#NER (la reconnaissance des entités nommées – Named Entity Recognition):
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Qu'est-ce que NER ?
La technique de reconnaissance des entités nommées (NER) est l'une des applications les plus importantes de l'intelligence artificielle dans le traitement du langage naturel. Sa fonction est d'extraire des informations importantes des textes telles que les noms de personnes, de lieux, d'institutions, de dates, et même de valeurs financières.
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Son importance
Transformer les textes en données organisées qui facilitent la compréhension et l'analyse.
Elle est utilisée dans de nombreux domaines tels que la santé (analyse des dossiers médicaux), les banques (extraction d'informations à partir de rapports financiers) et les moteurs de recherche.
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Comment cela fonctionne ?
La NER repose sur des étapes essentielles : diviser le texte en mots, les analyser linguistiquement, puis identifier les phrases importantes et les classer en catégories telles que "personne", "lieu" ou "date".
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Les défis
Parmi les principaux défis auxquels elle est confrontée : l'ambiguïté des mots (par exemple, "Amazon" peut signifier une entreprise ou une rivière), la diversité des domaines, et le manque de données annotées pour entraîner les modèles.
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Conclusion
La technique NER est un outil puissant pour transformer des textes non structurés en données précises sur lesquelles on peut compter, ce qui en fait un pilier essentiel de l'intelligence artificielle et de l'analyse des données.
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Aimeriez-vous que j'écrive un article sur NER en tant que cryptomonnaie (s'il existe un token du même nom) au lieu de la technique linguistique ?