La reconnaissance d'entités nommées (NER) (également connue sous le nom d'identification d'entités, de découpage d'entités et d'extraction d'entités) est une sous-tâche de l'extraction d'informations qui vise à localiser et à classer les entités nommées dans le texte dans des catégories prédéfinies telles que les noms de personnes, d'organisations, de lieux, les expressions de temps, les quantités, les valeurs monétaires, les pourcentages, etc.
NER est utilisé dans de nombreuses applications, telles que la réponse aux questions, la traduction automatique et le traitement du langage naturel.
Comment identifier les entités en NLP ?
Pour identifier les entités dans le traitement automatique des langues, il faut d'abord déterminer ce qu'est une entité. En termes simples, une entité peut être définie comme une chose ou un concept qui peut être représenté par un nom. Une fois que les entités ont été déterminées, elles peuvent alors être représentées par un identifiant unique.
Il existe plusieurs façons d'identifier les entités dans le langage naturel. L'une d'entre elles consiste à utiliser un outil de reconnaissance des entités nommées. Il s'agit d'un outil spécialement conçu pour identifier les entités dans un texte. Une autre façon d'identifier les entités est d'utiliser un algorithme d'apprentissage automatique. Cette approche est plus générale et peut être utilisée pour identifier une variété de différents types d'entités.
La reconnaissance d'entités nommées est-elle de la PNL ?
Oui, la reconnaissance des entités nommées est une forme de NLP. NLP est l'abréviation de "natural language processing", un domaine de l'informatique et de l'intelligence artificielle qui traite des interactions entre les humains et les ordinateurs. Les algorithmes NLP sont utilisés pour traiter et analyser les données en langage naturel afin d'en extraire des informations et du sens.
Qu'est-ce que le balisage NER ?
Le balisage NER est un processus qui consiste à marquer les données textuelles avec des balises d'entités nommées. Les entités nommées sont des termes spécifiques qui représentent des objets du monde réel, tels que des personnes, des lieux, des organisations, etc. L'objectif du balisage NER est d'aider les machines à comprendre la signification des données textuelles et de leur permettre d'extraire et de traiter automatiquement les entités nommées.
Il existe une variété de schémas de balisage NER, mais le plus courant est le schéma IOB (Inside, Outside, Beginning). Dans ce schéma, chaque mot d'un document texte se voit attribuer l'une des trois balises suivantes :
- I (Inside) : Cette balise est utilisée pour les mots qui se trouvent à l'intérieur d'une entité nommée.
- O (Outside) : Cette balise est utilisée pour les mots qui sont à l'extérieur d'une entité nommée.
- B (Beginning) : Cette balise est utilisée pour le premier mot d'une entité nommée.
Par exemple, considérez la phrase suivante :
John Smith est le PDG de la société ABC.
En utilisant le schéma IOB, cette phrase serait étiquetée comme suit :
John/B Smith/I is/O the/O CEO/B of/O ABC/I Corporation/I.
Le schéma IOB n'est qu'un des nombreux schémas de marquage NER possibles. Parmi les autres schémas courants, citons le schéma BIO (Beginning, Inside, Outside) et le schéma BILOU (Beginning, Inside, Last, Outside, Unit).
Quel est le meilleur outil NLTK ou spaCy ?
Il n'y a pas de consensus clair sur le meilleur outil pour la gestion de contenu d'entreprise. Cependant, NLTK et spaCy ont tous deux leurs avantages et leurs inconvénients.
NLTK est une boîte à outils très populaire pour le traitement du langage naturel (NLP) qui est largement utilisée dans le milieu universitaire. Il est open source et dispose d'une grande communauté d'utilisateurs et de développeurs. Cependant, il peut être lent et gourmand en mémoire, et peut ne pas convenir aux applications à grande échelle.
SpaCy est une boîte à outils plus récente qui gagne en popularité dans l'industrie. Elle est conçue pour être rapide et efficace, et convient aux applications à grande échelle. Cependant, il n'est pas aussi largement utilisé ou aussi bien supporté que NLTK, et peut ne pas avoir toutes les fonctionnalités de NLTK.
NER fait-il partie de NLP ?
Oui, NER fait partie de NLP. La PNL est un domaine de l'informatique et de la linguistique qui s'intéresse aux interactions entre les ordinateurs et les langues (naturelles) humaines, et NER est un sous-domaine de la PNL qui traite de l'identification et de la classification des entités nommées dans le texte.