Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)

Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là một hình thức xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được sử dụng để xác định và phân loại các thực thể được đặt tên trong văn bản, chẳng hạn như con người, địa điểm, tổ chức, v.v. NER là một phần thiết yếu của phân tích văn bản và giúp trích xuất và nhận dạng các thực thể từ văn bản phi cấu trúc.

NER được sử dụng để sắp xếp một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc thành các dạng có cấu trúc chặt chẽ hơn và cải thiện độ chính xác của công cụ tìm kiếm, hệ thống trả lời câu hỏi và phân loại văn bản cho các ứng dụng như tóm tắt tài liệu. Điều này cung cấp một công cụ mạnh mẽ để các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển máy học xử lý cũng như phân biệt nhanh chóng và chính xác giữa các thực thể như tổ chức, địa điểm, con người, sản phẩm, v.v.

NER có thể được sử dụng để phân tích phản hồi của khách hàng nhằm xác định các chủ đề chính, trích xuất dữ liệu từ tài liệu và trang web để sử dụng cho mục đích phân tích sâu hơn và giúp tự động hóa các nhiệm vụ quản lý trải nghiệm của khách hàng.

Khi nhu cầu về khả năng tìm kiếm, trả lời câu hỏi và hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn tăng lên, việc sử dụng NLP dưới dạng NER dự kiến sẽ ngày càng được áp dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau. NER có thể cải thiện độ chính xác và tốc độ của các tác vụ, đồng thời giải quyết nhiều vấn đề trong thế giới thực về khoa học dữ liệu và học máy.