Распознавание именованных объектов - это подзадача извлечения информации, которая направлена на обнаружение и классификацию именованных объектов, упомянутых в неструктурированном тексте, по заранее определенным категориям, таким как имена людей, организации, местоположения, медицинские коды, выражения времени, количества, денежные единицы. значения, проценты и т. д.
Что делает распознавание именованных объектов?
Распознавание именованных сущностей - это метод обработки естественного языка, который может автоматически сканировать целые статьи, извлекать из текста некоторые основные сущности и классифицировать их по предопределенным категориям.
Что такое распознавание именованных сущностей объясните на примерах?
Распознавание именованных объектов (NER) помогает легко идентифицировать ключевые элементы в тексте, такие как имена людей, места, бренды, денежные значения и многое другое. Извлечение основных сущностей в тексте помогает сортировать неструктурированные данные и обнаруживать важную информацию, что крайне важно, если вам приходится иметь дело с большими наборами данных.
Где используется распознавание именованных объектов?
Распознавание именованных объектов может автоматически сканировать целые статьи и определять, какие основные люди, организации и места обсуждаются в них. Знание соответствующих тегов для каждой статьи помогает автоматически классифицировать статьи в определенных иерархиях и обеспечивает плавное обнаружение контента.
Как вы создаете распознавание именованных объектов?
- Добавить новую метку объекта к объектураспознаватель с помощью метода add_label.
- Прокрутите примеры и вызовите nlp. update, который проходит через слова ввода. На каждое слово он делает предсказание. …
- Сохраните обученную модель с помощью nlp. to_disk.
- Протестируйте модель, чтобы убедиться, что новый объект распознается правильно.
