ScholarGate
Asisten
Process / pipeline

Pengenalan Entitas Bernama (NER)

Pengenalan entitas bernama (NER) adalah tugas pemrosesan bahasa alami yang secara otomatis mendeteksi dan memberi label entitas dalam teks — seperti orang, organisasi, lokasi, dan tanggal. Disurvei oleh Nadeau dan Sekine (2007) dan kemudian dikembangkan dengan arsitektur neural oleh Lample et al. (2016), tugas ini mengubah teks bebas menjadi rentang yang ditandai yang dapat digunakan oleh alat hilir.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+27 more

Sumber

  1. Nadeau, D. & Sekine, S. (2007). A survey of named entity recognition. Lingvisticae Investigationes. link
  2. Lample, G. et al. (2016). Neural Architectures for Named Entity Recognition. NAACL. DOI: 10.18653/v1/N16-1030

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 1). Named Entity Recognition (NER). ScholarGate. https://scholargate.app/id/text-mining/named-entity-recognition

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateNamed Entity Recognition (Named Entity Recognition (NER)). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/text-mining/named-entity-recognition · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026