Namngiven enhetsigenkänning (NER) är en nyckelaspekt av naturlig språkbehandling (NLP) som hjälper till att identifiera och kategorisera specifika detaljer i stora volymer text. NER-applikationer inkluderar bland annat informationsextraktion, textsammanfattning och sentimentanalys. För effektiv NER behövs olika datauppsättningar för att träna maskininlärningsmodeller.
Fem viktiga datauppsättningar med öppen källkod för NER är:
- CONLL 2003: Nyhetsdomän
- CADEC: Medicinsk domän
- WikiNEuRal: Wikipedia-domän
- OntoNotes 5: Olika domäner
- BBN: Olika domäner
Fördelarna med dessa datauppsättningar inkluderar:
- Tillgänglighet: De är gratis och uppmuntrar till samarbete
- Datarikedom: De innehåller olika data, vilket förbättrar modellens prestanda
- Community Support: De kommer ofta med en stödjande användargemenskap
- Underlätta forskning: Särskilt användbart för forskare med begränsade datainsamlingsresurser
Men de kommer också med nackdelar:
- Datakvalitet: De kan innehålla fel eller fördomar
- Brist på specificitet: De kanske inte är lämpliga för uppgifter som kräver specifika data
- Säkerhets- och integritetsproblem: Risker förknippade med känslig information
- Underhåll: De kanske inte får regelbundna uppdateringar
Trots de potentiella nackdelarna spelar datauppsättningar med öppen källkod en viktig roll i utvecklingen av NLP och maskininlärning, särskilt inom området för namngivna enheter.
Läs hela artikeln här:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
