Il riconoscimento delle entità denominate (NER) è un aspetto chiave dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che aiuta a identificare e classificare dettagli specifici all'interno di grandi volumi di testo. Le applicazioni NER includono, tra le altre cose, l'estrazione di informazioni, il riepilogo del testo e l'analisi del sentiment. Per un NER efficace, sono necessari diversi set di dati per addestrare modelli di machine learning.
Cinque importanti set di dati open source per il NER sono:
- CONLL 2003: Dominio delle notizie
- CADEC: Dominio medico
- WikiNEural: Dominio Wikipedia
- SuNote 5: Vari domini
- BBN: Vari domini
I vantaggi di questi set di dati includono:
- Accessibilità: Sono gratuiti e incoraggiano la collaborazione
- Ricchezza dei dati: Contengono dati diversi, migliorando le prestazioni del modello
- Supporto della comunità: Spesso vengono forniti con una comunità di utenti di supporto
- Facilitare la ricerca: Particolarmente utile per i ricercatori con risorse limitate per la raccolta dati
Presentano però anche degli svantaggi:
- Qualità dei dati: Potrebbero contenere errori o pregiudizi
- Mancanza di specificità: Potrebbero non essere adatti per attività che richiedono dati specifici
- Preoccupazioni per la sicurezza e la privacy: Rischi associati alle informazioni sensibili
- Manutenzione: Potrebbero non ricevere aggiornamenti regolari
Nonostante i potenziali inconvenienti, i set di dati open source svolgono un ruolo essenziale nel progresso della PNL e dell’apprendimento automatico, in particolare nell’area del riconoscimento delle entità denominate.
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https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
