 שאַפֿן אַ באַשרייַבונג פון די נוצן פאַל פון Named Entity Recognition (NER).
געהייסן ענטיטי רעקאָגניטיאָן (NER) איז אַ סאַב-אַרבעט פון נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) וואָס ינוואַלווז ידענטיפיצירן און קאַטאַגערייזינג געהייסן ענטיטיז אין אַ טעקסט אין פאַר-דיפיינד קאַטעגאָריעס אַזאַ ווי מענטש נעמען, אָרגאַניזאַציע נעמען, לאָוקיישאַנז, דאַטעס און אנדערע באַטייַטיק אינפֿאָרמאַציע. דער הויפּט נוצן פאַל פון NER איז צו עקסטראַקט סטראַקטשערד אינפֿאָרמאַציע פון אַנסטראַקטשערד טעקסט דאַטן, וואָס קענען זיין געוויינט אין עטלעכע וועגן. פֿאַר בייַשפּיל, אינפֿאָרמאַציע יקסטראַקטיד מיט NER קענען ווערן גענוצט צו פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי פון זוכן מאָטאָר רעזולטאַטן דורך דערקענען און דיסאַמביגיוייטינג צווישן פאַרשידענע ענטיטיז מיט די זעלבע נאָמען. אן אנדער נוצן פאַל איז צו ידענטיפיצירן באציונגען צווישן ענטיטיז צו בויען וויסן גראַפס פֿאַר סעמאַנטיק אַנאַליסיס. NER קענען אויך זיין גענוצט צו פאַרבעסערן דאַטן מיינינג דורך פאַר-פּראַסעסינג טעקסט דאַטן צו ידענטיפיצירן געהייסן ענטיטיז און קאַטאַגערייז זיי פֿאַר גרינג ריטריוואַל. אַדדיטיאָנאַללי, NER קענען זיין געוויינט צו אָטאַמייט און פֿאַרבעסערן די עפעקטיווקייַט פון עטלעכע געשעפט פּראַסעסאַז, אַזאַ ווי דאָקומענט קלאַסאַפאַקיישאַן, קונה שטיצן, אינהאַלט פערזענליכען און רעקאָמענדאַציע סיסטעמען. אין קיצער, Named Entity Recognition איז אַ שטאַרק געצייַג אין די פעלד פון נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג צו עקסטראַקט און אָרגאַניזירן ווערטפול אינפֿאָרמאַציע פֿון גרויס אַמאַונץ פון טעקסט דאַטן פֿאַר פאַרשידן אַפּלאַקיישאַנז.