Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là một khía cạnh quan trọng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp xác định và phân loại các chi tiết cụ thể trong khối lượng lớn văn bản. Các ứng dụng NER bao gồm trích xuất thông tin, tóm tắt văn bản và phân tích cảm xúc, cùng nhiều ứng dụng khác. Để NER hiệu quả, cần có các bộ dữ liệu đa dạng để đào tạo các mô hình học máy.
Năm bộ dữ liệu nguồn mở quan trọng cho NER là:
- CONLL 2003: Miền tin tức
- CADEC: Miền y tế
- WikiNEuRal: miền Wikipedia
- OntoNotes 5: Nhiều tên miền khác nhau
- BBN: Nhiều tên miền khác nhau
Ưu điểm của các bộ dữ liệu này bao gồm:
- Tiếp cận: Chúng miễn phí và khuyến khích sự hợp tác
- Độ phong phú của dữ liệu: Chúng chứa dữ liệu đa dạng, nâng cao hiệu suất mô hình
- Sự đóng góp cho cộng đồng: Họ thường đi kèm với một cộng đồng người dùng hỗ trợ
- Hỗ trợ nghiên cứu: Đặc biệt hữu ích cho các nhà nghiên cứu có nguồn lực thu thập dữ liệu hạn chế
Tuy nhiên, chúng cũng có nhược điểm:
- Chất lượng dữ liệu: Chúng có thể chứa sai sót hoặc thành kiến
- Thiếu tính cụ thể: Chúng có thể không phù hợp với các nhiệm vụ yêu cầu dữ liệu cụ thể
- Mối quan tâm về bảo mật và quyền riêng tư: Rủi ro liên quan đến thông tin nhạy cảm
- Bảo trì: Họ có thể không nhận được thông tin cập nhật thường xuyên
Bất chấp những hạn chế tiềm ẩn, các bộ dữ liệu nguồn mở đóng một vai trò thiết yếu trong sự phát triển của NLP và học máy, đặc biệt là trong lĩnh vực nhận dạng thực thể được đặt tên.
Đọc bài viết đầy đủ ở đây:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
