ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (NER) ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ (NLP) ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪಠ್ಯದ ದೊಡ್ಡ ಸಂಪುಟಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿವರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. NER ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ NER ಗಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
NER ಗಾಗಿ ಐದು ಗಮನಾರ್ಹ ತೆರೆದ ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು:
- CONLL 2003: ಸುದ್ದಿ ಡೊಮೇನ್
- CADEC: ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೊಮೇನ್
- ವಿಕಿನ್ಯೂರಲ್: ವಿಕಿಪೀಡಿಯಾ ಡೊಮೇನ್
- OntoNotes 5: ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್ಗಳು
- BBN: ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್ಗಳು
ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ: ಅವರು ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತಾರೆ
- ಡೇಟಾ ಶ್ರೀಮಂತಿಕೆ: ಅವು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ
- ಸಮುದಾಯ ಬೆಂಬಲ: ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿತ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಮುದಾಯದೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತಾರೆ
- ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಅನುಕೂಲ: ಸೀಮಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರು ಅನಾನುಕೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತಾರೆ:
- ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ: ಅವು ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯ ಕೊರತೆ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅವು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದಿರಬಹುದು
- ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳು: ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಪಾಯಗಳು
- ನಿರ್ವಹಣೆ: ಅವರು ನಿಯಮಿತ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸದಿರಬಹುದು
ಸಂಭಾವ್ಯ ನ್ಯೂನತೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ತೆರೆದ ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು NLP ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ.
ಇಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ ಲೇಖನ ಓದಿ:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/