Reconnaissance des entités nommées
Qu'est-ce que la reconnaissance des entités nommées ?
La reconnaissance des entités nommées (NER) est une technique de traitement du langage naturel utilisée pour identifier et classer automatiquement des informations clés, ou « entités », dans un texte selon des catégories prédéfinies telles que les personnes, les organisations, les lieux, les dates, etc.
L'objectif de la NER est d'extraire des informations structurées à partir d'un texte non structuré, afin de pouvoir exploiter les informations qu'il contient.
Détection des entités
La NER détecte les entités sur une page en analysant le texte afin de trouver d'y trouver des références. Le modèle examine chaque mot dans son contexte afin de comprendre sa signification et de déterminer si il représente quelque chose d'important, comme une personne ou un lieu. Dans ce cas, le mot ou le groupe de mot détecté devient une "entité".
Classification des entités
Les entités détectées sont étiquetées en fonction de leur catégorie correspondante, préalablement définie. En appliquant ces balises à l'ensemble du texte, le NER transforme le langage naturel en données structurées avec des classifications claires.
Ajustement spécifique au secteur
Les systèmes NER basés sur l'apprentissage profond peuvent évaluer les relations contextuelles entre les mots, ce qui leur permet de gérer plus efficacement l'ambiguïté et les variations linguistiques.
Les modèles linguistiques pré-entraînés peuvent être ajustés pour des tâches NER spécifiques à un domaine avec des ensembles de données d'entraînement relativement petits.
Applications de la reconnaissance d'entités nommées
La NER est une technologie précieuse pour organiser et enrichir les données relatives au patrimoine culturel. Elle permet d'extraire automatiquement les noms d'artistes, de personnages historiques, de lieux, de dates et d'objets culturels à partir des collections, de catalogues d'exposition ou des archives de récolement.
Génération de métadonnées
Amélioration des outils de recherche
La NER avancée permet aux systèmes de recherche d'aller au-delà de la correspondance de mots-clés pour comprendre le contexte et la signification des requêtes. Cette compréhension sémantique permet aux utilisateurs de trouver des résultats plus pertinents et plus précis, même lorsqu'ils utilisent des termes de recherche ambigus ou incomplets.
Liaison des ressources connexes
La NER facilite la liaison des ressources connexes en identifiant les entités communes à différents documents ou ensembles de données. Lorsque des entités telles que des personnes, des organisations ou des lieux sont reconnues de manière cohérente, les systèmes peuvent relier des informations provenant de plusieurs sources afin de former un réseau de connaissances plus complet. Cette interconnexion facilite la cartographie des relations qui révèlent des informations et des liens plus approfondis au sein de grandes collections d'informations.