Mỗi khi chúng ta nghe một từ hoặc đọc một văn bản, chúng ta có khả năng tự nhiên để xác định và phân loại từ đó thành người, địa điểm, vị trí, giá trị và hơn thế nữa. Con người có thể nhanh chóng nhận ra một từ, phân loại nó và hiểu ngữ cảnh. Ví dụ: khi bạn nghe thấy từ 'Steve Jobs', bạn có thể nghĩ ngay đến ít nhất ba đến bốn thuộc tính và tách thực thể thành các danh mục,
- Người: Steve Jobs
- Công ty vi: Apple
- Vị trí: California
Vì máy tính không có khả năng tự nhiên này, chúng cần sự trợ giúp của chúng tôi để xác định các từ hoặc văn bản và phân loại chúng. Nó ở đâu Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER) đến chơi.
Hãy cùng tìm hiểu sơ lược về NER và mối quan hệ của nó với NLP.
Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là gì?
Nhận dạng đối tượng được đặt tên là một phần của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu chính của NER là xử lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc và phân loại các thực thể được đặt tên này thành các danh mục được xác định trước. Một số danh mục phổ biến bao gồm tên, vị trí, công ty, thời gian, giá trị tiền tệ, sự kiện, v.v.
Tóm lại, NER giao dịch với:
- Nhận dạng / phát hiện thực thể được đặt tên - Nhận dạng một từ hoặc một loạt từ trong tài liệu.
- Phân loại thực thể được đặt tên - Phân loại mọi thực thể được phát hiện thành các danh mục được xác định trước.
Nhưng NER có liên quan như thế nào với NLP?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp phát triển các máy thông minh có khả năng trích xuất ý nghĩa từ lời nói và văn bản. Học máy giúp các hệ thống thông minh này tiếp tục học bằng cách đào tạo trên một lượng lớn ngôn ngữ tự nhiên bộ dữ liệu.
Nói chung, NLP bao gồm ba loại chính:
- Hiểu cấu trúc và quy tắc của ngôn ngữ - cú pháp
- Tìm ra ý nghĩa của các từ, văn bản và lời nói và xác định các mối quan hệ của chúng - Ngữ nghĩa
- Nhận dạng và nhận dạng các từ đã nói và chuyển chúng thành văn bản - Bài phát biểu
NER giúp trong phần ngữ nghĩa của NLP, trích xuất ý nghĩa của từ, xác định và định vị chúng dựa trên mối quan hệ của chúng.
Đi sâu vào các loại thực thể NER phổ biến
Các mô hình Nhận dạng thực thể có tên phân loại các thực thể thành nhiều loại được xác định trước. Hiểu các loại này rất quan trọng để tận dụng NER hiệu quả. Sau đây là cái nhìn sâu hơn về một số loại phổ biến nhất:
- Người (PER): Xác định tên của cá nhân, bao gồm tên, tên đệm và họ, chức danh và danh hiệu. Ví dụ: Nelson Mandela, Tiến sĩ Jane Doe
- Tổ chức (ORG): Nhận dạng các công ty, tổ chức, cơ quan chính phủ và các nhóm có tổ chức khác. Ví dụ: Google, Tổ chức Y tế Thế giới, Liên hợp quốc
- Vị trí (LOC): Phát hiện vị trí địa lý, bao gồm các quốc gia, thành phố, tiểu bang, địa chỉ và địa danh. Ví dụ: London, Đỉnh Everest, Quảng trường Thời đại
- Ngày (NGÀY): Trích xuất ngày tháng theo nhiều định dạng khác nhau. Ví dụ: 1 tháng 2024 năm 2024, 01-01-XNUMX
- Thời gian (TIME): Xác định các biểu thức thời gian. Ví dụ: 3:00 PM, 15:00
- Số lượng (QUANTITY): Nhận biết số lượng và đơn vị đo lường. Ví dụ: 10 kilôgam, 2 lít
- Phần trăm (PERCENT): Phát hiện phần trăm. Ví dụ: 50%, 0.5
- Tiền (MONEY): Trích xuất các giá trị tiền tệ và tiền tệ. Ví dụ: $100, €50
- Khác (MISC): Một danh mục bao gồm tất cả các thực thể không phù hợp với các loại khác. Ví dụ: Giải Nobel, iPhone 15″
Ví dụ về nhận dạng thực thể được đặt tên
Một số ví dụ phổ biến về một phân loại thực thể là:
Apple: được gắn nhãn là ORG (Tổ chức) và được đánh dấu màu đỏ. Hôm nay: được gắn nhãn là NGÀY và được tô sáng màu hồng. Thứ hai: được gắn nhãn là SỐ LƯỢNG và được đánh dấu bằng màu xanh lục. iPhone SE: được dán nhãn là COMM (Sản phẩm thương mại) và được đánh dấu màu xanh lam. 4.7 inch: được gắn nhãn là SỐ LƯỢNG và được đánh dấu bằng màu xanh lục.
Sự mơ hồ trong nhận dạng đối tượng được đặt tên
Phạm trù mà một thuật ngữ thuộc về trực giác khá rõ ràng đối với con người. Tuy nhiên, đó không phải là trường hợp của máy tính - chúng gặp phải các vấn đề về phân loại. Ví dụ:
Thành phố Manchester (Cơ quan) đã giành được Cúp Ngoại hạng Anh trong khi trong câu sau, tổ chức được sử dụng theo cách khác. Thành phố Manchester (Địa điểm) là một cường quốc dệt may và công nghiệp.
Mô hình NER của bạn cần dữ liệu đào tạo để tiến hành chính xác khai thác thực thể và phân loại. Nếu bạn đang đào tạo người mẫu của mình bằng tiếng Anh Shakespearean, không cần phải nói, nó sẽ không thể giải mã được Instagram.
Các phương pháp tiếp cận NER khác nhau
Mục tiêu chính của một Mô hình NER là gắn nhãn các thực thể trong tài liệu văn bản và phân loại chúng. Ba cách tiếp cận sau đây thường được sử dụng cho mục đích này. Tuy nhiên, bạn có thể chọn kết hợp một hoặc nhiều phương pháp. Các cách tiếp cận khác nhau để tạo hệ thống NER là:
Hệ thống dựa trên từ điển
Hệ thống dựa trên từ điển có lẽ là cách tiếp cận NER đơn giản và cơ bản nhất. Nó sẽ sử dụng một từ điển với nhiều từ, từ đồng nghĩa và bộ sưu tập từ vựng. Hệ thống sẽ kiểm tra xem một thực thể cụ thể có trong văn bản cũng có sẵn trong từ vựng hay không. Bằng cách sử dụng thuật toán so khớp chuỗi, việc kiểm tra chéo các thực thể được thực hiện.
Một hạn chế của việc sử dụng phương pháp này là cần phải liên tục nâng cấp bộ dữ liệu từ vựng để mô hình NER hoạt động hiệu quả.
Hệ thống dựa trên quy tắc
Trong cách tiếp cận này, thông tin được trích xuất dựa trên một tập hợp các quy tắc được thiết lập trước. Có hai bộ quy tắc chính được sử dụng,
Các quy tắc dựa trên mẫu - Như tên cho thấy, quy tắc dựa trên mẫu tuân theo một mẫu hình thái hoặc chuỗi từ được sử dụng trong tài liệu.
Các quy tắc dựa trên ngữ cảnh - Các quy tắc dựa trên ngữ cảnh phụ thuộc vào ý nghĩa hoặc ngữ cảnh của từ trong tài liệu.
Hệ thống dựa trên máy học
Trong các hệ thống dựa trên máy học, mô hình thống kê được sử dụng để phát hiện các thực thể. Cách trình bày dựa trên tính năng của tài liệu văn bản được sử dụng trong cách tiếp cận này. Bạn có thể khắc phục một số nhược điểm của hai cách tiếp cận đầu tiên vì mô hình có thể nhận ra các loại thực thể mặc dù có những thay đổi nhỏ trong cách viết của chúng.
Học kĩ càng
Các phương pháp học sâu cho NER tận dụng sức mạnh của mạng lưới thần kinh như RNN và máy biến thế để hiểu được sự phụ thuộc văn bản dài hạn. Lợi ích chính của việc sử dụng các phương pháp này là chúng rất phù hợp cho các nhiệm vụ NER quy mô lớn với dữ liệu huấn luyện phong phú.
Hơn nữa, họ có thể tìm hiểu các mẫu và tính năng phức tạp từ chính dữ liệu, loại bỏ nhu cầu đào tạo thủ công. Nhưng có một nhược điểm. Những phương pháp này đòi hỏi một lượng lớn sức mạnh tính toán để đào tạo và triển khai.
Phương pháp lai
Các phương pháp này kết hợp các phương pháp tiếp cận như dựa trên quy tắc, thống kê và học máy để trích xuất các thực thể được đặt tên. Mục tiêu là kết hợp điểm mạnh của từng phương pháp đồng thời giảm thiểu điểm yếu của chúng. Phần tốt nhất của việc sử dụng các phương pháp kết hợp là tính linh hoạt mà bạn có được bằng cách hợp nhất nhiều kỹ thuật mà nhờ đó bạn có thể trích xuất các thực thể từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
Tuy nhiên, có khả năng là các phương pháp này sẽ phức tạp hơn nhiều so với các phương pháp tiếp cận đơn lẻ vì khi bạn hợp nhất nhiều phương pháp tiếp cận, quy trình làm việc có thể trở nên khó hiểu.
Các trường hợp sử dụng để nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)?
Tiết lộ tính linh hoạt của nhận dạng thực thể được đặt tên (NER):
- Chatbot: Hỗ trợ các chatbot như GPT hiểu được truy vấn của người dùng bằng cách xác định các thực thể chính.
- Hỗ trợ khách hàng: Phân loại phản hồi theo sản phẩm, tăng tốc thời gian phản hồi.
- Tài chính: Trích xuất dữ liệu quan trọng từ báo cáo tài chính để phân tích xu hướng và đánh giá rủi ro.
- Chăm sóc sức khỏe: Trích xuất dữ liệu bệnh nhân từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR).
- Nhân sự: Tối ưu hóa quá trình tuyển dụng bằng cách tóm tắt hồ sơ ứng viên và truyền đạt phản hồi.
- Nhà cung cấp tin tức: Phân loại nội dung thành thông tin có liên quan, giúp tăng tốc độ báo cáo.
- Công cụ khuyến nghị: Các công ty như Netflix sử dụng NER để cá nhân hóa các đề xuất dựa trên hành vi của người dùng.
- Công cụ Tìm kiếm: Bằng cách phân loại nội dung web, NER nâng cao độ chính xác của kết quả tìm kiếm.
- Phân tích tình cảm: Etrích xuất các đề cập về thương hiệu từ các bài đánh giá, thúc đẩy các công cụ phân tích tình cảm.
- Thương mại điện tử: Nâng cao trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa.
- Pháp lý: Phân tích hợp đồng và văn bản pháp lý.
Ai sử dụng nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)?
NER (Nhận dạng thực thể được đặt tên) là một trong những kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) mạnh mẽ đã được áp dụng cho nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ:
- Công cụ tìm kiếm: NER là thành phần cốt lõi của các công cụ tìm kiếm hiện đại như Google và Bing. Nó được sử dụng để xác định và phân loại các thực thể từ các trang web và truy vấn tìm kiếm nhằm cung cấp kết quả tìm kiếm phù hợp hơn. Ví dụ: với sự trợ giúp của NER, công cụ tìm kiếm có thể phân biệt giữa “Apple” công ty và “quả táo” trái cây dựa trên ngữ cảnh.
- Chatbot: Chatbots và trợ lý AI có thể sử dụng NER để hiểu các thực thể chính từ truy vấn của người dùng. Bằng cách đó, chatbot có thể cung cấp phản hồi chính xác hơn. Ví dụ: nếu bạn hỏi “Tìm nhà hàng Ý gần Công viên Trung tâm”, chatbot sẽ hiểu “Ý” là loại món ăn, “nhà hàng” là địa điểm và “Công viên Trung tâm” là địa điểm.
- Báo chí điều tra: Hiệp hội các nhà báo điều tra quốc tế (ICIJ), một tổ chức truyền thông nổi tiếng đã sử dụng NER để phân tích Hồ sơ Panama, một vụ rò rỉ lớn 11.5 triệu tài liệu tài chính và pháp lý. Trong trường hợp này, NER được sử dụng để tự động xác định người, tổ chức và địa điểm trên hàng triệu tài liệu phi cấu trúc, phát hiện các mạng lưới trốn thuế ở nước ngoài ẩn.
- Tin sinh học: Trong lĩnh vực Tin sinh học, NER được sử dụng để trích xuất các thực thể chính như gen, protein, thuốc và bệnh từ các bài báo nghiên cứu y sinh và báo cáo thử nghiệm lâm sàng. Dữ liệu như vậy giúp đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc.
- Giám sát phương tiện truyền thông xã hội: Các thương hiệu trên mạng xã hội sử dụng NER để theo dõi số liệu tổng thể của chiến dịch quảng cáo của họ và đối thủ cạnh tranh của họ đang hoạt động như thế nào. Ví dụ: có một hãng hàng không sử dụng NER để phân tích các tweet đề cập đến thương hiệu của họ. Nó phát hiện những bình luận tiêu cực xung quanh các thực thể như “hành lý thất lạc” tại một sân bay cụ thể để họ có thể giải quyết vấn đề nhanh nhất có thể.
- Quảng cáo theo ngữ cảnh: Nền tảng quảng cáo sử dụng NER để trích xuất các thực thể chính từ các trang web nhằm hiển thị quảng cáo phù hợp hơn cùng với nội dung, cuối cùng cải thiện việc nhắm mục tiêu quảng cáo và tỷ lệ nhấp qua. Ví dụ: nếu NER phát hiện “Hawaii”, “khách sạn” và “bãi biển” trên blog du lịch thì nền tảng quảng cáo sẽ hiển thị các ưu đãi dành cho khu nghỉ dưỡng ở Hawaii thay vì các chuỗi khách sạn chung chung.
- Tuyển dụng và sàng lọc hồ sơ: Bạn có thể hướng dẫn NER tìm cho bạn các kỹ năng và trình độ chính xác cần thiết dựa trên bộ kỹ năng, kinh nghiệm và kiến thức nền tảng của ứng viên. Ví dụ: một cơ quan tuyển dụng có thể sử dụng NER để tự động kết hợp các ứng viên.
Ứng dụng của Nhận dạng thực thể có tên (NER) trong nhiều ngành công nghiệp
NER có một số trường hợp sử dụng trong nhiều lĩnh vực liên quan đến Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo tập dữ liệu đào tạo cho học máy và học kĩ càng giải pháp. Một số ứng dụng là:
Hỗ trợ khách hàng
Hệ thống NER có thể dễ dàng phát hiện các khiếu nại, truy vấn và phản hồi có liên quan của khách hàng dựa trên thông tin quan trọng như tên sản phẩm, thông số kỹ thuật, địa điểm chi nhánh, v.v. Khiếu nại hoặc phản hồi được phân loại hợp lý và chuyển đến đúng bộ phận bằng cách lọc từ khóa ưu tiên.
Nguồn nhân lực hiệu quả
NER giúp nhóm Nhân sự cải thiện quy trình tuyển dụng và giảm thời gian bằng cách tóm tắt nhanh chóng hồ sơ của ứng viên. Các công cụ NER có thể quét sơ yếu lý lịch và trích xuất thông tin liên quan - tên, tuổi, địa chỉ, trình độ chuyên môn, trường đại học, v.v.
Ngoài ra, bộ phận nhân sự cũng có thể sử dụng các công cụ NER để hợp lý hóa quy trình công việc nội bộ bằng cách lọc các phàn nàn của nhân viên và chuyển chúng đến các trưởng bộ phận liên quan.
Phân loại nội dung
Phân loại nội dung là một nhiệm vụ khó khăn đối với các nhà cung cấp tin tức. Việc phân loại nội dung thành các danh mục khác nhau giúp dễ dàng khám phá, hiểu rõ hơn, xác định xu hướng và hiểu các chủ đề. A được đặt tên Nhận dạng thực thể công cụ có thể hữu ích cho các nhà cung cấp tin tức. Nó có thể quét nhiều bài báo, xác định các từ khóa ưu tiên và trích xuất thông tin dựa trên người, tổ chức, vị trí, v.v.
Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm
Đề xuất nội dung chính xác
Một số ứng dụng hiện đại phụ thuộc vào các công cụ NER để mang lại trải nghiệm khách hàng được tối ưu hóa và tùy chỉnh. Ví dụ: Netflix cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên lịch sử tìm kiếm và xem của người dùng bằng cách sử dụng nhận dạng thực thể được đặt tên.
Nhận dạng đối tượng được đặt tên làm cho học máy mô hình hiệu quả hơn và đáng tin cậy hơn. Tuy nhiên, bạn cần bộ dữ liệu đào tạo chất lượng để các mô hình của bạn hoạt động ở mức tối ưu và đạt được các mục tiêu đã định. Tất cả những gì bạn cần là một đối tác dịch vụ có kinh nghiệm, người có thể cung cấp cho bạn bộ dữ liệu chất lượng sẵn sàng sử dụng. Nếu đúng như vậy, Shaip là lựa chọn tốt nhất cho bạn. Liên hệ với chúng tôi để có bộ dữ liệu NER toàn diện nhằm giúp bạn phát triển các giải pháp ML nâng cao và hiệu quả cho các mô hình AI của bạn.
[Cũng đọc: NLP là gì? Cách thức hoạt động, lợi ích, thách thức, ví dụ
Nhận dạng thực thể được đặt tên hoạt động như thế nào?
Đi sâu vào lĩnh vực Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) sẽ tiết lộ một hành trình có hệ thống bao gồm một số giai đoạn:
Mã thông báo
Ban đầu, dữ liệu văn bản được chia thành các đơn vị nhỏ hơn, được gọi là mã thông báo, có thể bao gồm từ từ đến câu. Ví dụ: tuyên bố “Barack Obama là tổng thống Hoa Kỳ” được phân thành các mã thông báo như “Barack”, “Obama”, “was”, “the”, “president”, “of”, “the” và “ HOA KỲ".
Phát hiện thực thể
Bằng cách sử dụng sự kết hợp của các nguyên tắc ngôn ngữ và phương pháp thống kê, các thực thể được đặt tên tiềm năng sẽ được chú ý. Nhận biết các mẫu như viết hoa trong tên (“Barack Obama”) hoặc các định dạng riêng biệt (như ngày tháng) là rất quan trọng trong giai đoạn này.
Phân loại thực thể
Sau khi phát hiện, các thực thể được sắp xếp thành các danh mục được xác định trước, chẳng hạn như “Người”, “Tổ chức” hoặc “Vị trí”. Các mô hình học máy, được nuôi dưỡng trên các tập dữ liệu được gắn nhãn, thường thúc đẩy sự phân loại này. Ở đây, “Barack Obama” được gắn thẻ là “Người” và “Hoa Kỳ” là “Địa điểm”.
Đánh giá theo bối cảnh
Sức mạnh của hệ thống NER thường được khuếch đại bằng cách đánh giá bối cảnh xung quanh. Ví dụ: trong cụm từ “Washington chứng kiến một sự kiện lịch sử”, ngữ cảnh giúp phân biệt “Washington” là một địa điểm chứ không phải là tên một người.
Tinh chỉnh sau đánh giá
Sau khi xác định và phân loại ban đầu, quá trình sàng lọc sau đánh giá có thể diễn ra sau đó để cải thiện kết quả. Giai đoạn này có thể giải quyết những điểm mơ hồ, hợp nhất các thực thể có nhiều mã thông báo hoặc sử dụng cơ sở kiến thức để tăng cường dữ liệu thực thể.
Cách tiếp cận được mô tả này không chỉ làm sáng tỏ cốt lõi của NER mà còn tối ưu hóa nội dung cho các công cụ tìm kiếm, nâng cao khả năng hiển thị của quy trình phức tạp mà NER thể hiện.
So sánh công cụ và thư viện NER:
Một số công cụ và thư viện mạnh mẽ hỗ trợ triển khai NER. Sau đây là so sánh một số tùy chọn phổ biến:
| Công cụ/Thư viện | Mô tả | Điểm mạnh | Điểm yếu |
|---|---|---|---|
| spaCy | Một thư viện NLP nhanh và hiệu quả bằng Python. | Hiệu suất tuyệt vời, dễ sử dụng, có sẵn các mô hình được đào tạo trước. | Hỗ trợ hạn chế cho các ngôn ngữ khác ngoài tiếng Anh. |
| NLTK | Một thư viện NLP toàn diện bằng Python. | Có nhiều chức năng, phù hợp cho mục đích giáo dục. | Có thể chậm hơn spaCy. |
| Stanford CoreNLP | Bộ công cụ NLP dựa trên Java. | Độ chính xác cao, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ. | Yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán hơn. |
| OpenNLP | Bộ công cụ dựa trên máy học dành cho NLP. | Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, có thể tùy chỉnh. | Có thể phức tạp khi thiết lập. |
Lợi ích & thách thức của NER?
Lợi ích:
- Khai thác thông tin: NER xác định dữ liệu quan trọng, hỗ trợ truy xuất thông tin.
- Tổ chức nội dung: Nó giúp phân loại nội dung, hữu ích cho cơ sở dữ liệu và công cụ tìm kiếm.
- Trải nghiệm người dùng nâng cao: NER tinh chỉnh kết quả tìm kiếm và cá nhân hóa các đề xuất.
- Phân tích sâu sắc: Nó tạo điều kiện cho việc phân tích tình cảm và phát hiện xu hướng.
- Quy trình làm việc tự động: NER thúc đẩy tự động hóa, tiết kiệm thời gian và nguồn lực.
Hạn chế / Thách thức:
- Độ phân giải mơ hồ:Khó phân biệt các thực thể tương tự như “Amazon” là một dòng sông hay một công ty.
- Thích ứng theo miền cụ thể: Sử dụng nhiều tài nguyên trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
- Các biến thể ngôn ngữ: Hiệu quả khác nhau tùy theo tiếng lóng và sự khác biệt của vùng miền.
- Sự khan hiếm của dữ liệu được dán nhãn: Cần tập dữ liệu có nhãn lớn để huấn luyện.
- Xử lý dữ liệu phi cấu trúc: Đòi hỏi kỹ thuật tiên tiến.
- Đo lường hiệu suất: Đánh giá chính xác là phức tạp.
- Xử lý thời gian thực: Cân bằng tốc độ với độ chính xác là một thách thức.
- Phụ thuộc vào ngữ cảnh: Độ chính xác phụ thuộc vào việc hiểu được sắc thái văn bản xung quanh.
- Độ thưa thớt dữ liệu: Yêu cầu bộ dữ liệu có nhãn đáng kể, đặc biệt là đối với các lĩnh vực chuyên biệt.
Tương lai của NER
Mặc dù Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là một lĩnh vực đã có từ lâu nhưng vẫn còn nhiều việc phải làm. Một lĩnh vực đầy hứa hẹn mà chúng ta có thể xem xét là các kỹ thuật học sâu bao gồm máy biến áp và mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước, do đó hiệu suất của NER có thể được cải thiện hơn nữa.
Một ý tưởng thú vị khác là xây dựng hệ thống NER tùy chỉnh cho các ngành nghề khác nhau, như bác sĩ hoặc luật sư. Vì các ngành khác nhau có loại và mẫu nhận dạng riêng nên việc tạo hệ thống NER trong những bối cảnh cụ thể này có thể mang lại kết quả chính xác và phù hợp hơn.
Hơn nữa, NER đa ngôn ngữ và đa ngôn ngữ cũng là một lĩnh vực phát triển nhanh hơn bao giờ hết. Với sự toàn cầu hóa kinh doanh ngày càng tăng, chúng ta cần phát triển các hệ thống NER có thể xử lý các cấu trúc và chữ viết ngôn ngữ đa dạng.
Kết luận
Nhận dạng thực thể có tên (NER) là một kỹ thuật NLP mạnh mẽ giúp xác định và phân loại các thực thể chính trong văn bản, cho phép máy móc hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người hiệu quả hơn. Từ việc nâng cao công cụ tìm kiếm và chatbot đến hỗ trợ khách hàng và phân tích tài chính, NER có nhiều ứng dụng đa dạng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Mặc dù vẫn còn nhiều thách thức trong các lĩnh vực như giải quyết sự mơ hồ và xử lý dữ liệu phi cấu trúc, những tiến bộ đang diễn ra, đặc biệt là trong học sâu, hứa hẹn sẽ tinh chỉnh thêm khả năng của NER và mở rộng tác động của nó trong tương lai.
Bạn đang muốn triển khai NER vào doanh nghiệp của mình?
Liên hệ nhóm của chúng tôi cung cấp các giải pháp AI phù hợp
