개체명 인식(Named Entity Recognition)

NER(Named Entity Recognition)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 한 영역으로, 텍스트에서 사람, 조직, 위치, 날짜, 시간, 통화, 비율과 같은 명명된 엔티티(명사)를 식별하고 분류하는 기술이다. NER 시스템은 주어진 문서에서 중요한 정보를 추출하는 데 사용되며, 정보 검색, 질의 응답 시스템, 콘텐츠 요약, 고객 지원 시스템, 그리고 감정 분석 등 다양한 NLP 응용 프로그램에 활용된다.

NER의 주요 기능:

• 엔티티 식별: 텍스트 데이터에서 사람의 이름, 기업 이름, 지리적 위치 등과 같은 엔티티를 식별합니다.
• 엔티티 분류: 식별된 엔티티를 사전 정의된 카테고리(예: 인물, 조직, 위치 등)로 분류합니다.
• 관계 추출: 텍스트 내에서 엔티티 간의 관계를 파악하고 추출합니다. 이는 텍스트 내에서 엔티티 간의 상호 작용을 이해하는 데 도움이 됩니다.

NER의 활용 사례:

• 정보 추출: 뉴스 기사, 소셜 미디어 포스트, 문서에서 중요한 정보를 추출하여 구조화된 데이터로 변환합니다.
• 문서 분류: 엔티티 정보를 기반으로 문서를 자동으로 분류하고 정리합니다.
• 지능형 검색 엔진: 특정 엔티티에 관한 정보를 효율적으로 검색하기 위해 사용됩니다.
• 챗봇과 가상 비서: 사용자 질문에서 중요한 엔티티를 식별하여 보다 정확한 답변을 제공합니다.
• 감성 분석: 제품, 서비스, 브랜드에 대한 특정 엔티티의 언급을 분석하여 고객의 의견과 태도를 이해합니다.
  N
  ER 기술의 발전은 딥러닝과 인공 신경망 모델의 진보 덕분에 크게 향상되었습니다. 이러한 모델들은 맥락과 의미를 더 잘 이해할 수 있게 해주며, NER의 정확도와 효율성을 높여줍니다.