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Post by jahidur6655 on May 14, 2024 4:47:20 GMT -6
Cookie 声明、 隐私声明。 人工智能和机器学习 命名实体识别与 NLP 有何相关性? 经过 斯内哈楚格 年 月 日 分钟阅读 在本文中 什么是自然语言处理背景下的命名实体识别? 什么是命名实体识别? 命名实体识别如何帮助从非结构化文本中提取有意义的信息? 使用 NER 可以识别哪些不同类型的实体? 命名实体识别如何增强人工智能和机器学习模型的性能? 查看全部 数据是组织获得竞争优势的最关键要素。然而,许多组织在处理实时数据时遇到困难,因为它通常以非结构化格式提供。 因此,企业正在采用命名实体识别 NER 技术来快速提取相关数据、提高效率并增强客户服务。这篇博文讨论什么是 NER 及其在自然语言处理 NLP中的作用。 什么是自然语言处理背景下的命名实体识别? 在讨论NER之前,让我们首先了解实体在人工智能和 芬兰电话号码列表 机器学习ML语言中的含义。实体是指有用且具有一定意义的项目或元素。 例如,用户与人工智能聊天机器人对话以获取其订单历史记录和类型的详细信息,“显示我上个月的订单历史记录”。在这里,“订单历史”和“上个月”是有意义的实体。 AI模型可以使用这些信息来提供特定的结果。 将实体视为特定的关键字。它们包括文本、地点、时间、数字、人物或项目等数据。 什么是命名实体识别? 命名实体识别是一种从文本中提取实体的NLP技术或方法。该技术对预定义的实体类别进行识别和分类,例如个人姓名、时间戳、位置、日期和货币价值。因此,NER 关注给定信息的语义派生单词、文本或语音。 NER从非结构化数据集中提取相关数据,并通过系统的信息检索将其转换或排列成有组织的格式。 命名实体识别模型的一些关键组件是: 标记化, 这意味着 将复杂的单词或标点符号分解为单独的元素 命名类别的识别和分类 词性标注是指根据名词、
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