固有表現認識とは

固有表現認識 (NER) は、非構造化テキストで言及されている固有表現を特定し、分類することを目的とした情報抽出のサブタスクです。 - 人名、組織、場所、医療コード、時間表現、数量、金額、パーセンテージなどの定義されたカテゴリ。 このサブタスクの他の名前には、(名前付き) エンティティ識別、エンティティ チャンキング、エンティティ抽出などがあります。 固有表現認識は固有表現識別とも呼ばれます。

どのようなメリットがあるか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 固有表現の認識

第 2 章: 自然言語処理

第 3 章: 情報抽出

第 4 章: 固有 エンティティ

第 5 章: 関係抽出

第 6 章: 自然言語処理の概要

第 7 章: エンティティのリンク

第 8 章: Apache cTAKES

第 9 章: SpaCy

第 10 章: ゼロショット学習

(II) 固有表現認識に関する一般のよくある質問に答えます。

(III) 多くの分野における固有表現認識の実際の使用例。

(IV) 360 度完全に実現するための各業界の 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録 固有表現認識技術の理解。

本書の対象者

専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、および認識したい人 あらゆる種類の固有表現認識に関する基本的な知識や情報を超えたものです。