Il riconoscimento di entità nominative è un compito secondario dell'estrazione di informazioni che cerca di individuare e classificare le entità nominative menzionate in un testo non strutturato in categorie predefinite come nomi di persone, organizzazioni, luoghi, codici medici, espressioni temporali, quantità, valori, percentuali, ecc.
Cosa fa il riconoscimento di entità nominative?
Il riconoscimento di entità nominative è una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale che può scansionare automaticamente interi articoli ed estrarre alcune entità fondamentali in un testo e classificarle in categorie predefinite.
Che cosa spiega il riconoscimento dell'entità denominata con l'aiuto di esempi?
Riconoscimento di entità nominative (NER) ti aiuta a identificare facilmente gli elementi chiave in un testo, come nomi di persone, luoghi, marchi, valori monetari e altro ancora. L'estrazione delle entità principali in un testo aiuta a ordinare i dati non strutturati e a rilevare informazioni importanti, il che è fondamentale se devi gestire set di dati di grandi dimensioni.
Dove viene utilizzato il riconoscimento dell'entità denominata?
Il riconoscimento di entità nominative può scansionare automaticamente interi articoli e rivelare quali sono le persone, le organizzazioni e i luoghi principali discussi in essi. Conoscere i tag pertinenti per ciascun articolo aiuta a classificare automaticamente gli articoli in gerarchie definite e consente un'agevole scoperta dei contenuti.
Come si crea un riconoscimento di entità denominata?
- Aggiungi la nuova etichetta dell'entità all'entitàriconoscimento usando il metodo add_label.
- Ripassa gli esempi e chiama nlp. update, che scorre le parole dell'input. Ad ogni parola, fa una previsione. …
- Salva il modello addestrato usando nlp. su_disco.
- Testa il modello per assicurarti che la nuova entità venga riconosciuta correttamente.
