Mae adnabod endid a enwir (NER) yn agwedd allweddol ar brosesu iaith naturiol (NLP) sy'n helpu i nodi a chategoreiddio manylion penodol o fewn llawer iawn o destun. Mae cymwysiadau NER yn cynnwys echdynnu gwybodaeth, crynhoi testun, a dadansoddi teimladau, ymhlith eraill. Ar gyfer NER effeithiol, mae angen setiau data amrywiol i hyfforddi modelau dysgu peirianyddol.
Pum set ddata ffynhonnell agored sylweddol ar gyfer NER yw:
- CONLL 2003: Parth newyddion
- CADEC: Parth meddygol
- WikiNEuRal: parth Wicipedia
- Nodiadau 5: Parthau amrywiol
- BBN: Parthau amrywiol
Mae manteision y setiau data hyn yn cynnwys:
- Hygyrchedd: Maent yn rhad ac am ddim ac yn annog cydweithio
- Cyfoeth Data: Maent yn cynnwys data amrywiol, gan wella perfformiad model
- Cymorth Cymunedol: Maent yn aml yn dod gyda chymuned defnyddwyr cefnogol
- Hwyluso Ymchwil: Yn arbennig o ddefnyddiol i ymchwilwyr sydd ag adnoddau casglu data cyfyngedig
Fodd bynnag, maent hefyd yn dod ag anfanteision:
- Ansawdd Data: Gallant gynnwys gwallau neu ragfarnau
- Diffyg Penodoldeb: Efallai na fyddant yn addas ar gyfer tasgau sy'n gofyn am ddata penodol
- Pryderon ynghylch Diogelwch a Phreifatrwydd: Risgiau sy'n gysylltiedig â gwybodaeth sensitif
- Cynnal a chadw: Efallai na fyddant yn derbyn diweddariadau rheolaidd
Er gwaethaf yr anfanteision posibl, mae setiau data ffynhonnell agored yn chwarae rhan hanfodol yn natblygiad NLP a dysgu peirianyddol, yn benodol ym maes adnabod endidau a enwir.
Darllenwch yr erthygl lawn yma:
https://wikicatch.com/open-datasets-for-named-entity-recognition/
