Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là một tập hợp con của công nghệ trích xuất thông tin được sử dụng để xác định và phân loại các thành phần quan trọng trong văn bản, chẳng hạn như con người, địa điểm, tổ chức và sản phẩm. Nó chủ yếu được sử dụng trong các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên như phân tích tình cảm, hệ thống trả lời câu hỏi và truy xuất thông tin. Mục tiêu của NER là xác định và phân loại chính xác các thực thể trong văn bản phi cấu trúc thành các lớp được xác định trước, chẳng hạn như tên người, tổ chức, địa điểm, mã y tế và tên sản phẩm.
NER là một nhiệm vụ đầy thách thức vì sự phức tạp trong việc tạo ra các từ vựng thủ công, xử lý các phong cách viết đa dạng và nhận dạng nhiều loại thực thể khác nhau cùng một lúc. Để xác định chính xác các thực thể được đặt tên, cần phải áp dụng một loạt thuật toán. Bước đầu tiên liên quan đến việc sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phát hiện sự hiện diện của một thực thể trong văn bản. Khi thực thể được xác định, hệ thống sẽ phân loại nó thành một danh mục cụ thể.
Nhiệm vụ của NER còn là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực trong lĩnh vực ngôn ngữ học và trí tuệ nhân tạo. Các nhà nghiên cứu đang sử dụng các phương pháp học có giám sát như mạng lưới thần kinh và các kỹ thuật học máy khác để xây dựng hệ thống NER chính xác.
Hiện tại, hệ thống NER đang được sử dụng trên nhiều lĩnh vực ứng dụng như dịch vụ y tế, công cụ tìm kiếm và tài liệu pháp lý. Mục tiêu của NER là cải thiện khả năng tự động hóa quá trình trích xuất thông tin từ văn bản phi cấu trúc, cho phép con người tập trung vào các nhiệm vụ khác. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, triển vọng NER trở nên chính xác và hữu ích hơn trong nhiều nhiệm vụ sẽ có vẻ sáng sủa hơn trong tương lai.
