Adlandırılmış varlık tanıma (NER), büyük hacimli metinlerdeki belirli ayrıntıları tanımlamaya ve kategorilere ayırmaya yardımcı olan doğal dil işlemenin (NLP) önemli bir yönüdür. NER uygulamaları, diğerlerinin yanı sıra bilgi çıkarma, metin özetleme ve duygu analizini içerir. Etkili NER için makine öğrenimi modellerini eğitmek amacıyla çeşitli veri kümelerine ihtiyaç vardır.
NER için beş önemli açık kaynaklı veri kümesi şunlardır:
- CONLL 2003: Haber alanı
- CADEC: Tıbbi alan
- WikiNEuRal: Vikipedi alanı
- Notlara 5: Çeşitli alanlar
- Ne oldu? Çeşitli alanlar
Bu veri kümelerinin avantajları şunları içerir:
- Erişilebilirlik: Ücretsizdirler ve işbirliğini teşvik ederler
- Veri Zenginliği: Model performansını artıran çeşitli veriler içerirler
- Topluluk Desteği: Genellikle destekleyici bir kullanıcı topluluğuyla birlikte gelirler
- Araştırmayı Kolaylaştırın: Özellikle sınırlı veri toplama kaynaklarına sahip araştırmacılar için faydalıdır
Ancak dezavantajları da vardır:
- Veri kalitesi: Hatalar veya önyargılar içerebilirler
- Spesifiklik Eksikliği: Belirli veriler gerektiren görevler için uygun olmayabilirler
- Güvenlik ve Gizlilik Endişeleri: Hassas bilgilerle ilişkili riskler
- Bakım: Düzenli güncelleme alamayabilirler
Potansiyel dezavantajlara rağmen, açık kaynaklı veri kümeleri, özellikle adlandırılmış varlık tanıma alanında, NLP ve makine öğreniminin ilerlemesinde önemli bir rol oynamaktadır.
Burada tam makaleyi okuyun:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
