การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) เป็นส่วนสำคัญของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ช่วยระบุและจัดหมวดหมู่รายละเอียดเฉพาะภายในข้อความจำนวนมาก แอปพลิเคชัน NER ประกอบด้วยการดึงข้อมูล การสรุปข้อความ และการวิเคราะห์ความรู้สึก และอื่นๆ อีกมากมาย เพื่อให้ NER มีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลที่หลากหลายเพื่อฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
ชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่สำคัญห้าชุดสำหรับ NER ได้แก่:
- คอน 2003: โดเมนข่าว
- คราด: โดเมนทางการแพทย์
- วิกินิวรัล: โดเมนวิกิพีเดีย
- เข้าสู่หมายเหตุ 5: โดเมนต่างๆ
- บีบีเอ็น: โดเมนต่างๆ
ข้อดีของชุดข้อมูลเหล่านี้ได้แก่:
- อินเทอร์เน็ต: เป็นอิสระและสนับสนุนการทำงานร่วมกัน
- ความสมบูรณ์ของข้อมูล: ประกอบด้วยข้อมูลที่หลากหลาย ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดล
- การสนับสนุนชุมชน: พวกเขามักจะมาพร้อมกับชุมชนผู้ใช้ที่สนับสนุน
- อำนวยความสะดวกในการวิจัย: มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับนักวิจัยที่มีทรัพยากรในการรวบรวมข้อมูลจำกัด
อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อเสียอยู่ด้วย:
- คุณภาพของข้อมูล: อาจมีข้อผิดพลาดหรืออคติ
- ขาดความเฉพาะเจาะจง: อาจไม่เหมาะกับงานที่ต้องการข้อมูลเฉพาะ
- ข้อกังวลด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
- ซ่อมบำรุง: พวกเขาอาจไม่ได้รับการอัพเดตเป็นประจำ
แม้จะมีข้อเสียที่อาจเกิดขึ้น แต่ชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สมีบทบาทสำคัญในการพัฒนา NLP และการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยเฉพาะในด้านการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ
อ่านบทความเต็มที่นี่:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
