El reconocimiento de entidades con nombre (NER) es una subtarea de la extracción de información que busca localizar y clasificar las entidades con nombre en el texto en categorías predefinidas, como nombres de personas, organizaciones, lugares, expresiones de tiempo, cantidades, valores monetarios, porcentajes, etc.
El NER también se conoce como identificación de entidades, agrupación de entidades y extracción de entidades.
¿Cómo se hace un modelo NER?
La elaboración de un modelo de red neuronal consta de varios pasos. En primer lugar, hay que reunir los datos que se van a utilizar para entrenar el modelo. Estos datos pueden ser en forma de imágenes, texto u otros tipos de datos. Una vez que se tienen estos datos, hay que preprocesarlos para que estén en un formato que pueda ser utilizado por la red neuronal. Esto suele implicar la creación de conjuntos de entrenamiento y validación, así como la realización de algunos trabajos de ingeniería de características. Por último, hay que entrenar el modelo con estos datos y luego evaluarlo en un conjunto de espera para ver su rendimiento.
¿Qué es el problema NER? El problema NER es un problema que se produce cuando los sistemas de reconocimiento de entidades con nombre (NER) no identifican correctamente las entidades con nombre en el texto. Esto puede ocurrir por diversas razones, como errores en el propio sistema NER, o simplemente porque el texto es demasiado difícil de entender para el sistema. Cuando esto ocurre, puede causar problemas en los sistemas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) que dependen de la identificación correcta de las entidades con nombre.
¿Qué tipo de entidades se identifican en el NER?
Hay varios tipos diferentes de entidades que pueden ser identificadas a través de NER, incluyendo:
-Personas
-Localizaciones
-Organizaciones
-Fechas
-Cantidades
-Porcentajes
-Horas ¿Cuál es la medida de la NER? No existe una respuesta definitiva a esta pregunta, ya que depende de la aplicación y el ámbito específicos. Sin embargo, algunas medidas comunes del rendimiento de NER incluyen la precisión, la recuperación y la puntuación F1.
¿Cómo se hace un modelo NER? Hay muchas maneras de hacer un modelo ner. Una de ellas es utilizar una herramienta como el Stanford Named Entity Recognizer (NER). Esta herramienta puede utilizarse para entrenar un modelo que reconozca entidades con nombre en el texto. Otra forma de hacer un modelo ner es utilizar una herramienta como el Reconocedor de Entidades Nombradas MITIE. Esta herramienta puede utilizarse para entrenar un modelo que reconozca entidades con nombre en el texto.