명명된 도면요소
Named entity |
정보 추출에서 명명된 실체는 사람, 위치, 조직, 제품 등과 같이 적절한 명칭으로 나타낼 수 있는 실세계적인 물체다. 추상적이거나 물리적인 존재를 가질 수 있다. 명명된 실체의 예로는 버락 오바마, 뉴욕시, 폭스바겐 골프, 또는 명명 가능한 어떤 것이라도 있다. 명명된 실체는 단순히 실체 인스턴스(instance)로 볼 수 있다(예: 뉴욕시는 도시의 한 인스턴스임).
역사적 관점에서, MUC-6 평가 캠페인[1] 중에 명명된 엔터티라는 용어가 만들어졌고, ENAMEX(예: 사람, 위치, 조직)와 NUMEX(숫자 표현)를 포함했다.
좀 더 형식적인 정의는 사울 크립케의 엄격한 지정자에서 도출될 수 있다. "Named Entity"라는 표현에서 "Named"라는 단어는 한 명 또는 다수의 경직된 지정자가 참조자를 나타내는 것으로만 가능한 실체 집합을 제한하는 것을 목적으로 한다.[2] 지정자는 모든 가능한 세상에서 동일한 것을 지정할 때 경직된다. 반대로, 연약한 지정자들은 다른 가능한 세계에서 다른 것들을 지정할 수 있다.
예를 들어 "비덴은 미국의 대통령이다"라는 문장을 생각해 보자. '비덴'과 '미국'은 모두 특정 대상(조 바이든과 미국)을 지칭하기 때문에 실체가 명명된다. 그러나 "대통령"은 다른 세계의 많은 다른 사물들을 지칭하는 데 사용될 수 있기 때문에 명명된 실체가 아니다. 경직된 지정자들은 보통 적절한 이름뿐만 아니라 생물 종이나 물질과 같은 특정한 자연 용어도 포함한다.
또한 명명된 기업 인식 커뮤니티에는 화폐 금액 및 기타 유형의 단위와 같이 시간적, 숫자적 표현을 명명된 실체로 고려하는 일반적인 동의가 있으며, 이는 경직된 지정자 관점에 위배될 수 있다.
텍스트에서 명명된 엔티티를 인식하는 작업은 명명된 엔티티 인식이고, 텍스트에서 언급된 명명된 엔티티의 ID를 결정하는 작업은 명명된 엔티티 인식이라고 한다. 두 작업 모두 전용 알고리즘과 자원이 필요하다.[3]
참고 항목
- 명명된 엔터티 인식(엔티티 식별, 엔티티 청킹 및 엔티티 추출이라고도 함)
- 연결 엔티티(NEL), 명명 엔티티 해제(NED), 명명 엔티티 인식 및 해제(NERD) 또는 명명된 엔티티 정상화(NAME)라고도 함)
- 정보 추출
- 지식 추출
- 텍스트 마이닝(텍스트 데이터 마이닝이라고도 함)
- 트루캐싱
- 아파치 오픈NLP
- 스파시
- 텍스트 엔지니어링을 위한 일반 아키텍처
- 내추럴 랭귀지 툴킷
참조
- ^ Grishman, Ralph; Sundheim, Beth (1996). Design of the MUC-6 evaluation (PDF). TIPSTER '96 Proceedings.
- ^ Nadeau, David; Sekine, Satoshi (2007). A survey of named entity recognition and classification (PDF). Lingvisticae Investigationes.
- ^ Nouvel, Damien; Ehrmann, Maud; Rosset, Sophie (2015). Wiley (ed.). Named Entities for Computational Linguistics. ISBN 978-1-84821-838-3.
