Reconnaissance d’entité nommée (ner)

Définition - Que signifie la reconnaissance d'entités nommées (NER)?

La reconnaissance d'entité nommée (NER) fait référence à une tâche d'extraction de données qui est chargée de rechercher, de stocker et de trier le contenu textuel dans des catégories par défaut telles que les noms de personnes, d'organisations, de lieux, d'expressions de temps, de quantités, de valeurs monétaires et de pourcentages. Les fonctions de NER comprennent l'extraction de données directement à partir de phrases de texte anglais brut.

La reconnaissance d'entité nommée est également connue sous le nom d'identification d'entité, de segmentation d'entité et d'extraction d'entité.

Definir Tech explique la reconnaissance d'entités nommées (NER)

La reconnaissance d'entités nommées est un système d'intelligence de pointe qui fonctionne presque avec l'efficacité d'un cerveau humain. Le système est structuré de telle manière qu'il est capable de trouver des éléments d'entité à partir de données brutes et de déterminer la catégorie à laquelle l'élément appartient. Le système lit la phrase et met en évidence les éléments importants de l'entité dans le texte. Le NER peut se voir attribuer des entités sensibles distinctes en fonction du projet. Cela signifie que le système NER conçu pour un projet ne peut pas être réutilisé pour une autre tâche. De même, le NER est confronté à de nombreux défis, notamment l'extraction d'informations correctes pour des catégories spécifiques mais étroitement liées.