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Riconoscimento dell'entità nominata

Il riconoscimento di entità denominate (NER) è un'attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che identifica e classifica entità denominate nel testo in categorie predefinite, come persone, organizzazioni, luoghi, date e altro ancora.

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Come funziona il riconoscimento delle entità nominate?

  • NER basato su regole. Questo approccio utilizza regole e modelli predefiniti per identificare le entità nel testo, spesso basandosi su espressioni regolari.
  • Apprendimento automatico NER. Questa tecnica utilizza modelli statistici addestrati su dati etichettati per riconoscere e classificare automaticamente le entità nel nuovo testo.
  • Apprendimento profondo NER. Utilizzando reti neurali e architetture di apprendimento profondo, questo metodo raggiunge una maggiore precisione ed è in grado di apprendere modelli complessi nel riconoscimento di entità.
  • NER ibrido. Questo approccio combina tecniche basate su regole e di apprendimento automatico per migliorare le prestazioni e l'adattabilità nel riconoscimento delle entità.
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Casi d'uso del riconoscimento di entità denominate

  • Assistenza sanitaria. NER può aiutare a estrarre informazioni importanti dalle cartelle cliniche dei pazienti, migliorando la gestione dei dati e l'assistenza ai pazienti.
  • Finanza. In ambito finanziario, NER può agevolare l'elaborazione di grandi volumi di documenti finanziari, estraendo automaticamente entità rilevanti come aziende o importi.
  • Legal. Il riconoscimento delle entità nominate semplifica la revisione dei documenti legali identificando parti e termini chiave, migliorando l'efficienza dell'analisi e della ricerca.
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Riconoscimento di entità nominate da Lingvanex

  • Pronto all'uso. La nostra soluzione Named Entity Recognition funziona in modo ottimale non solo con i nostri prodotti, ma anche con altri strumenti utilizzati dai clienti.
  • Totalmente sicuro. Il nostro riconoscimento delle entità nominate si avvale di rigorosi standard di protezione dei dati, quali SOC 2 Tipi 1 e 2, GDPR e CPA, per garantire che i dati degli utenti non vengano archiviati da nessuna parte.
  • Aggiornamenti e supporto. Garantiamo aggiornamenti regolari e supporto tecnico del nostro Named Entity Recognition per garantire la pertinenza e la funzionalità del prodotto.
  • Prezzi indipendenti dal volume. Offriamo piani e soluzioni personalizzati per le organizzazioni, in base alle loro esigenze e richieste.
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Oltre 100 lingue disponibili

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            Domande frequenti

            Quali sono le principali applicazioni del riconoscimento di entità denominate?

            NER è ampiamente utilizzato nel recupero delle informazioni, nel data mining e nella comprensione del linguaggio naturale per estrarre informazioni strutturate da testi non strutturati.

            Quanto è accurata la tecnologia Named Entity Recognition?

            L'accuratezza del NER può variare in base al metodo utilizzato e alla qualità dei dati di addestramento, ma i metodi di apprendimento profondo solitamente raggiungono un'accuratezza maggiore.

            È possibile personalizzare NER per settori specifici?

            Sì, i sistemi NER possono essere personalizzati per riconoscere entità specifiche di vari settori, migliorandone l'efficacia in contesti specifici.

            Il riconoscimento delle entità nominate è disponibile in più lingue?

            Molti sistemi NER supportano più lingue, anche se l'efficacia può variare a seconda della lingua e dei dati di formazione disponibili.

            Quali tipi di entità può identificare Named Entity Recognition?

            In genere il NER identifica entità quali persone, organizzazioni, luoghi, date e valori monetari, tra gli altri.

            In che modo NER gestisce le entità ambigue?

            I sistemi NER avanzati utilizzano algoritmi di apprendimento automatico e di contesto per disambiguare le entità in base al testo circostante.

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