Recunoașterea entităților numite este o sarcină secundară de extragere a informațiilor care urmărește să localizeze și să clasifice entitățile numite menționate în text nestructurat în categorii predefinite, cum ar fi nume de persoane, organizații, locații, coduri medicale, expresii de timp, cantități, bani valori, procente etc.
Ce face recunoașterea entității numite?
Recunoașterea entităților numite este o tehnică de procesare a limbajului natural care poate scana automat articole întregi și poate scoate unele entități fundamentale dintr-un text și le poate clasifica în categorii predefinite.
Ce se numește recunoașterea entității explicați cu ajutorul exemplelor?
Recunoașterea entității numite (NER) vă ajută să identificați cu ușurință elementele cheie dintr-un text, cum ar fi numele de persoane, locuri, mărci, valori monetare și multe altele. Extragerea principalelor entități dintr-un text ajută la sortarea datelor nestructurate și la detectarea informațiilor importante, ceea ce este crucial dacă trebuie să aveți de-a face cu seturi de date mari.
Unde este folosită recunoașterea entității numite?
Recunoașterea entității numite poate scana automat articole întregi și dezvăluie care sunt oamenii, organizațiile și locurile majore discutate în ele. Cunoașterea etichetelor relevante pentru fiecare articol ajută la clasificarea automată a articolelor în ierarhii definite și permite descoperirea fără probleme a conținutului.
Cum creezi o recunoaștere a unei entități cu nume?
- Adăugați noua etichetă de entitate la entitaterecunoaștere folosind metoda add_label.
- Recurgeți peste exemple și apelați nlp. update, care parcurge cuvintele de intrare. La fiecare cuvânt, face o predicție. …
- Salvați modelul antrenat folosind nlp. pe_disc.
- Testați modelul pentru a vă asigura că noua entitate este recunoscută corect.
