名前付きエンティティ認識

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。