固有表現認識 (NER) は、人物、場所、組織、製品など、テキスト内の重要な要素を識別して分類するために使用される情報抽出テクノロジのサブセットです。主に感情分析、質問応答システム、情報検索などの自然言語処理アプリケーションで使用されます。 NER の目標は、非構造化テキスト内のエンティティを正確に識別し、人名、組織、場所、医療コード、製品名などの所定のクラスに分類することです。
NER は、辞書を手作りしたり、多様な書き方を扱ったり、さまざまなエンティティ タイプを一度に認識したりすることが複雑であるため、困難なタスクです。名前付きエンティティを正確に識別するには、一連のアルゴリズムを適用する必要があります。最初のステップでは、自然言語処理技術を使用してテキスト内のエンティティの存在を検出します。エンティティが識別されると、システムはそれを特定のカテゴリに分類します。
NER の任務は、言語学と人工知能の分野における活発な研究分野でもあります。研究者は、正確な NER システムを構築するために、ニューラル ネットワークなどの教師あり学習アプローチやその他の機械学習手法を使用しています。
現在、NER システムは、医療サービス、検索エンジン、法的文書などの幅広いアプリケーション分野で使用されています。 NER の目標は、非構造化テキストからの情報抽出プロセスの自動化を改善し、人間が他のタスクに集中できるようにすることです。テクノロジーが進歩し続けるにつれて、NER がより正確になり、幅広いタスクで役立つようになるという見通しは、将来的にはより明るいものに見えます。
