A nevesített entitásfelismerés (NER) a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) kulcsfontosságú eleme, amely segít azonosítani és kategorizálni bizonyos részleteket nagy mennyiségű szövegen belül. A NER-alkalmazások közé tartozik többek között az információ-kinyerés, a szövegösszegzés és a hangulatelemzés. A hatékony NER érdekében különféle adatkészletekre van szükség a gépi tanulási modellek betanításához.
A NER öt jelentős nyílt forráskódú adatkészlete:
- CONLL 2003: Hírek domain
- CADEC: Orvosi terület
- WikiNEuRal: Wikipédia domain
- OntoNotes 5: Különféle domainek
- BBN: Különféle domainek
Ezen adatkészletek előnyei a következők:
- Megközelíthetőség: Ingyenesek és együttműködésre ösztönöznek
- Adatgazdagság: Különféle adatokat tartalmaznak, javítva a modell teljesítményét
- Közösségi támogatás: Gyakran támogató felhasználói közösséggel érkeznek
- A kutatás megkönnyítése: Különösen hasznos a korlátozott adatgyűjtési erőforrásokkal rendelkező kutatók számára
Azonban vannak hátrányai is:
- Adat minőség: Hibákat vagy torzításokat tartalmazhatnak
- Specifikusság hiánya: Előfordulhat, hogy konkrét adatokat igénylő feladatokra nem alkalmasak
- Biztonsági és adatvédelmi aggályok: Az érzékeny információkkal kapcsolatos kockázatok
- Karbantartás: Előfordulhat, hogy nem kapnak rendszeres frissítéseket
A lehetséges hátrányok ellenére a nyílt forráskódú adatkészletek alapvető szerepet játszanak az NLP és a gépi tanulás fejlődésében, különösen az elnevezett entitás felismerés területén.
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
