يعد التعرف على الكيانات المسماة (NER) أحد الجوانب الرئيسية لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تساعد في تحديد وتصنيف تفاصيل محددة ضمن كميات كبيرة من النص. تتضمن تطبيقات NER استخراج المعلومات، وتلخيص النص، وتحليل المشاعر، من بين أمور أخرى. للحصول على NER فعال، هناك حاجة إلى مجموعات بيانات متنوعة لتدريب نماذج التعلم الآلي.
خمس مجموعات بيانات هامة مفتوحة المصدر لـ NER هي:
- كونل 2003: مجال الأخبار
- كاديك: المجال الطبي
- ويكي نيورال: نطاق ويكيبيديا
- ملاحظات على 5: مجالات مختلفة
- بن: مجالات مختلفة
تشمل مزايا مجموعات البيانات هذه ما يلي:
- إمكانية الوصول: فهي مجانية وتشجع التعاون
- ثراء البيانات: أنها تحتوي على بيانات متنوعة، مما يعزز أداء النموذج
- دعم المجتمع: غالبًا ما يأتون مع مجتمع مستخدمين داعمين
- تسهيل البحث: مفيدة بشكل خاص للباحثين ذوي موارد جمع البيانات المحدودة
ومع ذلك، فهي تأتي أيضًا مع عيوب:
- جودة البيانات: وقد تحتوي على أخطاء أو تحيزات
- عدم الدقة: وقد لا تكون مناسبة للمهام التي تتطلب بيانات محددة
- مخاوف تتعلق بالأمان والخصوصية: المخاطر المرتبطة بالمعلومات الحساسة
- صيانة: قد لا يتلقون تحديثات منتظمة
على الرغم من العيوب المحتملة، تلعب مجموعات البيانات مفتوحة المصدر دورًا أساسيًا في تطوير البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي، وتحديدًا في مجال التعرف على الكيانات المسماة.
قراءة المقال كاملا هنا:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
