NER là gì? Nhiệm vụ của ner trong AI

NER(named entity recognition) là một nhiệm vụ phụ của khai thác thông tin(IE) nhằm tìm kiếm và phân loại các thực thể được chỉ định trong một nội dung của văn bản. NER còn được gọi đơn giản là nhận dạng thực thể, phân đoạn thực thể và trích xuất thực thể. NER được sử dụng trong nhiều lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo(AI) để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và ngôn ngữ máy.

Khai thác thông tin phụ thuộc vào NER để tìm thông tin mục tiêu, sử dụng các mô hình hoạt động dựa trên ngữ pháp hoặc mô hình thống kê. NER công nhận các thực thể đầu tiên là một trong một số loại như con người, địa điểm, tổ chức, biểu thức, tỷ lệ phần trăm và giá trị tiền tệ. Các danh mục được viết tắt: location (LOC), person (PER) và tổ chức (ORG), v.v. Khi danh mục thông tin được nhận dạng, tiện ích trích xuất thông tin sẽ trích xuất thông tin liên quan đến thực thể được đặt tên và xây dựng một tài liệu có thể đọc được bằng máy từ các công cụ khác có thể tiếp tục xử lý để trích xuất ý nghĩa.

Cũng như nhiều nhiệm vụ khó khăn trong AI, các thách thức NER được đưa ra cho cộng đồng để khuyến khích phát triển các giải pháp giải quyết..

Comments