reymer.ai
N

Named Entity Recognition

Также известен как: NER, Распознавание именованных сущностей
Данные и аналитика

Определение

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

Question Answering

Question Answering (QA) — задача автоматического ответа на вопросы на естественном языке на основе текста или базы знаний.

База знаний

База знаний — структурированное хранилище информации, используемое AI-системами для поиска фактов и контекста при генерации ответов.

Sentiment Analysis

Sentiment Analysis — автоматическое определение эмоциональной окраски текста: позитивной, негативной или нейтральной.

Perplexity (метрика)

Perplexity — метрика качества языковой модели, показывающая, насколько модель "удивлена" тестовыми данными. Чем ниже perplexity, тем лучше модель.

Семантический поиск

Семантический поиск — поиск информации по смыслу, а не по ключевым словам, с использованием эмбеддингов и векторных баз данных.

Хранилище данных

Хранилище данных (Data Warehouse) — централизованная система для хранения и анализа больших объёмов структурированных данных для бизнес-аналитики и AI.

Вернуться к глоссарию