NER LÀ GÌ

  -  

Mỗi khi bọn họ nghe một từ hoặc phát âm một văn bản, bọn họ có kĩ năng tự nhiên để xác minh và phân các loại từ đó thành người, địa điểm, vị trí, giá trị và chưa dừng lại ở đó nữa. Nhỏ người có thể nhanh chóng nhận ra một từ, phân các loại nó cùng hiểu ngữ cảnh. Ví dụ: khi bạn nghe thấy tự "Steve Jobs", bạn cũng có thể nghĩ tức thì đến ít nhất ba đến bốn thuộc tính và tách thực thể thành những danh mục,

Người: Steve JobsCông ty vietnamyounglions.vn: AppleVị trí: California

Vì laptop không có công dụng tự nhiên này, chúng buộc phải sự trợ giúp của chúng tôi để xác minh các từ hoặc văn bản và phân các loại chúng. Nó ở đâu Nhận dạng đối tượng người tiêu dùng được để tên (NER) đến chơi.

Bạn đang xem: Ner là gì

Hãy cùng mày mò sơ lược về NER và mối quan hệ của nó với NLP.

Nhận dạng đối tượng chọn cái tên là gì?

Nhận dạng đối tượng được đặt tên là 1 phần của Xử lý ngữ điệu tự nhiên. Mục tiêu chính của NER là giải pháp xử lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc và phân loại các thực thể được lấy tên này thành những danh mục được xác minh trước. Một số danh mục phổ biến bao gồm tên, vị trí, công ty, thời gian, cực hiếm tiền tệ, sự kiện, v.v.

Tóm lại, NER giao dịch thanh toán với:

Nhận dạng / phát hiện tại thể được đặt tên - dấn dạng một trường đoản cú hoặc hàng loạt từ vào tài liệu.Phân các loại thực thể được lấy tên - Phân các loại mọi thực thể được phát hiện nay thành các danh mục được xác định trước.

Nhưng NER gồm liên quan ra làm sao với NLP?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thoải mái giúp cách tân và phát triển các lắp thêm thông minh có công dụng trích xuất ý nghĩa từ khẩu ca và văn bản. Học lắp thêm giúp các hệ thống thông minh này liên tiếp học bằng phương pháp đào chế tác một lượng khủng ngôn ngữ tự nhiên bộ dữ liệu.

Xem thêm: Likenew Và Brandnew Là Gì ? Các Thuật Ngữ Về Hàng Xách Tay Cần Phải Biết

Nói chung, NLP bao gồm ba loại chính:

Hiểu cấu trúc và quy tắc của ngữ điệu - cú phápTìm ra ý nghĩa của những từ, văn bản và tiếng nói và xác minh các quan hệ của chúng - Ngữ nghĩaNhận dạng với nhận dạng những từ vẫn nói cùng chuyển chúng thành văn bạn dạng - bài bác phát biểu

NER giúp trong phần ngữ nghĩa của NLP, triết xuất nghĩa của từ, khẳng định và xác định chúng dựa vào mối tình dục của chúng.

Các ví dụ thịnh hành về NER

Một số ví dụ thịnh hành về một phân các loại thực thể là:

*
*
Người: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Vị trí: Canada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Cambridge

Tổ chức: Samsung, Disney, Đại học tập Yale, Google

thời gian: 15.35, 12 giờ đêm,

Các hạng mục khác bao hàm Giá trị số, Biểu thức, Địa chỉ thư điện tử và Cơ sở.

Sự mơ hồ trong dìm dạng đối tượng được để tên

Phạm trù nhưng mà một thuật ngữ trực thuộc về trực giác khá ví dụ đối với nhỏ người. Mặc dù nhiên, đó chưa hẳn là trường hợp của dòng sản phẩm tính - chúng gặp mặt phải những vấn đề về phân loại. Ví dụ:

Thành phố Manchester (Cơ quan) đang giành được húi Ngoại hạng Anh trong những lúc trong câu sau, tổ chức được sử dụng theo phong cách khác. Thành phố Manchester (Địa Chỉ) là 1 cường quốc dệt may với công nghiệp.

Mô hình NER của doanh nghiệp cần dữ liệu đào tạo để tiến hành chính xác khai thác thực thể với phân loại. Nếu bạn đang đào tạo người mẫu của mình bằng tiếng Anh Shakespearean, không nhất thiết phải nói, nó sẽ không còn thể lời giải được Instagram.

Xem thêm: Người Bị Nhiệt Miệng Uống Gì Nhanh Khỏi ? Bỏ Túi 5 Cách Chữa Nhiệt Miệng Nhanh Nhất

Các phương pháp tiếp cận NER khác nhau

Mục tiêu chủ yếu của một Mô hình NER là lắp nhãn những thực thể trong tư liệu văn bạn dạng và phân loại chúng. Bố cách tiếp cận sau đây thường được thực hiện cho mục tiêu này. Tuy nhiên, chúng ta cũng có thể chọn kết hợp một hoặc những phương pháp.