Il riconoscimento di entità denominate (NER), noto anche come identificazione di entità, raggruppamento di entità ed estrazione di entità, è un sottocompito dell'estrazione di informazioni che cerca di individuare e classificare le entità denominate in un testo in categorie predefinite, come nomi di persone, organizzazioni, luoghi, espressioni di tempo, quantità, valori monetari, percentuali, ecc.
Il riconoscimento di entità denominate esiste dalla fine degli anni '90, con i primi sistemi sviluppati da ricercatori dell'Università della California a Berkeley e dell'Università di Sheffield in Inghilterra. Da allora, il NER è diventato parte integrante di molti sistemi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Il riconoscimento delle entità denominate può essere utilizzato per ottenere informazioni preziose da grandi volumi di dati testuali non strutturati. Estraendo e categorizzando le entità dal testo, le aziende possono comprendere meglio i feedback dei clienti, gli articoli di notizie e altre fonti di dati non strutturati.
Il riconoscimento di entità denominate può essere utilizzato per una serie di applicazioni, tra cui la sintesi di documenti, l'estrazione di informazioni, la risposta a domande e la traduzione automatica.
I sistemi di riconoscimento delle entità con nome consistono tipicamente in due componenti principali: una componente di tagging che identifica le entità nel testo e una componente di classificazione che assegna a ciascuna entità una categoria.
Il NER può essere utilizzato per estrarre entità dai post e dai commenti dei social media, consentendo alle aziende di ottenere informazioni sul sentiment e sulle opinioni dei clienti.
Esistono molti strumenti NER open source e commerciali, come Stanford CoreNLP, Apache OpenNLP e IBM Watson Natural Language Understanding.
Il riconoscimento delle entità denominate è una componente importante dell'elaborazione del linguaggio naturale ed è utilizzato in una varietà di applicazioni come la sintesi di documenti, l'estrazione di informazioni e la risposta a domande. Grazie alla crescente disponibilità di strumenti NER open source e commerciali, le aziende possono facilmente ottenere informazioni da grandi volumi di dati testuali non strutturati.
Ci sono tre tipi di entità che possono essere identificate nella NER: persone, luoghi e organizzazioni.
Il NER, o Named Entity Recognition, è un'attività di text mining che prevede l'identificazione e la classificazione di entità nominate nel testo. Queste possono includere nomi propri, località, organizzazioni e altri termini specifici. Il NER è utile per una serie di compiti, come l'estrazione di informazioni, la risposta a domande e la traduzione automatica.
NER è l'acronimo di Named Entity Recognition. Si tratta di un processo di identificazione e classificazione di entità nominate in un testo. Per farlo si possono utilizzare diversi metodi, tra cui sistemi basati su regole, modelli statistici e apprendimento automatico.
La NER è utile perché aiuta le organizzazioni a gestire e comprendere i propri dati. Identificando e categorizzando le entità all'interno dei dati, la NER può aiutare le organizzazioni a trovare e correggere gli errori, ad automatizzare i processi e a prendere decisioni migliori. Inoltre, il NER può aiutare le organizzazioni a rispettare le normative e a proteggere le informazioni sensibili.
Il NER, o riconoscimento di entità nominate, è un processo di identificazione e classificazione di entità nominate nel testo. Ciò può essere utile in diverse attività, come l'estrazione di informazioni, la risposta a domande e la traduzione automatica. Le entità nominate possono essere persone, luoghi, organizzazioni, prodotti e così via.