Pengenalan entitas bernama (NER) adalah aspek kunci dari pemrosesan bahasa alami (NLP) yang membantu mengidentifikasi dan mengkategorikan detail spesifik dalam teks bervolume besar. Aplikasi NER antara lain mencakup ekstraksi informasi, peringkasan teks, dan analisis sentimen. Agar NER efektif, diperlukan beragam kumpulan data untuk melatih model pembelajaran mesin.
Lima kumpulan data sumber terbuka yang penting untuk NER adalah:
- KONLL 2003: Domain berita
- CADEC: Domain medis
- WikiNEuRal: domain Wikipedia
- Ke Catatan 5: Berbagai domain
- BBN: Berbagai domain
Keuntungan dari kumpulan data ini meliputi:
- Aksesibilitas: Mereka gratis dan mendorong kolaborasi
- Kekayaan Data: Mereka berisi beragam data, sehingga meningkatkan kinerja model
- Dukungan Komunitas: Mereka sering kali datang dengan komunitas pengguna yang mendukung
- Memfasilitasi Penelitian: Sangat berguna bagi peneliti dengan sumber daya pengumpulan data yang terbatas
Namun, mereka juga mempunyai kelemahan:
- Kualitas data: Mereka mungkin mengandung kesalahan atau bias
- Kurangnya Kekhususan: Mereka mungkin tidak cocok untuk tugas yang memerlukan data spesifik
- Masalah Keamanan dan Privasi: Risiko yang terkait dengan informasi sensitif
- Pemeliharaan: Mereka mungkin tidak menerima pembaruan rutin
Terlepas dari potensi kekurangannya, kumpulan data sumber terbuka memainkan peran penting dalam kemajuan NLP dan pembelajaran mesin, khususnya di bidang pengenalan entitas bernama.
Baca artikel lengkap di sini:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
