Named entity recognition (NER) adalah salah satu teknik utama dalam natural language processing yang bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas penting dalam teks, seperti nama orang, lokasi, dan organisasi. Dengan NER, sistem dapat mengenali elemen-elemen kunci yang penting untuk analisis lebih lanjut.
Fungsi NER
NER digunakan untuk menandai dan mengekstrak informasi penting dari korpus teks yang besar. Hal ini sangat membantu dalam aplikasi seperti analisis sentimen, pelacakan berita, dan ekstraksi data otomatis.
Tantangan NER
Beberapa tantangan utama dalam NER meliputi ambiguasi entitas, variasi penulisan nama, dan kebutuhan akan pelabelan data dalam jumlah besar untuk melatih model. Bahasa yang kaya morfologi seperti bahasa Indonesia juga menambah kompleksitas proses ini.
Implementasi NER
NER dapat diimplementasikan menggunakan berbagai metode, mulai dari pendekatan berbasis aturan hingga model machine learning dan deep learning yang lebih canggih.