ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ (NER) ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। NER ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ, ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ, ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ NER ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
NER ਲਈ ਪੰਜ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾਸੇਟ ਹਨ:
- CONLL 2003: ਨਿਊਜ਼ ਡੋਮੇਨ
- CADEC: ਮੈਡੀਕਲ ਡੋਮੇਨ
- ਵਿਕੀਨਿਊਰਲ: ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਡੋਮੇਨ
- OntoNotes 5: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨ
- BBN: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨ
ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ: ਉਹ ਮੁਫਤ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ
- ਡਾਟਾ ਅਮੀਰੀ: ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ
- ਭਾਈਚਾਰਕ ਸਹਾਇਤਾ: ਉਹ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ
- ਖੋਜ ਦੀ ਸਹੂਲਤ: ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੀਮਤ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਆਉਂਦੇ ਹਨ:
- ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ: ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ
- ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਘਾਟ: ਉਹ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਜੋਖਮ
- ਨਿਗਰਾਨੀ: ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਅੱਪਡੇਟ ਨਾ ਮਿਲੇ
ਸੰਭਾਵੀ ਕਮੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾਸੇਟ NLP ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
