{"id":253,"date":"2017-07-12T10:42:28","date_gmt":"2017-07-12T10:42:28","guid":{"rendered":"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/vocabolario\/named-entity-recognition\/"},"modified":"2018-06-22T16:04:20","modified_gmt":"2018-06-22T14:04:20","slug":"named-entity-recognition","status":"publish","type":"entity","link":"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/vocabolario\/named-entity-recognition\/","title":{"rendered":"Named Entity Recognition"},"content":{"rendered":"<p>La<strong> Named-entity recognition<\/strong> (acronimo NER, anche conosciuta\u00a0come identificazione\u00a0o estrazione di entit\u00e0) \u00e8 un processo dell&#8217;estrazione di informazioni che cerca di <strong>trovare e classificare ogni singolo elemento presente in un testo all&#8217;interno di categorie predefinite<\/strong> come ad esempio persone, organizzazioni, luoghi, eventi, quantit\u00e0, valute monetarie, percentuali e molto altro.<\/p>\n<p>La maggior parte dei sistemi di NER systems parte da blocchi di testo non annotati, come ad esempio questo qui: &#8220;WordLift \u00e8 un plugin per WordPress&#8221; e da qui estrae informazioni rilevanti<\/p>\n<ul>\n<li><em><strong>WordLift<\/strong> | schema-org:CreativeWork | <a href=\"http:\/\/lodview.it\/lodview\/?IRI=http:\/\/data.redlink.io\/91\/be9\/entity\/wordlift\">http:\/\/data.redlink.io\/91\/be9\/entity\/wordlift<\/a><\/em><\/li>\n<li><em><strong>Plugin<\/strong> | dbc:Software-add_ons | <a href=\"http:\/\/dbpedia.org\/page\/Plug-in_(computing)\">http:\/\/dbpedia.org\/page\/Plug-in_(computing)<\/a><\/em><\/li>\n<li><em><strong>WordPress<\/strong><\/em> | <em>dbc:Content_management_software<\/em> |\u00a0<a href=\"http:\/\/dbpedia.org\/page\/WordPress\">http:\/\/dbpedia.org\/page\/WordPress<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>L&#8217;estrazione di entit\u00e0 \u00e8 una delle\u00a0tecnologie chiave per <a class=\"wl-entity-page-link\" title=\"WordLift Srl\" href=\"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/vocabolario\/wordlift\/\" data-id=\"http:\/\/data.stg-wordliftblogq-stage.kinsta.cloud\/wl0215\/entity\/wordlift;http:\/\/data.stg-wordliftblogq-stage.kinsta.cloud\/wl0216\/entity\/wordlift_2;http:\/\/data.redlink.io\/91\/be9\/entity\/wordlift.html;http:\/\/data.stg-wordliftblogq-stage.kinsta.cloud\/wl0301\/entity\/wordlift\" >WordLift<\/a>. Scopriamo meglio\u00a0come funziona&#8230;<\/p>\n<p><span>Per cominciare, la Named-entity recognition usa una\u00a0KB (<\/span><b>K<\/b><span>nowledge <\/span><b>B<\/b><span>ase<\/span>) che contiene tutti i concetti noti (Named Entities) che possono essere\u00a0estratti da un testo.<\/p>\n<p><span>WordLift prende\u00a0le informazioni semantiche\u00a0dal contesto\u00a0creati dal suo utente\u00a0facendo leva sui\u00a0dataset disponibili gratuitamente sul web come\u00a0DBpedia e dal <a class=\"wl-entity-page-link\"  href=\"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/vocabolario\/glossario\/\" data-id=\"http:\/\/data.stg-wordliftblogq-stage.kinsta.cloud\/wl0215\/entity\/glossario;http:\/\/rdf.freebase.com\/ns\/m.013q_q;http:\/\/dbpedia.org\/resource\/Glossary\" >glossario<\/a> locale creato dall&#8217;utente stesso. <\/span><\/p>\n<p><span>Quando un nuovo concetto viene aggiunto al glossario dall&#8217;utente, WordLift apprende dal dominio di conoscenza del suo utente e migliora cos\u00ec la sua comprensione del contenuto.<\/span><\/p>\n<p><span>WordLift usa\u00a0un meccanismo\u00a0sofisticato di<\/span>\u00a0&#8216;<strong>disambiguazione delle entit\u00e0<\/strong>&#8216; (in inglese,\u00a0named-entity disambiguation, anche detta\u00a0<strong>NED<\/strong>) per riconoscere correttamente luoghi, societ\u00e0 e persone collegandole al web dei dati.<\/p>\n<p>Durante la fase di estrazione\u00a0hanno luogo\u00a0funzioni\u00a0di <a class=\"wl-entity-page-link\" title=\"Elaborazione del linguaggio naturale\" href=\"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/vocabolario\/elaborazione-del-linguaggio-naturale\/\" data-id=\"http:\/\/data.stg-wordliftblogq-stage.kinsta.cloud\/wl0215\/entity\/elaborazione_del_linguaggio_naturale;http:\/\/rdf.freebase.com\/ns\/m.05flf;http:\/\/dbpedia.org\/resource\/Natural_language_processing\" >NLP<\/a>, tra cui\u00a0<span><em>POS<\/em> (part of speech) <em>tagging<\/em><\/span>, <em>tokenisation<\/em>, <em>riconoscimento dei\u00a0limiti\u00a0della frase<\/em>, <em>regole\u00a0per l&#8217;uso delle maiuscole<\/em>\u00a0e <em>riferementi interni<\/em>.<\/p>\n<p><span>L&#8217;estrazione di\u00a0WordLift propone all&#8217;utente una serie di possibili entit\u00e0 che reppresentano i concetti che sono stati menzionati.<\/span><\/p>\n<p>Per saperne di pi\u00f9 sull&#8217;NLP di\u00a0WordLift dai un&#8217;occhiata alla nostra\u00a0<a href=\"http:\/\/docs.wordlift.it\/en\/latest\/analysis.html\">wiki<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Named-entity recognition (acronimo NER, anche conosciuta\u00a0come identificazione\u00a0o estrazione di entit\u00e0) \u00e8 un processo dell&#8217;estrazione di informazioni che cerca di trovare e classificare ogni singolo elemento presente in un testo all&#8217;interno di categorie predefinite come ad esempio persone, organizzazioni, luoghi, eventi, quantit\u00e0, valute monetarie, percentuali e molto altro. 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