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목록NER (2)
juooo1117
Named Entity Recognition using RFC(Random Forest Classifier) & CRF(Conditional Random Fields)
Named Entity Recognition NER(Named Entity Recognition)의 목표는 Named Entity(이름을 가진 개체)를 Recognition(인식)하는 것을 의미하며, 개체명 인식이라고 한다. → NER is the process of locating and classifying named entities in text into predefined entity categories. NER은 문장을 토큰 단위로 나누고, 이 토큰들을 각각 태깅(tagging)해서 개체명인지 아닌지를 판별하게 된다. 따라서, NER 작업을 위해 NE(인물이나 장소 등 고유명사)의 경계를 식별하고 해당 유형을 식별하는 두 가지 하위 작업으로 나눌 수 있다. 일반적으로 IOB 형식( = BIO f..
Information Extraction - Sequence Labeling, Conditional Random Fields
Sequence Labeling sequence로 이루어진 데이터 요소 각각에 label을 주는 것이다. 자연어는 sequence이기 때문에 자연어처리에 다양하게 쓰인다. Sequence of observations : 구성요소가 순차적으로 연결되어 있는 입력 데이터 → X = {x1, x2, x3, ... xt}, t는 sequence의 요소를 표현하는 index Sequence of states(labels) : 입력 데이터 구성요소 각각에 대한 레이블 → Y = {y1, y2, y3, ... yt}, t는 sequence의 요소를 표현하는 index Sequence Labeling - supervised learning으로, 학습을 통해서 model parameter 값을 예측한다. 새로운 x가 주..