Benannt Entitéitserkennung (NER) ass e Schlësselaspekt vun der natierlecher Sproochveraarbechtung (NLP) déi hëlleft spezifesch Detailer a grousse Volumen vum Text z'identifizéieren an ze kategoriséieren. NER Uwendungen enthalen Informatiounsextraktioun, Text Zesummefaassung, a Gefillsanalyse, ënner anerem. Fir effektiv NER si verschidde Datesätz gebraucht fir Maschinnléiermodeller ze trainéieren.
Fënnef bedeitend Open-Source Datesätz fir NER sinn:
- CONLL 2003: News Domain
- CADEC: Medizinesch Domain
- WikiNEuRal: Wikipedia Domain
- OntoNotes 5: Verschidde Domainen
- BBN: Verschidde Domainen
Virdeeler vun dësen Datesätz enthalen:
- Accessibilitéit: Si si gratis an encouragéieren d'Zesummenaarbecht
- Daten Räichtum: Si enthalen verschidden Donnéeën, verbessert d'Performance vum Modell
- Gemeinschaft Ënnerstëtzung: Si kommen dacks mat enger ënnerstëtzender Benotzergemeinschaft
- Fuerschung erliichtert: Besonnesch nëtzlech fir Fuerscher mat limitéierten Datensammlungsressourcen
Wéi och ëmmer, si kommen och mat Nodeeler:
- Daten Qualitéit: Si kënne Feeler oder Biases enthalen
- Mangel u Spezifizitéit: Si kënnen net gëeegent sinn fir Aufgaben déi spezifesch Donnéeën erfuerderen
- Sécherheet a Privatsphär Bedenken: Risiken verbonne mat sensiblen Informatioun
- Ënnerhalt: Si kréien vläicht keng reegelméisseg Updates
Trotz de potenziellen Nodeeler spillen Open-Source Datesätz eng wesentlech Roll am Fortschrëtt vun NLP a Maschinnléieren, speziell am Beräich vun der benannter Entitéitserkennung.
Huelt de ganzen Artikel hei:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
