Извлечение информации означает создание структурированных данных из неструктурированного текста. На практике задача может выглядеть так: нужно автоматически создать запись в календаре исходя из текста письма, как на рисунке ниже.

https://habr.com/ru/post/675220/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=675220

Всем добрый день! Предлагаю рассмотреть архитектуру новой модели W2NER для решения задачи распознавания сущностей в текстах и обучить её работе с русским языком.

https://habr.com/ru/post/659823/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=659823

В предыдущей статье мы уже подробно рассмотрели процесс разметки семантической сегментации в CVAT. Сейчас я подробнее расскажу по NER-разметку в другом популярном open source инструменте Label Studio

Предупреждаю, статья в первую очередь направлена на новичков, которые делают первые шаги в разметке данных. Как и в прошлый раз мы шаг за шагом пройдем путь от установки и настройки проекта до экспорта уже размеченного датасета.

В процессе будем подробнее останавливаться на нюансах связанных с извлечением именованных сущностей и рекомендациях из личного опыта.

https://habr.com/ru/post/659791/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=659791