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Glossario

Riconoscimento di entità nominate (NER)

Che cos’è Riconoscimento di entità nominate (NER)?

Il riconoscimento di entità nominate (Named Entity Recognition, NER) è una tecnica di elaborazione del linguaggio che individua in un testo nomi di persone, aziende e luoghi, oltre a date o importi, e li assegna a una categoria. In questo modo il testo libero diventa un dato strutturato. Esempio: da un’email si estraggono automaticamente azienda mittente, referente, data di consegna e importo della fattura da inserire nel CRM.

Come aiuta KI.ordo

Il modello KI.ordo «Estrarre nomi, aziende, luoghi e date» restituisce queste informazioni da un testo come elenco strutturato (JSON).

Scopri di più →: Riconoscimento di entità nominate (NER)

Modelli adatti

Temi

  • NLP
  • Estrazione di informazioni
  • Analisi del testo

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Termini correlati

IA estrattiva

Con IA estrattiva si indicano i metodi che ricavano informazioni già presenti in testi o documenti, invece di formulare contenuti nuovi. Il risultato proviene dalla fonte alla lettera o in una struttura fissa: numeri di fattura da un PDF, frasi chiave per un riassunto o il passaggio pertinente come risposta a una domanda. Poiché nulla viene inventato, il rischio di affermazioni errate è minore rispetto agli approcci puramente generativi; spesso i due si combinano.

  • Estrazione di informazioni
  • Documenti
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Modello

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L'elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing) è il ramo dell'IA che permette ai computer di analizzare, comprendere e generare il linguaggio umano scritto o parlato. Comprende compiti come traduzione, classificazione, riassunto, analisi del sentiment e sistemi di domanda-risposta. Un tempo dominavano regole e metodi statistici; oggi il settore è plasmato dai grandi modelli linguistici.

  • NLP
  • Linguaggio
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Risoluzione delle coreferenze

La risoluzione delle coreferenze è un compito dell'elaborazione del linguaggio naturale che individua quali espressioni di un testo indicano la stessa persona, cosa o situazione. Nella frase «La signora Weber ha chiamato. Chiede di essere richiamata», il sistema deve capire che il soggetto sottinteso è la signora Weber. È importante per riassunti, estrazione di informazioni e chatbot che devono mantenere i riferimenti attraverso più frasi o scambi.

  • NLP
  • Comprensione del testo
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spaCy

spaCy è una libreria Python open source per l'elaborazione del linguaggio naturale, sviluppata dall'azienda berlinese Explosion. Suddivide i testi in parole e frasi, individua categorie grammaticali e forme base, analizza la struttura delle frasi e riconosce entità nominate come persone, aziende o luoghi. Esistono modelli preaddestrati per molte lingue, tra cui l'italiano. spaCy è pensata per la velocità e l'uso in applicazioni reali, ad esempio per pre-elaborare grandi quantità di documenti.

  • NLP
  • Python
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