N
Named Entity Recognition
Также известен как: NER, Распознавание именованных сущностей
Данные и аналитикаОпределение
Named Entity Recognition (NER) — извлечение из текста именованных сущностей: людей, организаций, мест, дат, сумм и других.
Простое объяснение
NER — как маркер, который автоматически выделяет в тексте имена людей жёлтым, компании — синим, места — зелёным.
Подробнее
NER — фундаментальная задача информационного извлечения. Модель находит spans текста и классифицирует их: PERSON (Илон Маск), ORG (Tesla), LOC (Калифорния), DATE (2024), MONEY ($1 млрд). Подходы: rule-based, CRF, BiLSTM-CRF, transformer-based (BERT). SpaCy, Flair, HuggingFace предоставляют готовые модели. Custom NER обучается на домен-специфичных сущностях (названия лекарств, юридические термины). Используется в поиске, knowledge graphs, автоматизации документов.
Связанные термины
Семантический поиск
Семантический поиск — поиск информации по смыслу, а не по ключевым словам, с использованием эмбеддингов и векторных баз данных.
Object Detection
Object Detection — задача компьютерного зрения: найти объекты на изображении и определить их классы и положение.
Machine Translation
Machine Translation — автоматический перевод текста с одного языка на другой с помощью AI-моделей.
Retrieval
Retrieval — поиск и извлечение релевантной информации из базы данных или корпуса документов по запросу.