Pengecaman entiti bernama (NER) ialah aspek utama pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang membantu mengenal pasti dan mengkategorikan butiran khusus dalam volum teks yang besar. Aplikasi NER termasuk pengekstrakan maklumat, ringkasan teks dan analisis sentimen, antara lain. Untuk NER yang berkesan, set data yang pelbagai diperlukan untuk melatih model pembelajaran mesin.
Lima set data sumber terbuka yang penting untuk NER ialah:
- CONLL 2003: Domain berita
- CADEC: Domain perubatan
- WikiNEuRal: domain Wikipedia
- OntoNotes 5: Pelbagai domain
- BBN: Pelbagai domain
Kelebihan set data ini termasuk:
- Kebolehcapaian: Mereka percuma dan menggalakkan kerjasama
- Kekayaan Data: Ia mengandungi data yang pelbagai, meningkatkan prestasi model
- Sokongan Komuniti: Mereka sering datang dengan komuniti pengguna yang menyokong
- Memudahkan Penyelidikan: Terutamanya berguna untuk penyelidik yang mempunyai sumber pengumpulan data yang terhad
Walau bagaimanapun, mereka juga mempunyai kelemahan:
- Kualiti Data: Ia mungkin mengandungi ralat atau berat sebelah
- Kekurangan Kekhususan: Mereka mungkin tidak sesuai untuk tugas yang memerlukan data khusus
- Kebimbangan Keselamatan dan Privasi: Risiko yang berkaitan dengan maklumat sensitif
- Maintenance: Mereka mungkin tidak menerima kemas kini biasa
Walaupun terdapat potensi kelemahan, set data sumber terbuka memainkan peranan penting dalam kemajuan NLP dan pembelajaran mesin, khususnya dalam bidang pengiktirafan entiti yang dinamakan.
Baca artikel penuh di sini:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
