#NER (Riconoscimento delle Entità Nominate – Named Entity Recognition):
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Cos'è NER?
La tecnologia di riconoscimento delle entità nominate (NER) è una delle applicazioni più importanti dell'intelligenza artificiale nell'elaborazione del linguaggio naturale. La sua funzione è quella di estrarre informazioni significative dai testi, come nomi di persone, luoghi, istituzioni, date e persino valori finanziari.
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La sua importanza
Trasformare i testi in dati strutturati che facilitano la comprensione e l'analisi.
Viene utilizzata in molti settori, come la sanità (analisi delle cartelle cliniche), le banche (estrazione di informazioni dai rapporti finanziari) e i motori di ricerca.
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Come funziona?
NER si basa su passaggi fondamentali: suddividere il testo in parole, analizzarle linguisticamente, quindi identificare le frasi importanti e classificarle in categorie come "Persona", "Luogo" o "Data".
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Le sfide
Alcune delle principali sfide che affronta sono: l'ambiguità delle parole (come "Amazon" che può riferirsi a un'azienda o a un fiume), la varietà dei settori e la mancanza di dati etichettati per addestrare i modelli.
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In sintesi
La tecnologia NER è uno strumento potente per trasformare testi non strutturati in dati precisi su cui fare affidamento, rendendola una pietra miliare fondamentale nell'intelligenza artificiale e nell'analisi dei dati.
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Ti piacerebbe che scrivessi un articolo su NER come criptovaluta (se esiste un token con lo stesso nome) invece della tecnologia linguistica?