Benoemde entiteitsherkenning (NER) is 'n sleutelaspek van natuurlike taalverwerking (NLP) wat help om spesifieke besonderhede binne groot volumes teks te identifiseer en te kategoriseer. NER-toepassings sluit onder andere inligting-onttrekking, teksopsomming en sentimentanalise in. Vir effektiewe NER is diverse datastelle nodig om masjienleermodelle op te lei.
Vyf beduidende oopbrondatastelle vir NER is:
- CONLL 2003: Nuus domein
- CADEC: Mediese domein
- WikiNEuRal: Wikipedia-domein
- OntoNotes 5: Verskeie domeine
- BBN: Verskeie domeine
Voordele van hierdie datastelle sluit in:
- Toeganklikheid: Hulle is gratis en moedig samewerking aan
- Datarykheid: Hulle bevat uiteenlopende data, wat modelprestasie verbeter
- Gemeenskapsondersteuning: Hulle kom dikwels met 'n ondersteunende gebruikersgemeenskap
- Fasiliteer navorsing: Veral nuttig vir navorsers met beperkte data-insamelingshulpbronne
Hulle het egter ook nadele:
- Datakwaliteit: Hulle kan foute of vooroordele bevat
- Gebrek aan spesifisiteit: Hulle is dalk nie geskik vir take wat spesifieke data vereis nie
- Bekommernisse oor sekuriteit en privaatheid: Risiko's verbonde aan sensitiewe inligting
- Onderhoud: Hulle sal dalk nie gereelde opdaterings ontvang nie
Ten spyte van die potensiële nadele, speel oopbrondatastelle 'n noodsaaklike rol in die bevordering van NLP en masjienleer, spesifiek op die gebied van genoemde entiteitserkenning.
Lees die volledige artikel hier:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
