名前付きエンティティ認識

名前付きエンティティ認識 (NER) は、テキスト内の名前付きエンティティを識別し、人物、組織、場所、日付などの定義済みカテゴリに分類する自然言語処理 (NLP) タスクです。

名前エンティティ認識はどのように機能しますか?

ルールベースのNER. このアプローチでは、事前定義されたルールとパターンを使用してテキスト内のエンティティを識別し、多くの場合、正規表現に依存します。
機械学習 NER. この手法では、ラベル付けされたデータでトレーニングされた統計モデルを使用して、新しいテキスト内のエンティティを自動的に認識および分類します。
ディープラーニング NER. この方法は、ニューラルネットワークとディープラーニングアーキテクチャを採用することで、より高い精度を実現し、エンティティ認識における複雑なパターンを学習できます。
ハイブリッド NER. このアプローチは、ルールベースと機械学習の技術を組み合わせて、エンティティの認識におけるパフォーマンスと適応性を向上させます。

すぐに使用可能. 当社の固有表現認識ソリューションは、当社製品だけでなく、他の顧客ツールともシームレスに連携して動作します。
完全に安全. 当社の固有表現認識では、SOC 2 タイプ 1 および 2、GDPR、CPA などの厳格なデータ保護標準を使用して、ユーザーデータがどこにも保存されないようにします。
アップデートとサポート. 当社では、製品の関連性と機能性を保証するために、Named Entity Recognition の定期的なアップデートとテクニカルサポートを保証します。
数量に依存しない価格設定. 当社は、組織のニーズと要望に応じてカスタマイズされたプランとソリューションを提供します。

100以上の言語に対応

NER は、非構造化テキストから構造化情報を抽出するために、情報検索、データマイニング、自然言語理解で広く使用されています。

NER の精度は、使用される方法とトレーニングデータの品質によって異なりますが、通常はディープラーニング手法の方が精度が高くなります。

はい、NER システムは、さまざまな業界に固有のエンティティを認識するようにカスタマイズでき、特定の状況での有効性を高めることができます。

多くの NER システムは複数の言語をサポートしていますが、その有効性は言語と利用可能なトレーニングデータによって異なる場合があります。

NER は通常、人物、組織、場所、日付、金銭的価値などのエンティティを識別します。

高度な NER システムは、コンテキストと機械学習アルゴリズムを使用して、周囲のテキストに基づいてエンティティの曖昧さを解消します。