Navngitt enhetsgjenkjenning (NER) er et nøkkelaspekt ved naturlig språkbehandling (NLP) som hjelper til med å identifisere og kategorisere spesifikke detaljer i store tekstvolumer. NER-applikasjoner inkluderer blant annet informasjonsutvinning, tekstoppsummering og sentimentanalyse. For effektiv NER er det nødvendig med ulike datasett for å trene maskinlæringsmodeller.
Fem viktige åpen kildekode-datasett for NER er:
- CONLL 2003: Nyhetsdomene
- CADEC: Medisinsk domene
- WikiNEuRal: Wikipedia-domene
- OntoNotes 5: Ulike domener
- BBN: Ulike domener
Fordelene med disse datasettene inkluderer:
- tilgjengelighet: De er gratis og oppmuntrer til samarbeid
- Datarikdom: De inneholder forskjellige data, noe som forbedrer modellens ytelse
- Fellesskapsstøtte: De kommer ofte med et støttende brukerfellesskap
- Tilrettelegge forskning: Spesielt nyttig for forskere med begrensede datainnsamlingsressurser
Imidlertid har de også ulemper:
- Datakvalitet: De kan inneholde feil eller skjevheter
- Mangel på spesifisitet: De er kanskje ikke egnet for oppgaver som krever spesifikke data
- Bekymringer om sikkerhet og personvern: Risiko forbundet med sensitiv informasjon
- Vedlikehold: Det kan hende de ikke mottar regelmessige oppdateringer
Til tross for de potensielle ulempene, spiller åpen kildekode-datasett en viktig rolle i utviklingen av NLP og maskinlæring, spesielt i området for navngitt enhetsgjenkjenning.
Les hele artikkelen her:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
