Reconhecimento de entidade nomeada é uma subtarefa de extração de informações que busca localizar e classificar entidades nomeadas mencionadas em texto não estruturado em categorias predefinidas, como nomes de pessoas, organizações, locais, códigos médicos, expressões de tempo, quantidades, valores monetários valores, porcentagens, etc.
O que o reconhecimento de entidade nomeada faz?
Reconhecimento de entidade nomeada é uma técnica de processamento de linguagem natural que pode escanear automaticamente artigos inteiros e extrair algumas entidades fundamentais em um texto e classificá-las em categorias predefinidas.
O que é reconhecimento de entidade nomeado, explique com a ajuda de exemplos?
Reconhecimento de entidade nomeada (NER) ajuda você a identificar facilmente os principais elementos em um texto, como nomes de pessoas, lugares, marcas, valores monetários e muito mais. Extrair as entidades principais em um texto ajuda a classificar dados não estruturados e detectar informações importantes, o que é crucial se você tiver que lidar com grandes conjuntos de dados.
Onde é usado o reconhecimento de entidade nomeada?
O Reconhecimento de Entidade Nomeada pode digitalizar automaticamente artigos inteiros e revelar quais são as principais pessoas, organizações e lugares discutidos neles. Conhecer as tags relevantes para cada artigo ajuda a categorizar automaticamente os artigos em hierarquias definidas e permite a descoberta de conteúdo sem problemas.
Como você cria um reconhecimento de entidade nomeada?
- Adicione o novo rótulo de entidade à entidadereconhecedor usando o método add_label.
- Passe pelos exemplos e chame nlp. update, que percorre as palavras da entrada. A cada palavra, faz uma previsão. …
- Salve o modelo treinado usando nlp. to_disk.
- Teste o modelo para garantir que a nova entidade seja reconhecida corretamente.
