পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| ঘটনা সনাক্তকরণ× | নামযুক্ত সত্তা শনাক্তকরণ (NER)× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | টেক্সট খনন | টেক্সট খনন |
| পরিবার | Process / pipeline | Process / pipeline |
| উদ্ভবের বছর | — | — |
| প্রবর্তক | — | — |
| ধরন≠ | NLP information-extraction task | NLP sequence-labelling task |
| মৌলিক উৎস≠ | Doddington, G. et al. (2004). The Automatic Content Extraction (ACE) Program — Tasks, Data, and Evaluation. LREC. link ↗ | Nadeau, D. & Sekine, S. (2007). A survey of named entity recognition. Lingvisticae Investigationes. link ↗ |
| অপর নাম≠ | event extraction, Olay Tespiti (Event Detection) | NER, entity tagging, Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) |
| সম্পর্কিত≠ | 4 | 3 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Event detection is a natural-language-processing information-extraction task that finds events, historical developments, and action expressions in text and classifies them by type. It grew out of the Automatic Content Extraction (ACE) program described by Doddington et al. (2004) and is widely used in news analysis and historical research. | Named entity recognition (NER) is a natural-language-processing task that automatically detects and labels entities in text — such as people, organisations, locations, and dates. Surveyed by Nadeau and Sekine (2007) and later advanced with neural architectures by Lample et al. (2016), it turns free-running text into tagged spans that downstream tools can use. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|