
- Vấn đề: Thiếu dữ liệu được dán nhãn.
Giải pháp: Sử dụng phương pháp học bán giám sát hoặc không giám sát. - Vấn đề: Các ràng buộc về ngôn ngữ cụ thể.
Giải pháp: Điều chỉnh mô hình theo ngôn ngữ hoặc miền cụ thể.
Các đặc điểm chính và những so sánh khác với các thuật ngữ tương tự
| Tính năng | NER | Các nhiệm vụ NLP khác |
|---|---|---|
| Tập trung | Thực thể được đặt tên | Văn bản chung |
| Độ phức tạp | Trung bình đến cao | Khác nhau |
| Ứng dụng | Cụ thể | Rộng lớn |
Quan điểm và công nghệ của tương lai liên quan đến nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)
Triển vọng trong tương lai bao gồm việc tích hợp NER với học sâu, tăng khả năng thích ứng với nhiều ngôn ngữ khác nhau và khả năng xử lý thời gian thực.
Cách sử dụng hoặc liên kết máy chủ proxy với nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)
Các máy chủ proxy giống như máy chủ do OneProxy cung cấp có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu cho NER. Bằng cách ẩn danh các yêu cầu, chúng cho phép thu thập dữ liệu văn bản một cách hiệu quả và có đạo đức để đào tạo và triển khai các mô hình NER.
Liên kết liên quan
- Công cụ nhận dạng thực thể được đặt tên của Stanford NLP
- Nhận dạng thực thể được đặt tên NLTK
- Nhận dạng thực thể có tên Spacy
- OneProxy: Để sử dụng máy chủ proxy kết hợp với NER.
