Разметка именованных сущностей в текстах
Распознавание именованных сущностей (NER, Named Entity Recognition) – это одна из задач обработки естественного языка (NLP), которая включает в себя идентификацию и классификацию фрагментов текста в предопределенные категории. Основная цель этого процесса – выделить в тексте рамки (entities), такие как имена собственные, названия организаций, города и даты.
Основные классы слов для NER:
- Имена людей (Person): Этот класс включает в себя полные имена, псевдонимы и прозвища.
- Организации (Organization): В категорию попадают компании, некоммерческие организации, правительственные учреждения и другие формирования.
- Географические названия (Location): Имена стран, городов, регионов, рек и гор.
- Временные интервалы (Time): Сюда входят даты, время, века и другие временные обозначения.
- Монетарные суммы и процентные данные (Money, Percent): Финансовые и статистические данные.
Подходы к распознаванию:
- Правила и шаблоны: Используются для исследования текстов через заранее заданные паттерны.
- Статистические методы и машинное обучение: Включают модели, такие как скрытые модели Маркова и нейронные сети, которые учатся на разметке тренировочных данных.
Обозначение сущностей:
Каждая выделенная сущность обрамляется тегами, которые обозначают её класс. Например, в XML-формате:
<PERSON>Иван Петров</PERSON> является сотрудником <ORGANIZATION>ООО Рога и Копыта</ORGANIZATION>.
Понимание и корректная разметка именованных сущностей критически важна для задач, таких как автоматическое аннотирование текста, информационный поиск и перевод.
Обработка естественного языка и распознавание именованных сущностей — ключевые направления современных исследований в лингвистике и компьютерных науках.
Категория: Лингвистика
Теги: обработка естественного языка, распознавание именованных сущностей, NER