NER(명명된 엔터티 인식)는 대량의 텍스트 내에서 특정 세부 정보를 식별하고 분류하는 데 도움이 되는 자연어 처리(NLP)의 핵심 측면입니다. NER 애플리케이션에는 정보 추출, 텍스트 요약, 감정 분석 등이 포함됩니다. 효과적인 NER를 위해서는 기계 학습 모델을 훈련하기 위한 다양한 데이터 세트가 필요합니다.
NER를 위한 다섯 가지 중요한 오픈 소스 데이터 세트는 다음과 같습니다.
- CONLL 2003: 뉴스 도메인
- CADEC: 의료 도메인
- 위키뉴럴: 위키피디아 도메인
- 온투노트 5: 다양한 도메인
- BBN: 다양한 도메인
이러한 데이터세트의 장점은 다음과 같습니다.
- 접근성 : 무료이며 협업을 장려합니다.
- 데이터 풍부함: 다양한 데이터가 포함되어 모델 성능이 향상됩니다.
- 커뮤니티 지원: 그들은 종종 지원적인 사용자 커뮤니티와 함께 제공됩니다
- 연구 촉진: 데이터 수집 자원이 제한된 연구자에게 특히 유용합니다.
그러나 단점도 있습니다.
- 데이터 품질: 오류나 편견이 포함될 수 있습니다.
- 특이성 부족: 특정 데이터가 필요한 작업에는 적합하지 않을 수 있습니다.
- 보안 및 개인 정보 문제: 민감한 정보와 관련된 위험
- 유지 보수 : 정기적인 업데이트를 받지 못할 수도 있습니다.
잠재적인 단점에도 불구하고 오픈 소스 데이터 세트는 특히 명명된 엔터티 인식 분야에서 NLP 및 기계 학습의 발전에 필수적인 역할을 합니다.
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https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
