Pengenalan entitas bernama adalah subtugas ekstraksi informasi yang berupaya menemukan dan mengklasifikasikan entitas bernama yang disebutkan dalam teks tidak terstruktur ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya seperti nama orang, organisasi, lokasi, kode medis, ekspresi waktu, jumlah, moneter nilai, persentase, dll.
Apa yang dilakukan pengenalan entitas bernama?
Pengenalan entitas bernama adalah teknik pemrosesan bahasa alami yang dapat secara otomatis memindai seluruh artikel dan mengeluarkan beberapa entitas mendasar dalam sebuah teks dan mengklasifikasikannya ke dalam kategori yang telah ditentukan.
Apa yang dimaksud dengan pengenalan entitas bernama jelaskan dengan bantuan contoh?
Named entity recognition (NER) membantu Anda dengan mudah mengidentifikasi elemen kunci dalam teks, seperti nama orang, tempat, merek, nilai uang, dan banyak lagi. Mengekstrak entitas utama dalam teks membantu menyortir data tidak terstruktur dan mendeteksi informasi penting, yang sangat penting jika Anda harus berurusan dengan kumpulan data besar.
Di mana pengenalan entitas bernama digunakan?
Pengenalan Entitas Bernama dapat otomatis memindai seluruh artikel dan mengungkapkan orang, organisasi, dan tempat utama yang dibahas di dalamnya. Mengetahui tag yang relevan untuk setiap artikel membantu dalam mengkategorikan artikel secara otomatis dalam hierarki yang ditentukan dan memungkinkan penemuan konten yang lancar.
Bagaimana cara membuat pengenalan entitas bernama?
- Tambahkan label entitas baru ke entitaspengenal menggunakan metode add_label.
- Ulangi contoh dan panggil nlp. update, yang melangkah melalui kata-kata input. Pada setiap kata, itu membuat prediksi. …
- Simpan model yang dilatih menggunakan nlp. ke_disk.
- Uji model untuk memastikan entitas baru dikenali dengan benar.
