Comprehensive Overview of Named Entity Recognition: Models, Domain-Specific Applications and Challenges

要約

自然言語処理 (NLP) の分野では、固有表現認識 (NER) は、非構造化テキストから構造化された洞察を抽出するための極めて重要なメカニズムとして際立っています。
この原稿は、基本原則と現代の AI の進歩を融合させて、NER 方法論の進化する状況を徹底的に調査します。
この研究は、NER の初歩的な概念から始まり、従来のルールベースの戦略から現代の驚異的な変圧器アーキテクチャに至るまでの幅広い技術に及び、特に BERT と LSTM や CNN などの統合に焦点を当てています。
この物語は、金融、法律、ヘルスケアなどの複雑な分野に合わせて調整されたドメイン固有の NER モデルを強調し、その特殊な適応性を強調します。
さらに、この研究では、強化学習、E-NER のような革新的な構造、NER 機能を強化する際の光学式文字認識 (OCR) の相互作用など、最先端のパラダイムについても掘り下げています。
この論文は、実践的な領域に基づいた洞察に基づいて、金融や生物医学などの分野における NER の不可欠な役割に光を当て、それらの分野が提示する特有の課題に取り組んでいます。
結論では未解決の課題と解決策を概説し、この研究が NER の研究と応用を掘り下げる人々のための包括的なガイドであることを示しています。

要約(オリジナル)

In the domain of Natural Language Processing (NLP), Named Entity Recognition (NER) stands out as a pivotal mechanism for extracting structured insights from unstructured text. This manuscript offers an exhaustive exploration into the evolving landscape of NER methodologies, blending foundational principles with contemporary AI advancements. Beginning with the rudimentary concepts of NER, the study spans a spectrum of techniques from traditional rule-based strategies to the contemporary marvels of transformer architectures, particularly highlighting integrations such as BERT with LSTM and CNN. The narrative accentuates domain-specific NER models, tailored for intricate areas like finance, legal, and healthcare, emphasizing their specialized adaptability. Additionally, the research delves into cutting-edge paradigms including reinforcement learning, innovative constructs like E-NER, and the interplay of Optical Character Recognition (OCR) in augmenting NER capabilities. Grounding its insights in practical realms, the paper sheds light on the indispensable role of NER in sectors like finance and biomedicine, addressing the unique challenges they present. The conclusion outlines open challenges and avenues, marking this work as a comprehensive guide for those delving into NER research and applications.

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