Авторизация
Lost your password? Please enter your email address. You will receive a link and will create a new password via email.
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами, будем рады видеть вас в числе наших авторов!
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ.
Автоматический кернер (также известный как Named Entity Recognition, NER) — это метод машинного обучения, который используется для идентификации и классификации именованных сущностей (например, имена людей, организации, местоположения и т. д.) в тексте.
Работа автоматического кернера обычно состоит из следующих шагов:
1. Подготовка данных: Сначала необходимо подготовить обучающий набор данных, который содержит размеченные примеры текста с указанием именованных сущностей. Это может быть сделано вручную или с использованием автоматической разметки.
2. Обучение модели: Затем модель машинного обучения обучается на обучающем наборе данных, чтобы научиться распознавать именованные сущности в тексте. Обычно используются алгоритмы машинного обучения, такие как условные случайные поля (CRF) или рекуррентные нейронные сети (RNN).
3. Извлечение именованных сущностей: После обучения модели она может быть применена к новому тексту для извлечения и классификации именованных сущностей. Модель анализирует текст и определяет, какие слова или фразы являются именованными сущностями, и присваивает им соответствующие метки классов.
4. Оценка и улучшение: Результаты работы автоматического кернера могут быть оценены с помощью метрик, таких как точность, полнота и F-мера. Если результаты неудовлетворительны, модель может быть дообучена на дополнительных данных или параметры модели могут быть настроены для улучшения производительности.
Таким образом, автоматический кернер работает на основе обучения модели на размеченных данных и применения этой модели для распознавания и классификации именованных сущностей в тексте.