Kontaktirajte nasPostanite partner
Demo

Prepoznavanje imenovanih entiteta

Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER) je zadatak obrade prirodnog jezika (NLP) koji identificira i klasifikuje imenovane entitete u tekstu u unaprijed definirane kategorije, kao što su osobe, organizacije, lokacije, datumi i još mnogo toga.

Zatražite besplatnu probnu verziju

Kako funkcionira prepoznavanje imenovanih entiteta?

  • NER zasnovan na pravilima. Ovaj pristup koristi unaprijed definirana pravila i obrasce za identifikaciju entiteta u tekstu, često se oslanjajući na regularne izraze.
  • Mašinsko učenje NER. Ova tehnika koristi statističke modele obučene na označenim podacima za automatsko prepoznavanje i klasifikaciju entiteta u novom tekstu.
  • Duboko učenje NER. Koristeći neuronske mreže i arhitekture dubokog učenja, ova metoda postiže veću preciznost i može naučiti složene obrasce u prepoznavanju entiteta.
  • Hybrid NER. Ovaj pristup kombinuje tehnike zasnovane na pravilima i mašinskog učenja za poboljšane performanse i prilagodljivost u prepoznavanju entiteta.
customer support
Zatražite besplatnu probnu verziju

Slučajevi korištenja prepoznavanja imenovanih entiteta

  • Zdravstvo. NER može pomoći u izdvajanju važnih informacija iz kartona pacijenata, poboljšavajući upravljanje podacima i brigu o pacijentima.
  • Financije. U finansijama, NER može pomoći u obradi velikih količina finansijskih dokumenata, automatski izdvajajući relevantne entitete kao što su kompanije ili iznosi.
  • Pravni. Prepoznavanje imenovanih entiteta olakšava pregled pravnih dokumenata identifikacijom ključnih strana i termina, poboljšavajući analizu i efikasnost istraživanja.
customer support
Zatražite besplatnu probnu verziju

Prepoznavanje imenovanih entiteta od Lingvanexa

  • Spreman za upotrebu. Naše rješenje za prepoznavanje imenovanih entiteta radi neprimjetno u sprezi ne samo s našim proizvodima, već i sa drugim alatima korisnika.
  • Potpuno siguran. Naše imenovano prepoznavanje entiteta koristi stroge standarde zaštite podataka kao što su SOC 2 tipovi 1 i 2, GDPR i CPA kako bi se osiguralo da se podaci korisnika ne pohranjuju nigdje.
  • Ažuriranja i podrška. Garantujemo redovna ažuriranja i tehničku podršku našeg prepoznavanja imenovanih entiteta kako bismo osigurali relevantnost i funkcionalnost proizvoda.
  • Određivanje cijena neovisno o količini. Nudimo prilagođene planove i rješenja za organizacije, prema njihovim potrebama i zahtjevima.
customer support
Zatražite besplatnu probnu verziju

Podržani jezici

Dostupno preko 100 jezika

            Kontaktirajte nas

            0/250
            * Označava obavezno polje

            Vaša privatnost nam je od najveće važnosti; Vaši podaci će se koristiti isključivo u svrhu kontakta.

            Email

            Završeno

            Vaš zahtjev je uspješno poslan

            Često postavljana pitanja

            Koje su glavne primjene prepoznavanja imenovanih entiteta?

            NER se široko koristi u pronalaženju informacija, rudarenju podataka i razumijevanju prirodnog jezika za izdvajanje strukturiranih informacija iz nestrukturiranog teksta.

            Koliko je tačna tehnologija za prepoznavanje imenovanih entiteta?

            Preciznost NER-a može varirati ovisno o korištenoj metodi i kvaliteti podataka o obuci, ali metode dubokog učenja obično postižu veću preciznost.

            Može li se NER prilagoditi za određene industrije?

            Da, NER sistemi mogu biti prilagođeni da prepoznaju entitete specifične za različite industrije, poboljšavajući njihovu efikasnost u specifičnim kontekstima.

            Da li je prepoznavanje imenovanih entiteta dostupno na više jezika?

            Mnogi NER sistemi podržavaju više jezika, iako efikasnost može varirati u zavisnosti od jezika i dostupnih podataka o obuci.

            Koje vrste entiteta može identificirati prepoznavanje imenovanih entiteta?

            NER obično identifikuje entitete kao što su ljudi, organizacije, lokacije, datumi i novčane vrednosti, između ostalog.

            Kako NER obrađuje dvosmislene entitete?

            Napredni NER sistemi koriste kontekst i algoritme mašinskog učenja da razdvoje entitete na osnovu okolnog teksta.

            × 

            We value your privacy

            We use cookies to enhance your browsing experience, serve personalized ads or content, and analyze our traffic. By clicking "Accept All", you consent to our use of cookies.

            Customize Consent Preferences

            We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

            The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site.

            We also use third-party cookies that help us analyze how you use this website, store your preferences, and provide the content and advertisements that are relevant to you. These cookies will only be stored in your browser with your prior consent.

            You can choose to enable or disable some or all of these cookies but disabling some of them may affect your browsing experience.

            Always Active

            Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

            No cookies to display.

            Always Active

            Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

            No cookies to display.

            Always Active

            Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

            No cookies to display.

            Always Active

            Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

            No cookies to display.

            Always Active

            Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

            No cookies to display.

            Powered by Cookieyes logo