Herkenning van benoemde entiteiten is een subtaak van informatie-extractie die tot doel heeft benoemde entiteiten die in ongestructureerde tekst worden genoemd, te lokaliseren en te classificeren in vooraf gedefinieerde categorieën, zoals namen van personen, organisaties, locaties, medische codes, tijduitdrukkingen, hoeveelheden, geld waarden, percentages, enz.
Wat doet benoemde entiteitsherkenning?
herkenning van benoemde entiteiten is een natuurlijke taalverwerkingstechniek die automatisch hele artikelen kan scannen en een aantal fundamentele entiteiten uit een tekst kan halen en deze in vooraf gedefinieerde categorieën kan classificeren.
Wat heet entiteitsherkenning, leg uit met behulp van voorbeelden?
Named Entity Recognition (NER) helpt u gemakkelijk de belangrijkste elementen in een tekst te identificeren, zoals namen van mensen, plaatsen, merken, geldwaarden en meer. Het extraheren van de belangrijkste entiteiten in een tekst helpt bij het sorteren van ongestructureerde gegevens en het detecteren van belangrijke informatie, wat cruciaal is als u te maken hebt met grote datasets.
Waar wordt benoemde entiteitsherkenning gebruikt?
Named Entity Recognition kan automatisch hele artikelen scannen en onthullen welke de belangrijkste mensen, organisaties en plaatsen zijn die erin worden besproken. Het kennen van de relevante tags voor elk artikel helpt bij het automatisch categoriseren van de artikelen in gedefinieerde hiërarchieën en maakt een soepele ontdekking van inhoud mogelijk.
Hoe maak je een benoemde entiteitsherkenning?
- Voeg het nieuwe entiteitslabel toe aan de entiteitherkenner met behulp van de methode add_label.
- Haal de voorbeelden door en bel nlp. update, die door de woorden van de invoer stapt. Bij elk woord doet het een voorspelling. …
- Sla het getrainde model op met nlp. naar_schijf.
- Test het model om er zeker van te zijn dat de nieuwe entiteit correct wordt herkend.
