論文の概要: Comprehensive Overview of Named Entity Recognition: Models,
Domain-Specific Applications and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14084v1
- Date: Mon, 25 Sep 2023 12:23:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-26 15:51:42.565088
- Title: Comprehensive Overview of Named Entity Recognition: Models,
Domain-Specific Applications and Challenges
- Title（参考訳）: 名前付きエンティティ認識の包括的概要:モデル、ドメイン固有応用、挑戦
- Authors: Kalyani Pakhale
- Abstract要約: この研究は、従来のルールベースの戦略から、トランスフォーマーアーキテクチャの現代的な驚異まで、幅広いテクニックを網羅している。
この物語は、金融、法律、医療といった複雑な分野に適したドメイン固有のNERモデルをアクセントし、特殊適応性を強調している。
この論文は、金融やバイオメディシンといった分野におけるNERの役割に光を当て、それらが抱える固有の課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the domain of Natural Language Processing (NLP), Named Entity Recognition
(NER) stands out as a pivotal mechanism for extracting structured insights from
unstructured text. This manuscript offers an exhaustive exploration into the
evolving landscape of NER methodologies, blending foundational principles with
contemporary AI advancements. Beginning with the rudimentary concepts of NER,
the study spans a spectrum of techniques from traditional rule-based strategies
to the contemporary marvels of transformer architectures, particularly
highlighting integrations such as BERT with LSTM and CNN. The narrative
accentuates domain-specific NER models, tailored for intricate areas like
finance, legal, and healthcare, emphasizing their specialized adaptability.
Additionally, the research delves into cutting-edge paradigms including
reinforcement learning, innovative constructs like E-NER, and the interplay of
Optical Character Recognition (OCR) in augmenting NER capabilities. Grounding
its insights in practical realms, the paper sheds light on the indispensable
role of NER in sectors like finance and biomedicine, addressing the unique
challenges they present. The conclusion outlines open challenges and avenues,
marking this work as a comprehensive guide for those delving into NER research
and applications.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)分野において、名前付きエンティティ認識(NER)は構造化されていないテキストから構造化された洞察を抽出するための重要なメカニズムである。
この写本は、NER方法論の進化する風景を徹底的に探求し、基礎原理と現代のAIの進歩を融合させたものである。
NERの初歩的な概念から始まったこの研究は、従来のルールベースの戦略から、トランスフォーマーアーキテクチャの現代的な驚異まで、幅広い技術、特にBERTとLSTMやCNNとの統合を強調している。
この物語は、金融、法律、医療といった複雑な分野に適したドメイン固有のNERモデルをアクセントし、特殊適応性を強調している。
さらに、この研究は強化学習、E-NERのような革新的な構造、およびNER能力を増強する光学文字認識(OCR)の相互作用を含む最先端のパラダイムを掘り下げている。
この論文は、実践的な領域における洞察に基づいて、金融やバイオメディシンといった分野におけるNERの役割に光を当て、彼らが提示するユニークな課題に対処する。
結論は、オープンな課題と道のりを概説し、この研究はnerの研究と応用にこだわる人々のための包括的なガイドである。
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