名前付きエンティティ認識、名前付きエンティティ認識と分類、エンティティリンクという名前の違いは何ですか?実用的な例が分かるでしょう。NER、NERC、NELの相違点
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A
答えて
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Former president Clinton visits the White House.
- NER:クリントン、ホワイトハウス(開始位置と終了位置によって定義される)
- NERC:NERC +:NER +クリントンは人であるが、ホワイトハウスは、組織
- NELですクリントン:https://en.wikipedia.org/wiki/Bill_Clinton、ホワイトハウス:https://en.wikipedia.org/wiki/White_House
人々は今NERを言うとき通常、彼らはNERCを意味します。また、それは実際にはタスク特有のものであり、ホワイトハウスは場所であり、セマンティック知識ベースなどからのリンクが可能です。
私はあなたの質問がまったく問題ではないことに同意します。
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名前付きエンティティ認識は、情報抽出のサブフィールドであり、人、組織、遺伝子などのようなテキスト内の事前定義されたエンティティを検索することを指します。MUC-6、第6回メッセージ理解会議数十年間続いています。
「Googleは2014年に170億ドルの収益を得ており、収益は増加し続けています」組織を見つけるためのNERツールを使用した出力の例は、キャラクタオフセット0と6です。これは、組織内のテキストがテキスト内で特定されていることを示しています。名前付きエンティティのリンクは、テキスト「Google」と伝統的にリンクするために使用されているウィキペディアのGoogle(企業)ウェブページへのリンクとの間にリンクを確立します。
NLPコンテキストでの分類は、通常、ドキュメントの分類を指し、他のケースと同様に情報抽出とは関係ありません。 1つの領域は、肯定的、否定的または中立的なものとして文書を宣言する感情分析である。この文脈でGoogleとの例文は中立宣言されるかもしれません。
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