O reconhecimento de entidade nomeada (NER) é uma sub-tarefa de extração de informação que procura localizar e classificar entidades nomeadas em texto em categorias pré-definidas, tais como nomes de pessoas, organizações, localizações, expressões de tempos, quantidades, valores monetários, percentagens, etc.
O NER é utilizado em muitas aplicações como resposta automática a perguntas, categorização de documentos, tradução automática e processamento de linguagem natural. O NER faz parte da PNL? Sim, o NER é uma parte da PNL. O NER é um campo da informática e da linguística que se ocupa das interacções entre computadores e línguas humanas (naturais) e o NER é um subcampo da PNL que trata da identificação e classificação das entidades nomeadas no texto.
Como se identificam as entidades na PNL?
Para identificar entidades na PNL, seria necessário primeiro determinar o que é uma entidade. Em termos simples, uma entidade pode ser definida como uma coisa ou um conceito que pode ser representado por um nome. Uma vez determinadas as entidades, elas podem então ser representadas por um identificador único.
Existem algumas formas diferentes de identificar entidades na PNL. Uma maneira é usar uma ferramenta de reconhecimento de entidade nomeada. Esta é uma ferramenta especificamente desenhada para identificar entidades em texto. Outra maneira de identificar entidades é usar um algoritmo de aprendizagem de máquina. Esta abordagem é mais geral e pode ser usada para identificar uma variedade de diferentes tipos de entidades.
Qual é melhor NLTK ou spaCy?
Não há um consenso claro sobre qual ferramenta é melhor para a gestão de conteúdos empresariais. No entanto, tanto a NLTK como a spaCy têm os seus prós e contras.
A NLTK é um conjunto de ferramentas muito popular para Processamento de Linguagem Natural (PNL) que é amplamente utilizado na academia. É de código aberto e tem uma grande comunidade de usuários e desenvolvedores. No entanto, ele pode ser lento e de memória intensiva, e pode não ser adequado para aplicações de larga escala.
O SpaCy é um novo kit de ferramentas que está ganhando popularidade na indústria. Foi concebido para ser rápido e eficiente, e é adequado para aplicações de larga escala. No entanto, não é tão utilizada ou tão bem suportada como a NLTK, e pode não ter todas as características que a NLTK possui. É nomeada entidade de reconhecimento NLP? Sim, o reconhecimento de entidade nomeada é uma forma de PNL. PNL significa processamento de linguagem natural, que é um campo da ciência da computação e inteligência artificial que lida com as interações entre humanos e computadores. Algoritmos de PNL são usados para processar e analisar dados da linguagem natural a fim de extrair informação e significado a partir dela.
O que é tagging NER?
A etiquetagem NER é um processo de marcação de dados de texto com etiquetas de entidade nomeada. Entidades nomeadas são termos específicos que representam objectos do mundo real, tais como pessoas, lugares, organizações, etc. O objectivo da etiquetagem NER é ajudar as máquinas a compreender o significado dos dados de texto e permitir-lhes extrair e processar automaticamente as entidades nomeadas.
Existe uma variedade de diferentes esquemas de marcação NER, mas o mais comum é o esquema IOB (Inside, Outside, Beginning). Sob este esquema, a cada palavra de um documento de texto é atribuída uma de três tags:
- Eu (Dentro): Esta etiqueta é usada para palavras que estão dentro de uma entidade nomeada.
- O (Fora): Esta etiqueta é usada para palavras que estão fora de uma entidade nomeada.
- B (Início): Esta etiqueta é usada para a primeira palavra de uma entidade nomeada.
Por exemplo, considere a seguinte frase:
John Smith é o CEO da ABC Corporation.
Usando o esquema IOB, esta frase seria etiquetada da seguinte forma:
John/B Smith/I is/O the/O CEO/B of/O ABC/I Corporation/I.
O esquema IOB é apenas um dos muitos esquemas possíveis de etiquetagem NER. Outros esquemas comuns incluem o esquema BIO (Beginning, Inside, Outside) e o esquema BILOU (Beginning, Inside, Last, Outside, Unit).