NER(명명된 엔터티 인식)는 사람, 위치, 조직, 제품 등 텍스트에서 중요한 요소를 식별하고 분류하는 데 사용되는 정보 추출 기술의 하위 집합입니다. 주로 감정 분석, 질의 응답 시스템, 정보 검색과 같은 자연어 처리 응용 프로그램에 사용됩니다. NER의 목표는 구조화되지 않은 텍스트의 엔터티를 사람 이름, 조직, 위치, 의료 코드 및 제품 이름과 같은 미리 결정된 클래스로 정확하게 식별하고 분류하는 것입니다.
NER는 어휘집을 직접 작성하고, 다양한 쓰기 스타일을 다루고, 다양한 엔터티 유형을 동시에 인식하는 복잡성 때문에 어려운 작업입니다. 명명된 엔터티를 정확하게 식별하려면 일련의 알고리즘을 적용해야 합니다. 첫 번째 단계는 자연어 처리 기술을 사용하여 텍스트에서 엔터티의 존재를 감지하는 것입니다. 엔터티가 식별되면 시스템은 이를 특정 카테고리로 분류합니다.
NER의 업무는 언어학과 인공지능 분야에서도 활발한 연구 분야입니다. 연구자들은 정확한 NER 시스템을 구축하기 위해 신경망과 같은 지도 학습 접근 방식과 기타 기계 학습 기술을 사용하고 있습니다.
현재 NER 시스템은 의료 서비스, 검색 엔진, 법률 문서 등 다양한 응용 분야에서 사용되고 있습니다. NER의 목표는 구조화되지 않은 텍스트에서 정보 추출 프로세스의 자동화를 개선하여 인간이 다른 작업에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 기술이 계속 발전함에 따라 NER가 다양한 작업에서 더욱 정확하고 유용해질 것이라는 전망은 미래에 더욱 밝아 보입니다.
