نام شدہ ہستی کی شناخت (NER) قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) کا ایک اہم پہلو ہے جو متن کی بڑی مقدار میں مخصوص تفصیلات کی شناخت اور درجہ بندی میں مدد کرتا ہے۔ NER ایپلی کیشنز میں معلومات کا اخراج، متن کا خلاصہ، اور جذبات کا تجزیہ، اور دیگر شامل ہیں۔ موثر NER کے لیے، مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے متنوع ڈیٹا سیٹس کی ضرورت ہے۔
NER کے لیے پانچ اہم اوپن سورس ڈیٹاسیٹس ہیں:
- CONLL 2003: نیوز ڈومین
- CADEC: میڈیکل ڈومین
- WikiNEuRal: ویکیپیڈیا ڈومین
- OntoNotes 5: مختلف ڈومینز
- بی بی این: مختلف ڈومینز
ان ڈیٹاسیٹس کے فوائد میں شامل ہیں:
- رسائی: وہ آزاد ہیں اور تعاون کی حوصلہ افزائی کرتے ہیں۔
- ڈیٹا کی دولت: ان میں متنوع ڈیٹا ہوتا ہے، ماڈل کی کارکردگی کو بڑھاتا ہے۔
- کمیونٹی سپورٹ: وہ اکثر ایک معاون صارف برادری کے ساتھ آتے ہیں۔
- تحقیق کی سہولت: ڈیٹا اکٹھا کرنے کے محدود وسائل والے محققین کے لیے خاص طور پر مفید ہے۔
تاہم، وہ نقصانات کے ساتھ بھی آتے ہیں:
- ڈیٹا کا معیار: ان میں غلطیاں یا تعصبات ہوسکتے ہیں۔
- مخصوصیت کی کمی: وہ ان کاموں کے لیے موزوں نہیں ہو سکتے جن کے لیے مخصوص ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔
- سیکورٹی اور رازداری کے خدشات: حساس معلومات سے وابستہ خطرات
- بحالی: ہو سکتا ہے کہ وہ باقاعدہ اپ ڈیٹس حاصل نہ کریں۔
ممکنہ خرابیوں کے باوجود، اوپن سورس ڈیٹاسیٹس NLP اور مشین لرننگ کی ترقی میں، خاص طور پر نام کی ہستی کی شناخت کے شعبے میں ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں۔
یہاں مکمل مضمون پڑھیں:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
