O reconhecimento de entidade nomeada (NER) é um aspecto fundamental do processamento de linguagem natural (PNL) que ajuda a identificar e categorizar detalhes específicos em grandes volumes de texto. As aplicações NER incluem extração de informações, resumo de texto e análise de sentimentos, entre outros. Para um NER eficaz, são necessários diversos conjuntos de dados para treinar modelos de aprendizado de máquina.
Cinco conjuntos de dados de código aberto significativos para NER são:
- CONLL 2003: Domínio de notícias
- CADEC: Domínio médico
- WikiNEuRal: Domínio da Wikipédia
- Nas Notas 5: Vários domínios
- BBN: Vários domínios
As vantagens desses conjuntos de dados incluem:
- Acessibilidade: Eles são gratuitos e incentivam a colaboração
- Riqueza de dados: Eles contêm dados diversos, melhorando o desempenho do modelo
- Suporte da comunidade: Eles geralmente vêm com uma comunidade de usuários de apoio
- Facilitar a pesquisa: Especialmente útil para pesquisadores com recursos limitados de coleta de dados
No entanto, eles também apresentam desvantagens:
- Qualidade dos dados: Eles podem conter erros ou preconceitos
- Falta de especificidade: Eles podem não ser adequados para tarefas que exigem dados específicos
- Preocupações de segurança e privacidade: Riscos associados a informações confidenciais
- Manutenção: Eles podem não receber atualizações regulares
Apesar das possíveis desvantagens, os conjuntos de dados de código aberto desempenham um papel essencial no avanço da PNL e do aprendizado de máquina, especificamente na área de reconhecimento de entidades nomeadas.
Leia o artigo completo aqui:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
