זיהוי ישות בשם (NER) הוא היבט מרכזי של עיבוד שפה טבעית (NLP) שעוזר לזהות ולסווג פרטים ספציפיים בתוך כמויות גדולות של טקסט. יישומי NER כוללים בין היתר חילוץ מידע, סיכום טקסט וניתוח סנטימנטים. ל-NER יעיל, יש צורך במערכי נתונים מגוונים כדי להכשיר מודלים של למידת מכונה.
חמישה מערכי נתונים משמעותיים בקוד פתוח עבור NER הם:
- CONLL 2003: תחום חדשות
- CADEC: תחום רפואי
- WikiNEuRal: תחום ויקיפדיה
- OntoNotes 5: תחומים שונים
- BBN: תחומים שונים
היתרונות של מערכי נתונים אלה כוללים:
- נגישות: הם בחינם ומעודדים שיתוף פעולה
- עושר נתונים: הם מכילים נתונים מגוונים, משפרים את ביצועי המודל
- תמיכה בקהילה: לעתים קרובות הם מגיעים עם קהילת משתמשים תומכת
- להקל על מחקר: שימושי במיוחד עבור חוקרים בעלי משאבי איסוף נתונים מוגבלים
עם זאת, יש להם גם חסרונות:
- איכות מידע: הם עשויים להכיל שגיאות או הטיות
- חוסר ספציפיות: ייתכן שהם לא יתאימו למשימות הדורשות נתונים ספציפיים
- חששות אבטחה ופרטיות: סיכונים הקשורים למידע רגיש
- תַחזוּקָה: ייתכן שהם לא יקבלו עדכונים שוטפים
למרות החסרונות הפוטנציאליים, מערכי נתונים בקוד פתוח ממלאים תפקיד חיוני בקידום ה-NLP ולמידת מכונה, במיוחד בתחום זיהוי ישויות.
קראו את המאמר המלא כאן:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
