নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (এনইআর) হল প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (এনএলপি) একটি মূল দিক যা পাঠ্যের বড় ভলিউমের মধ্যে নির্দিষ্ট বিবরণ সনাক্ত করতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে সহায়তা করে। এনইআর অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে তথ্য নিষ্কাশন, পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ, এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। কার্যকর NER-এর জন্য, মেশিন লার্নিং মডেলগুলি প্রশিক্ষণের জন্য বিভিন্ন ডেটাসেটের প্রয়োজন।
NER-এর জন্য পাঁচটি উল্লেখযোগ্য ওপেন-সোর্স ডেটাসেট হল:
- CONLL 2003: সংবাদ ডোমেইন
- ক্যাডেক: মেডিকেল ডোমেইন
- উইকিনিউরাল: উইকিপিডিয়া ডোমেইন
- অনটোনোটস 5: বিভিন্ন ডোমেইন
- বিবিএন: বিভিন্ন ডোমেইন
এই ডেটাসেটগুলির সুবিধাগুলির মধ্যে রয়েছে:
- অভিগম্যতা: তারা বিনামূল্যে এবং সহযোগিতা উত্সাহিত
- তথ্য সমৃদ্ধি: তারা মডেল কর্মক্ষমতা উন্নত, বিভিন্ন তথ্য আছে
- সম্প্রদায় সমর্থন: তারা প্রায়ই একটি সহায়ক ব্যবহারকারী সম্প্রদায়ের সাথে আসে
- গবেষণার সুবিধা দিন: সীমিত ডেটা সংগ্রহের সংস্থান সহ গবেষকদের জন্য বিশেষভাবে দরকারী
যাইহোক, তারা অসুবিধা সঙ্গে আসে:
- উপাত্ত গুণমান: তারা ত্রুটি বা পক্ষপাত থাকতে পারে
- নির্দিষ্টতার অভাব: এগুলি নির্দিষ্ট ডেটার প্রয়োজন এমন কাজের জন্য উপযুক্ত নাও হতে পারে৷
- নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা উদ্বেগ: সংবেদনশীল তথ্যের সাথে সম্পর্কিত ঝুঁকি
- রক্ষণাবেক্ষণ: তারা নিয়মিত আপডেট নাও পেতে পারে
সম্ভাব্য ত্রুটি থাকা সত্ত্বেও, ওপেন-সোর্স ডেটাসেটগুলি এনএলপি এবং মেশিন লার্নিংয়ের অগ্রগতিতে, বিশেষ করে নামকৃত সত্তা স্বীকৃতির ক্ষেত্রে একটি অপরিহার্য ভূমিকা পালন করে।
এখানে সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
