#NER (Pengenalan Entitas Bernama – Named Entity Recognition):
---
Apa itu NER?
Teknologi pengenalan entitas bernama (NER) adalah salah satu aplikasi paling penting dari kecerdasan buatan dalam pemrosesan bahasa alami. Fungsinya adalah untuk mengekstrak informasi penting dari teks seperti nama orang, tempat, institusi, tanggal, dan bahkan nilai keuangan.
---
Pentingnya
Mengubah teks menjadi data terstruktur yang memudahkan pemahaman dan analisis.
Digunakan dalam berbagai bidang seperti kesehatan (analisis catatan medis), bank (mengekstrak informasi dari laporan keuangan), dan mesin pencari.
---
Bagaimana cara kerjanya?
NER bergantung pada langkah-langkah dasar: membagi teks menjadi kata-kata, menganalisisnya secara linguistik, lalu menentukan frasa-frasa penting dan mengklasifikasikannya ke dalam kategori seperti "Orang" atau "Tempat" atau "Tanggal".
---
Tantangan
Beberapa tantangan utama yang dihadapi: ketidakjelasan kata-kata (seperti "Amazon" bisa berarti perusahaan atau sungai), perbedaan bidang, dan kurangnya data berlabel untuk melatih model.
---
Kesimpulan
Teknologi NER adalah alat yang kuat untuk mengubah teks yang tidak terstruktur menjadi data yang akurat dan dapat diandalkan, menjadikannya pilar utama dalam kecerdasan buatan dan analisis data.
---
Apakah kamu ingin saya menulis artikel tentang NER sebagai mata uang digital (jika ada token dengan nama yang sama) sebagai ganti teknologi bahasa?