Reconnaissance d'entités nommées par ajustement fin

La reconnaissance d'entités nommées par ajustement fin (Fine-Tuned Named Entity Recognition) adapte un modèle de langage pré-entraîné — le plus souvent BERT ou l'une de ses variantes — à la tâche d'identifier et de classifier les entités nommées (personnes, organisations, lieux, dates, etc.) dans un texte. En effectuant un ajustement fin sur un corpus étiqueté relativement petit, les praticiens obtiennent des performances de pointe en matière d'étiquetage de séquences sans avoir à entraîner un modèle à partir de zéro.