El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es un aspecto clave del procesamiento del lenguaje natural (NLP) que ayuda a identificar y categorizar detalles específicos dentro de grandes volúmenes de texto. Las aplicaciones de NER incluyen extracción de información, resumen de texto y análisis de sentimientos, entre otras. Para que una NER sea eficaz, se necesitan diversos conjuntos de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático.
Cinco conjuntos de datos importantes de código abierto para NER son:
- CONLL 2003: Dominio de noticias
- CADEC: Dominio médico
- WikiNEural: Dominio de Wikipedia
- SobreNotas 5: Varios dominios
- BBN: Varios dominios
Las ventajas de estos conjuntos de datos incluyen:
- Accesibilidad: Son gratuitos y fomentan la colaboración.
- Riqueza de datos: Contienen datos diversos, lo que mejora el rendimiento del modelo.
- Soporte comunitario: A menudo cuentan con una comunidad de usuarios que los apoya.
- Facilitar la investigación: Especialmente útil para investigadores con recursos limitados para la recopilación de datos.
Sin embargo, también tienen desventajas:
- Calidad de los datos: Pueden contener errores o sesgos.
- Falta de especificidad: Es posible que no sean adecuados para tareas que requieran datos específicos.
- Preocupaciones de seguridad y privacidad: Riesgos asociados a la información sensible
- Mantenimiento: Es posible que no reciban actualizaciones periódicas.
A pesar de los posibles inconvenientes, los conjuntos de datos de código abierto desempeñan un papel esencial en el avance de la PNL y el aprendizaje automático, específicamente en el área del reconocimiento de entidades nombradas.
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https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
