പേരുള്ള എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER)

ആളുകൾ, സ്ഥലങ്ങൾ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള ഒരു വാചകത്തിലെ പേരുള്ള എന്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയാനും തരംതിരിക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്ന നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ (NLP) ഒരു രൂപമാണ് നാമമുള്ള എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER). NER ടെക്‌സ്‌റ്റ് അനലിറ്റിക്‌സിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണ്, കൂടാതെ ഘടനയില്ലാത്ത ടെക്‌സ്‌റ്റിൽ നിന്ന് എന്റിറ്റികൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും തിരിച്ചറിയാനും സഹായിക്കുന്നു.

ഘടനാരഹിതമായ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയെ കൂടുതൽ ഘടനാപരമായ ഫോമുകളായി ക്രമീകരിക്കുന്നതിനും സെർച്ച് എഞ്ചിനുകളുടെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ചോദ്യോത്തര സംവിധാനങ്ങൾ, ഡോക്യുമെന്റ് സംഗ്രഹങ്ങൾ പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും NER ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓർഗനൈസേഷനുകൾ, ലൊക്കേഷനുകൾ, ആളുകൾ, ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലെയുള്ള എന്റിറ്റികളെ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വേർതിരിക്കാനും ഇത് ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഡെവലപ്പർമാർക്കും ശക്തമായ ഒരു ടൂൾ നൽകുന്നു.

പ്രധാന തീമുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ നിന്നും വെബ്‌പേജുകളിൽ നിന്നും ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിനും കൂടുതൽ വിശകലനത്തിനായി ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്‌ബാക്ക് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ അനുഭവ മാനേജ്‌മെന്റ് ടാസ്‌ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നതിനും NER ഉപയോഗിക്കാം.

മികച്ച തിരയൽ, ചോദ്യോത്തരം, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ധാരണ കഴിവുകൾ എന്നിവയുടെ ആവശ്യം വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, NER രൂപത്തിലുള്ള NLP യുടെ ഉപയോഗം വിവിധ ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ കൂടുതലായി സ്വീകരിക്കപ്പെടുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ടാസ്‌ക്കുകളുടെ കൃത്യതയും വേഗതയും മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഡാറ്റ സയൻസിലും മെഷീൻ ലേണിംഗിലുമുള്ള നിരവധി യഥാർത്ഥ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും NER-ന് കഴിയും.