:::
專有名詞標記 / 命名實體標註 - 教育百科
回到頁面頂端圖示
| 專 | |
| 有 | |
| 名 | |
| 詞 | |
| 標 | |
| 記 | |
| / | |
| 命 | |
| 名 | |
| 實 | |
| 體 | |
| 標 | |
| 註 |
國家教育研究院辭書
基本資料
| 英文： | named entity tagging |
| 作者： | 曾元顯 |
| 日期： | 2012年10月 |
| 出處： | 圖書館學與資訊科學大辭典 |
辭書內容
|
名詞解釋： 專有名詞標記（name entity tagging），或稱命名實體標註，是自然語言處理中的一項任務，也跟資訊檢索中的資訊擷取議題有關。在全文文件中，常有人名、地名、機構名等詞彙出現，以及關於時間、金錢等不同格式數據的表達，這些詞彙經常不會出現在既有的詞庫中，因此需要特別的標註，以便擷取及應用。以此句為例：「昨日報載誤指陳光標捐了伍佰元給西湖的人民黨」，專有名詞標記需將：「昨日」標註成時間名詞並轉換成日期，「陳光標」標註為人名，「伍佰元」標註為金錢數量，「西湖」標註為地名，「人民黨」標註為組織名。若標註技術不佳，可能會將該句斷出「日報」、「指陳」、「伍佰」等詞彙，以致於影響專有名詞的辨識與標記。專有名詞的標記，不僅可以解決詞庫涵蓋不足的問題，也因其牽涉到人、事、時、地、物等重要內容，對於文字的自動理解、推論、重點摘要，以及資訊的檢索、知識的探勘，都是重要的參考依據。國際上最早進行專有名詞標記的評比活動，是美國於1987年開始的訊息理解會議（Message Understanding Conference，簡稱MUC）。參與評比的隊伍，對英文的專有名詞標記，其最佳成效已接近人工標註的水準。對中文的標註，其成效雖然還有相當的落差，但已可協助大量語料的自動化處理，進行相關的應用。 |
|
| 資料來源： | 國家教育研究院_專有名詞標記 / 命名實體標註 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |