Named-Entity-Erkennung ist eine Teilaufgabe der Informationsextraktion, die darauf abzielt, benannte Entitäten, die in unstrukturiertem Text erwähnt werden, zu lokalisieren und in vordefinierte Kategorien wie Personennamen, Organisationen, Orte, medizinische Codes, Zeitangaben, Mengen, Geld zu klassifizieren Werte, Prozentsätze usw.
Was bewirkt die Erkennung benannter Entitäten?
Named Entity Recognition ist eine Verarbeitungstechnik für natürliche Sprache, die automatisch ganze Artikel scannen und einige grundlegende Entitäten aus einem Text herausziehen und sie in vordefinierte Kategorien klassifizieren kann.
Was ist Named Entity Recognition anhand von Beispielen erklären?
Named Entity Recognition (NER) hilft Ihnen, die Schlüsselelemente in einem Text leicht zu identifizieren, wie Namen von Personen, Orten, Marken, Geldwerten und mehr. Das Extrahieren der Hauptentitäten in einem Text hilft, unstrukturierte Daten zu sortieren und wichtige Informationen zu erkennen, was entscheidend ist, wenn Sie mit großen Datensätzen umgehen müssen.
Wo wird die Erkennung benannter Entitäten verwendet?
Named Entity Recognition kann ganze Artikel automatisch scannen und aufdecken, welche die wichtigsten Personen, Organisationen und Orte sind, die darin besprochen werden. Die Kenntnis der relevanten Tags für jeden Artikel hilft bei der automatischen Kategorisierung der Artikel in definierten Hierarchien und ermöglicht ein reibungsloses Auffinden von Inh alten.
Wie erstellt man eine benannte Entitätserkennung?
- Fügen Sie der Entität das neue Entitätslabel hinzuErkennung mit der Methode add_label.
- Durchlaufe die Beispiele und rufe nlp auf. update, das die Wörter der Eingabe schrittweise durchläuft. Bei jedem Wort macht es eine Vorhersage. …
- Speichere das trainierte Modell mit nlp. to_disk.
- Testen Sie das Modell, um sicherzustellen, dass die neue Entität richtig erkannt wird.
