엔터티로 간주되는 것은 무엇일까요?

개체는 문장이 이름으로 가리키는 현실의 대상입니다. 사람, 장소, 날짜, 금액 등이 그 예입니다. NER은 기계가 이러한 대상을 찾도록 가르칩니다. 🔎

텍스트의 가치 대부분은 이름 속에 숨어 있습니다. 누가, 어디서, 언제, 얼마인지는 사람들이 실제로 궁금해하는 질문에 답합니다.

가장 흔한 개체는 PERSON입니다. Marie Curie나 Lionel Messi처럼 이름이 있는 사람이 이에 해당합니다. NER은 문장 중간에 등장하는 경우도 찾아냅니다.

파리, 나일강, 일본과 같은 위치에는 GPE 또는 LOC 태그가 지정됩니다. 지리 정보는 개체가 풍부하게 나타나는 분야 중 하나입니다.

회사, 팀, 기관은 ORG 개체입니다. Tesla, NASA, Real Madrid가 모두 이 그룹에 속합니다.

Monday나 next summer 같은 표현은 DATE 개체가 됩니다. 이를 통해 사건을 시간 흐름에 자동으로 배치할 수 있습니다.

$5 million이나 200 같은 금액은 MONEY 또는 QUANTITY로 태그됩니다. 이러한 정보는 금융 및 분석 파이프라인을 뒷받침합니다.

각 개체에는 범주를 나타내는 태그가 붙습니다. 이 태그가 있어야 추출된 텍스트를 이후 단계에서 실제로 유용하게 사용할 수 있습니다.

happy나 running 같은 일반 단어는 개체가 아닙니다. NER은 일반 어휘나 형용사가 아니라 이름이 있는 대상만 표시합니다.

Apple은 과일일 수도 있고 회사일 수도 있습니다. NER은 무작정 추측하지 않고 주변 문맥을 사용해 올바른 태그를 선택합니다.

이력서 검색부터 뉴스 표시까지, NER은 뒤섞인 문단을 사람, 장소, 시간의 깔끔한 목록으로 바꿉니다. 🚀

개체는 텍스트에 등장하는 이름이 있는 대상인 사람, 장소, 조직, 날짜, 금액입니다. 각 개체에는 태그가 지정되고, 문맥이 올바른 태그를 결정합니다. ✅