Rozpoznávání pojmenovaných entit je dílčím úkolem extrakce informací, který se snaží najít a klasifikovat pojmenované entity uvedené v nestrukturovaném textu do předem definovaných kategorií, jako jsou jména osob, organizace, umístění, lékařské kódy, časové výrazy, množství, peněžní hodnoty, procenta atd.
Co dělá rozpoznávání pojmenovaných entit?
Rozpoznávání pojmenovaných entit je technika zpracování přirozeného jazyka, která dokáže automaticky naskenovat celé články a vytáhnout z textu některé základní entity a zařadit je do předdefinovaných kategorií.
Co se nazývá rozpoznávání entit vysvětlit pomocí příkladů?
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) pomáhá snadno identifikovat klíčové prvky v textu, jako jsou jména lidí, místa, značky, peněžní hodnoty a další. Extrahování hlavních entit v textu pomáhá třídit nestrukturovaná data a zjišťovat důležité informace, což je zásadní, pokud se musíte vypořádat s velkými datovými sadami.
Kde se používá pojmenované rozpoznávání entit?
Rozpoznávání pojmenovaných entit může automaticky skenovat celé články a odhalit, kteří jsou hlavní lidé, organizace a místa v nich diskutovaná. Znalost relevantních značek pro každý článek pomáhá automaticky kategorizovat články do definovaných hierarchií a umožňuje plynulé objevování obsahu.
Jak vytvoříte rozpoznávání pojmenované entity?
- Přidejte k entitě nový štítek entityrozpoznávač pomocí metody add_label.
- Projděte si příklady a zavolejte nlp. update, který prochází slovy vstupu. U každého slova dělá předpověď. …
- Uložte natrénovaný model pomocí nlp. na_disk.
- Otestujte model, abyste se ujistili, že je nová entita správně rozpoznána.
