A megnevezett entitások felismerése az információkinyerés egy részfeladata, amely a strukturálatlan szövegben említett, megnevezett entitásokat előre meghatározott kategóriákba sorolja, mint például személyek nevei, szervezetek, helyek, orvosi kódok, időkifejezések, mennyiségek, pénz. értékek, százalékok stb.
Mit tesz a megnevezett entitás felismerés?
Az elnevezett entitásfelismerés egy természetes nyelvi feldolgozási technika, amely képes automatikusan átvizsgálni a teljes cikkeket, kiemelni néhány alapvető entitást a szövegből, és előre meghatározott kategóriákba sorolja őket.
Mit nevezünk entitásfelismerésnek, magyarázd el példák segítségével?
Elnevezett entitásfelismerés (NER) segít könnyen azonosítani a kulcsfontosságú elemeket a szövegben, például személyek, helyek, márkák, pénzbeli értékek és egyebek nevét. A fő entitások kibontása a szövegben segít a strukturálatlan adatok rendezésében és a fontos információk észlelésében, ami döntő fontosságú, ha nagy adatkészletekkel kell foglalkoznia.
Hol használják a megnevezett entitás felismerést?
A Named Entity Recognition automatikusan képes átvizsgálni a teljes cikkeket, és felfedni, hogy melyek azok a főbb személyek, szervezetek és helyek, amelyekről szó esik. Az egyes cikkekhez tartozó releváns címkék ismerete segít a cikkek automatikus kategorizálásában meghatározott hierarchiákban, és lehetővé teszi a zökkenőmentes tartalomfeltárást.
Hogyan hozhat létre elnevezett entitás felismerést?
- Adja hozzá az új entitáscímkét az entitáshozfelismerő az add_label metódus használatával.
- Lépjen át a példákon, és hívja az nlp-t. frissítés, amely a bemenet szavain halad keresztül. Minden egyes szónál jóslatot ad. …
- Mentsd el a betanított modellt az nlp segítségével. to_disk.
- Tesztelje le a modellt, hogy megbizonyosodjon arról, hogy az új entitást helyesen ismeri fel.