El reconocimiento de entidades nombradas es una subtarea de extracción de información que busca ubicar y clasificar entidades nombradas mencionadas en texto no estructurado en categorías predefinidas como nombres de personas, organizaciones, ubicaciones, códigos médicos, expresiones de tiempo, cantidades, valores, porcentajes, etc.
¿Qué hace el reconocimiento de entidad nombrada?
El reconocimiento de entidades nombradas es una técnica de procesamiento de lenguaje natural que puede escanear automáticamente artículos completos y extraer algunas entidades fundamentales en un texto y clasificarlas en categorías predefinidas.
¿Qué es el reconocimiento de entidades nombradas explicado con la ayuda de ejemplos?
Reconocimiento de entidad nombrada (NER) lo ayuda a identificar fácilmente los elementos clave en un texto, como nombres de personas, lugares, marcas, valores monetarios y más. La extracción de las entidades principales en un texto ayuda a ordenar los datos no estructurados y a detectar información importante, lo cual es crucial si tiene que lidiar con grandes conjuntos de datos.
¿Dónde se usa el reconocimiento de entidad nombrada?
El reconocimiento de entidad nombrada puede escanear automáticamente artículos completos y revelar cuáles son las principales personas, organizaciones y lugares discutidos en ellos. Conocer las etiquetas relevantes para cada artículo ayuda a categorizar automáticamente los artículos en jerarquías definidas y permite un descubrimiento de contenido fluido.
¿Cómo se crea un reconocimiento de entidad nombrada?
- Añadir la nueva etiqueta de entidad a la entidadreconocedor utilizando el método add_label.
- Vuelva a los ejemplos y llame a nlp. update, que recorre las palabras de la entrada. En cada palabra, hace una predicción. …
- Guarde el modelo entrenado usando PNL. a_disco.
- Pruebe el modelo para asegurarse de que la nueva entidad se reconozca correctamente.
