Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER)

Named Entity Recognition (NER) to forma przetwarzania języka naturalnego (NLP) wykorzystywana do identyfikacji i klasyfikacji nazwanych jednostek w tekście, takich jak osoby, miejsca, organizacje i inne. NER jest istotną częścią analizy tekstu i pomaga wyodrębniać i rozpoznawać jednostki z nieustrukturyzowanego tekstu.

NER służy do organizowania dużych ilości nieustrukturyzowanych danych w bardziej ustrukturyzowane formy i poprawy dokładności wyszukiwarek, systemów odpowiadania na pytania i klasyfikacji tekstu w aplikacjach takich jak streszczenia dokumentów. Zapewnia to potężne narzędzie dla naukowców zajmujących się danymi i programistów uczenia maszynowego do szybkiego i dokładnego przetwarzania i rozróżniania podmiotów, takich jak organizacje, lokalizacje, osoby, produkty i inne.

NER może być wykorzystywany do analizowania opinii klientów w celu identyfikacji kluczowych tematów, wyodrębniania danych z dokumentów i stron internetowych do wykorzystania w dalszej analizie oraz pomocy w automatyzacji zadań związanych z zarządzaniem doświadczeniem klienta.

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na lepsze możliwości wyszukiwania, odpowiadania na pytania i rozumienia języka naturalnego, oczekuje się, że wykorzystanie NLP w formie NER będzie coraz częściej stosowane w różnych dziedzinach. NER może poprawić dokładność i szybkość zadań oraz rozwiązać wiele rzeczywistych problemów w nauce o danych i uczeniu maszynowym.