자연어 처리 (NLP) 는 기계가 인간의 언어를 해석하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. NLP의 주요 개념 중 하나는 정보를 식별하고 이름, 조직 또는 위치와 같은 사전 정의된 범주로 분류하는 NER (명명된 개체 인식) 입니다. NER은 챗봇, 검색 엔진 및 정보 추출과 같은 다양한 애플리케이션에서 중추적인 역할을 합니다. 이 기사에서는 NER 기술의 기본 구성 요소, 인식된 개체 유형, 추출 및 태깅에 사용되는 기술, 적용 및 이점에 대해 논의하여 NER 기술을 소개하는 것을 목표로 합니다. NER 기술 세계로의 흥미진진한 여정에 함께 하세요! 네임드 엔티티 인식 (NER) 소개 명명된 개체 인식 (NER) 은 텍스트 내 단어를 식별하고 사람, 장소, 조직과 같은 범주로 분류하는 언어 탐정과 같습니다. 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 각 단어의 문맥을 분석하여 개체 유형을 매우 정확하게 결정합니다. NER은 금융, 의료 및 소셜 미디어 분석과 같은 다양한 분야에서 많은 애플리케이션을...
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