[NLP] Tìm hiểu về nhận dạng thực thể - Named entity recognition (NER)

Trong thời đại bùng nổ dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI), khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ tìm kiếm thông tin, chatbot, cho đến phân tích dữ liệu lớn. Một trong những công nghệ cốt lõi của NLP chính là Nhận diện thực thể có tên (Named Entity Recognition - NER), giúp hệ thống tự động xác định và phân loại các thực thể quan trọng như tên người, tổ chức, địa điểm, ngày tháng, số liệu, v.v., trong văn bản.

Vậy nhận dạng thực thể có tên là gì? Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu khái niệm, cách hoạt động, các phương pháp nhận diện, các mô hình phổ biến và những thách thức của NER. Hãy cùng Tokyo Tech Lab tìm hiểu chi biết nội dung bài viết ngay sau đây nhé!

I. Nhận diện thực thể có tên - NER là gì?

Nhận diện thực thể có tên hay “Named Entity Recognition - NER” là một kỹ thuật trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP), dùng để nhận diện và phân loại các thực thể có tên (named entities) trong văn bản. "Thực thể có tên" ở đây là những thứ cụ thể như tên người, địa điểm, tổ chức, ngày tháng, số tiền, sự kiện, v.v.

Ví dụ, trong câu:

"Tokyo Tech Lab ra mắt phần mềm TEAMHUB LMS trong năm 2025”

Hệ thống NER sẽ nhận diện và gán nhãn:

• Tokyo Tech Lab → Công ty/tổ chức.

• "TEAMHUB LMS" → Tên sản phẩm (trong một số hệ thống NER tiên tiến, nó có thể được gắn nhãn là "Product" hoặc "Software").

• "2025" → Thời gian.

NER giúp máy tính hiểu văn bản giống như con người, từ đó hỗ trợ nhiều ứng dụng quan trọng trong AI, tìm kiếm thông tin, chatbot, và hệ thống gợi ý thông minh.

II. Cách hoạt động của Named Entity Recognition - NER

Hệ thống Nhận diện thực thể có tên (Named Entity Recognition - NER) hoạt động bằng cách phân tích văn bản, xác định các thực thể quan trọng và gán nhãn chúng vào các danh mục đã được xác định trước, chẳng hạn như tên người, tổ chức, địa điểm, thời gian, tiền tệ, v.v.

Quá trình này có thể được thực hiện bằng nhiều phương pháp khác nhau, từ quy tắc thủ công đến học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning), mỗi phương pháp đều có ưu điểm riêng. Hãy cùng tôi tìm hiểu chi tiết trong phần dưới đây nhé!

1. Quy trình nhận diện thực thể từ văn bản

Named Entity Recognition (NER) là một quá trình tự động trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nhằm nhận diện và phân loại các thực thể có tên trong văn bản. Để làm được điều này, NER đi qua một chuỗi các bước kết hợp giữa công nghệ ngôn ngữ học, máy học, và đôi khi cả học sâu (deep learning). Dưới đây là cách NER hoạt động chi tiết:

Bước 1: Chuẩn bị và tiền xử lý dữ liệu (Preprocessing)

Trước khi NER bắt đầu nhận diện thực thể, văn bản cần được xử lý để dễ dàng phân tích hơn:

• Phân đoạn văn bản (Tokenization): Chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn như từ hoặc cụm từ.

• Ví dụ: "Tokyo Tech Lab ra mắt phần mềm TEAMHUB LMS trong năm 2025" → ["Tokyo", "Tech", "Lab", "ra", "mắt", “phần”, “mềm”, "TEAMHUB", "LMS", "trong", "năm", "2025"].

• Với tiếng Việt, việc này phức tạp hơn vì không có khoảng cách rõ ràng giữa các từ. Cần công cụ phân đoạn từ như VnCoreNLP để tách thành "Tokyo", "Tech", "Lab", "ra mắt", “phần”, “mềm”, "TEAMHUB", "LMS", "trong", "năm", "2025".

• Chuẩn hóa (Normalization): Xử lý dấu câu, chữ hoa/thường, hoặc lỗi chính tả để dữ liệu đồng nhất.

• Gắn nhãn cú pháp (Part-of-Speech Tagging - POS): Xác định từ loại (danh từ, động từ, tính từ) để hỗ trợ nhận diện thực thể. Ví dụ: "Tokyo Tech Lab" được gắn nhãn là danh từ riêng.

Bước 2: Nhận diện thực thể (Entity Detection)

Sau khi văn bản được xử lý, hệ thống sẽ tìm kiếm các cụm từ có khả năng là thực thể bằng cách so sánh với một tập hợp các quy tắc, từ điển hoặc mô hình học máy.

Có các phương pháp chính để xác định thực thể trong văn bản như:

• Dựa trên từ điển: So sánh các từ với một danh sách từ vựng có sẵn (Dictionary-based).

• Dựa trên quy tắc: Sử dụng các biểu thức chính quy (Regex) để xác định mô hình từ vựng.

• Dựa trên thống kê hoặc máy học: Sử dụng mô hình đã được huấn luyện để dự đoán đâu là thực thể dựa trên ngữ cảnh. Ví dụ: "Tokyo Tech Lab" thường xuất hiện trong ngữ cảnh công ty, nên được nhận diện là tổ chức.

• Ngữ cảnh (Context): Xem xét các từ xung quanh để quyết định. "Ra mắt" trước "TEAMHUB LMS" gợi ý đây là tên sản phẩm.

Bước 3: Phân loại thực thể (Entity Classification)

Sau khi phát hiện, các thực thể trong văn bản được gắn nhãn theo từng loại, chẳng hạn như Tên người, Tổ chức, Địa điểm, Thời gian, Sản phẩm, v.v. Việc nhận diện thực thể có thể được thực hiện bằng hai phương pháp chính:

a. Mô hình máy học (Machine Learning):

Mô hình máy học sử dụng các thuật toán thống kê để phát hiện và phân loại thực thể trong văn bản. Không giống như học sâu, phương pháp này dựa trên các đặc trưng (features) được trích xuất thủ công từ dữ liệu, sau đó sử dụng các thuật toán học có giám sát để huấn luyện mô hình.

Các thuật toán phổ biến như:

• CRF (Conditional Random Fields): Là một mô hình đồ thị xác suất được sử dụng rộng rãi trong các bài toán gán nhãn chuỗi, bao gồm NER. CRF xem xét ngữ cảnh của từ trong câu để cải thiện độ chính xác, thay vì chỉ phân loại từng từ một cách độc lập.

• SVM (Support Vector Machines): Là một thuật toán học có giám sát, hoạt động bằng cách tìm một siêu phẳng (hyperplane) tối ưu để phân biệt các lớp dữ liệu. Trong NER, SVM sử dụng các đặc trưng như từ loại (POS tags), tiền tố/hậu tố của từ, hoặc các từ xung quanh để đưa ra dự đoán.

• HMM (Hidden Markov Model): Là một mô hình xác suất dựa trên chuỗi, thường được sử dụng để nhận diện thực thể trong văn bản dựa vào sự chuyển đổi trạng thái giữa các từ. Tuy nhiên, HMM thường có hiệu suất kém hơn CRF do khó mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp trong câu.

Quá trình huấn luyện mô hình:

- Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện

• Dữ liệu bao gồm các câu văn đã được gắn nhãn thực thể.
• Ví dụ:
  • "VinFast" → Organization
  • "Hà Nội" → Location

- Trích xuất đặc trưng (Feature Engineering)

• Một số đặc trưng quan trọng để mô hình nhận diện thực thể:
  • Từ loại (POS tags): Cho biết từ đó là danh từ, động từ hay tính từ. 
  • Ngữ cảnh xung quanh: Các từ liền kề có ảnh hưởng đến việc nhận diện thực thể.
  • Hình thái từ (Morphology): Xem xét các tiền tố/hậu tố của từ (ví dụ: "Inc." thường đi kèm với tên công ty).

- Huấn luyện mô hình

• Sử dụng các thuật toán như CRF hoặc SVM để học cách nhận diện thực thể dựa trên dữ liệu huấn luyện.

- Dự đoán trên dữ liệu mới

• Khi mô hình được triển khai, nó có thể phân loại thực thể trong văn bản chưa từng thấy trước đó.

Ví dụ nhận diện thực thể trong câu: 

Với câu "Tokyo Tech Lab ra mắt phần mềm TEAMHUB LMS trong năm 2025", mô hình có thể nhận diện như sau:

• "Tokyo Tech Lab" → Organization (Dựa vào ngữ cảnh của câu)

• "TEAMHUB LMS" → Product (Do từ "ra mắt" thường đi với sản phẩm)

• "2025" → Time (Là một mốc thời gian rõ ràng)

b. Học sâu (Deep Learning):

Phương pháp này sử dụng các mô hình mạng nơ-ron tiên tiến để tự động học và trích xuất đặc trưng từ dữ liệu văn bản, giúp cải thiện độ chính xác so với các phương pháp truyền thống. Một số mô hình phổ biến bao gồm:

• LSTM (Long Short-Term Memory): Là một dạng của mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN), được thiết kế để ghi nhớ thông tin trong khoảng cách xa trong câu. Phù hợp với các bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhờ khả năng nắm bắt ngữ cảnh dài hạn.

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Sử dụng kiến trúc Transformer, cho phép mô hình hiểu ngữ cảnh theo cả hai chiều (từ trái sang phải và từ phải sang trái). Nhờ đó, BERT có thể nhận diện thực thể với độ chính xác cao hơn, đặc biệt trong các trường hợp ngữ nghĩa phức tạp.

Ví dụ, trong câu "Tokyo Tech ra mắt Teamhub - LMS năm 2024", BERT có thể hiểu rằng "Tokyo Tech" là tổ chức chứ không phải địa điểm, nhờ vào bối cảnh của câu.

Với khả năng học sâu từ lượng dữ liệu lớn, các mô hình này đang trở thành tiêu chuẩn cho nhiều ứng dụng NLP hiện nay.

Bước 4:  Xử lý hậu kỳ (Post-processing)

Sau khi mô hình nhận diện thực thể, kết quả chưa chắc đã hoàn hảo. Xử lý hậu kỳ giúp cải thiện độ chính xác và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu. Một số bước quan trọng trong giai đoạn này bao gồm:

• Kiểm tra tính nhất quán: Đảm bảo cùng một thực thể trong văn bản được gắn nhãn giống nhau. Ví dụ: Nếu "Tokyo Tech Lab" xuất hiện lần hai, nó vẫn là Organization.

• Loại bỏ nhầm lẫn: Nếu hệ thống không chắc chắn về kết quả phân loại (ví dụ: "Apple" có thể là tổ chức hay quả táo), thì lúc này hệ thống dựa vào ngữ cảnh hoặc dữ liệu bổ sung để quyết định.

• Kết hợp cụm từ: Gộp các từ liên quan thành một thực thể hoàn chỉnh (như "Tokyo Tech Lab" thay vì tách "Tokyo", "Tech", “Lab”).

2. Các loại thực thể phổ biến mà NER thường nhận diện

NER có thể nhận diện nhiều loại thực thể khác nhau, tùy thuộc vào mục đích và ứng dụng cụ thể. Dưới đây là một số thực thể phổ biến mà NER thường xử lý:

• Tên người (Person - PER)

• Tổ chức (Organization - ORG)

• Tên địa điểm (Location - LOC)

• Ngày tháng, thời gian (Date/Time - DATE/TIME)

• Tiền tệ (Monetary Value - MONEY)

• Sự kiện (Event)

• Sản phẩm (Product)

Việc nhận diện đúng loại thực thể giúp máy tính hiểu rõ hơn về ngữ cảnh của văn bản và cải thiện hiệu suất trong các ứng dụng NLP như chatbot, tìm kiếm thông tin, và phân tích dữ liệu.

III. Các phương pháp tiếp cận nhận dạng thực thể có tên - NER

Nhận dạng thực thể có tên (NER) có thể được thực hiện bằng nhiều phương pháp khác nhau, từ những cách tiếp cận truyền thống dựa trên quy tắc, từ điển đến các mô hình tiên tiến sử dụng học máy và học sâu. Dưới đây là bốn phương pháp chính được sử dụng phổ biến trong NER.

1. Phương pháp dựa trên từ điển (Dictionary-based methods)

Phương pháp này hoạt động dựa trên một danh sách từ điển chứa các thực thể đã được định nghĩa sẵn, chẳng hạn như tên người, tổ chức, địa điểm hoặc sản phẩm. Khi phân tích văn bản, hệ thống sẽ so sánh các từ trong văn bản với danh sách này để xác định xem chúng có thuộc nhóm thực thể nào không.

Ưu điểm lớn nhất của phương pháp từ điển là dễ triển khai và có thể mang lại kết quả chính xác nếu danh sách thực thể được cập nhật đầy đủ. Tuy nhiên, phương pháp này gặp khó khăn khi xử lý các thực thể mới chưa có trong từ điển và không thể xác định được ý nghĩa thực sự của một từ trong các ngữ cảnh khác nhau. Ví dụ, từ “Apple” có thể chỉ một loại trái cây hoặc là một hãng điện thoại, và phương pháp từ điển không thể phân biệt được điều này nếu không có thông tin bổ sung.

2. Dựa trên quy tắc (Rule-based methods)

Phương pháp dựa trên quy tắc sử dụng một tập hợp các luật và mẫu câu để xác định các thực thể trong văn bản. Các quy tắc có thể dựa vào cấu trúc ngữ pháp, định dạng đặc trưng hoặc các dấu hiệu nhận diện. Ví dụ, các cụm từ chứa “ông”, “bà”, “công ty”, “tập đoàn” thường đi kèm với tên riêng, trong khi các số liệu có định dạng cụ thể như “20%” hoặc “12/05/2024” có thể thuộc nhóm thực thể số hoặc ngày tháng.

Lợi thế của phương pháp này là có thể kiểm soát tốt kết quả nếu các quy tắc được thiết lập chính xác. Tuy nhiên, việc xây dựng quy tắc đòi hỏi nhiều thời gian và công sức, đồng thời khó mở rộng khi dữ liệu thay đổi liên tục. Một nhược điểm khác là hệ thống dựa trên quy tắc có thể không hoạt động hiệu quả trong các ngữ cảnh linh hoạt, vì chỉ cần một chút thay đổi trong cách diễn đạt, quy tắc có thể trở nên vô hiệu.

3. Dựa trên học máy (Machine learning-based methods)

Khác với hai phương pháp trên, phương pháp học máy không sử dụng danh sách từ điển hay quy tắc cố định, mà dựa vào các mô hình toán học để học cách nhận diện thực thể từ dữ liệu huấn luyện. Các mô hình phổ biến được sử dụng trong NER bao gồm Support Vector Machines (SVM), Hidden Markov Models (HMM) và Conditional Random Fields (CRF).

Phương pháp này có ưu điểm là khả năng tự học từ dữ liệu và nhận diện tốt các thực thể mới mà không cần cập nhật danh sách từ điển. Tuy nhiên, độ chính xác của hệ thống phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu huấn luyện. Nếu dữ liệu huấn luyện không đủ lớn hoặc không đa dạng, mô hình có thể gặp khó khăn trong việc nhận diện chính xác thực thể trong các văn bản thực tế.

4. Dựa trên học sâu (Deep learning-based methods)

Phương pháp học sâu là bước phát triển cao hơn của học máy, sử dụng các mô hình mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks - DNN) để nhận diện thực thể. Một số kiến trúc phổ biến được áp dụng trong NER bao gồm Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM (BiLSTM) và Transformer (như BERT, GPT, T5).

Ưu điểm lớn nhất của học sâu là khả năng nhận diện thực thể với độ chính xác cao, ngay cả khi các thực thể xuất hiện trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Các mô hình như BERT có thể hiểu rõ ý nghĩa của từ dựa trên bối cảnh xung quanh, giúp giảm thiểu sai sót khi phân loại thực thể.

Tuy nhiên, phương pháp này cũng đi kèm với nhiều thách thức. Đầu tiên, việc huấn luyện mô hình học sâu yêu cầu một lượng dữ liệu rất lớn để đạt hiệu suất tối ưu. Thứ hai, các mô hình này đòi hỏi tài nguyên tính toán mạnh mẽ, chẳng hạn như GPU hoặc TPU, khiến chúng trở nên khó tiếp cận đối với những tổ chức nhỏ hoặc cá nhân không có hạ tầng phù hợp.

IV. Các mô hình nhận dạng thực thể (NER) phổ biến hiện nay

Hiện nay, NER có nhiều mô hình được ứng dụng rộng rãi, mỗi mô hình có những đặc điểm riêng về cách xử lý ngữ liệu và hiệu suất nhận diện thực thể. Trong phần này, chúng ta sẽ điểm qua các mô hình phổ biến nhất ngay dưới đây.

1. SpaCy – Mô hình NER mạnh mẽ, dễ sử dụng với Python

SpaCy là một trong những thư viện NLP mạnh mẽ nhất dành cho Python, được tối ưu hóa để xử lý văn bản nhanh và hiệu quả. Mô hình NER của SpaCy có sẵn cho nhiều ngôn ngữ khác nhau và có thể nhận diện các thực thể phổ biến như tên người, địa danh, tổ chức, ngày tháng. Điểm mạnh của SpaCy nằm ở hiệu suất cao và giao diện lập trình đơn giản, giúp dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng thực tế. Tuy nhiên, khả năng tùy chỉnh của nó bị hạn chế so với các mô hình học sâu.

2. NLTK – Phù hợp với các dự án học thuật

NLTK (Natural Language Toolkit) là một thư viện NLP phổ biến trong nghiên cứu và giảng dạy. NLTK cung cấp nhiều công cụ hữu ích cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm cả mô hình NER dựa trên phương pháp thống kê. Mặc dù phù hợp cho các dự án học thuật, NLTK có hiệu suất thấp hơn so với SpaCy và không có sẵn các mô hình học sâu tiên tiến, khiến nó kém hiệu quả trong các ứng dụng thương mại.

3. BERT- based models – Cách mạng trong NER

Sự ra đời của BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) đã thay đổi hoàn toàn cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trong đó có NER. Khác với các mô hình trước đó, BERT sử dụng cơ chế self-attention để nắm bắt ngữ cảnh của một từ trong toàn bộ câu, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của NER. Các phiên bản cải tiến của BERT như RoBERTa, SpanBERT và BERT-CRF đã giúp mô hình này trở thành một trong những lựa chọn hàng đầu trong các ứng dụng NLP hiện đại. Tuy nhiên, BERT yêu cầu tài nguyên tính toán rất lớn, đặc biệt là khi huấn luyện hoặc triển khai trên quy mô lớn.

4. Hugging Face Transformers – Bộ mô hình mạnh mẽ cho NER

Ngoài BERT, Hugging Face Transformers cũng cung cấp nhiều mô hình mạnh mẽ cho NER, chẳng hạn như RoBERTa, DistilBERT và XLM-R. Những mô hình này được huấn luyện trên lượng dữ liệu lớn và có thể được tinh chỉnh (fine-tune) để phù hợp với các ứng dụng cụ thể. Tuy nhiên, do yêu cầu tài nguyên cao, việc triển khai các mô hình này thường đòi hỏi GPU mạnh và cần kiến thức chuyên sâu về NLP.

V. Thách thức và hạn chế của Named Entity Recognition - NER

Mặc dù Named Entity Recognition (NER) đã có những tiến bộ đáng kể nhờ vào các mô hình học sâu và AI hiện đại, nhưng công nghệ này vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức và hạn chế. Những khó khăn này không chỉ liên quan đến yếu tố kỹ thuật mà còn xuất phát từ đặc trưng ngôn ngữ và dữ liệu. Dưới đây là những thách thức lớn nhất mà NER đang gặp phải.

1. Xử lý đa ngôn ngữ và ngôn ngữ ít tài nguyên

Một trong những thách thức lớn nhất của NER là khả năng nhận diện thực thể trong nhiều ngôn ngữ khác nhau, đặc biệt là những ngôn ngữ có ít dữ liệu huấn luyện. Các mô hình NER hiện nay chủ yếu được huấn luyện trên tiếng Anh, dẫn đến hiệu suất kém khi áp dụng vào các ngôn ngữ khác như tiếng Việt, Thái, hoặc Hindi. Ngoài ra, những ngôn ngữ có hình thái biến đổi mạnh như tiếng Đức hay tiếng Pháp cũng gây khó khăn do một thực thể có thể xuất hiện dưới nhiều dạng khác nhau. Đối với những ngôn ngữ có ít tài nguyên  (low-resource languages), sự thiếu hụt dữ liệu huấn luyện chất lượng khiến NER hoạt động kém hiệu quả.

2. Nhận diện thực thể mới (Out-of-Vocabulary Entities - OOV)

NER hoạt động dựa trên dữ liệu huấn luyện, nên khi gặp một thực thể mới chưa từng xuất hiện trong tập dữ liệu, mô hình có thể không nhận diện chính xác. Điều này thường xảy ra với tên riêng của các công ty mới thành lập, nhân vật nổi tiếng mới xuất hiện hoặc địa danh mới được nhắc đến trên báo chí. Ngoài ra, những lĩnh vực chuyên ngành như y khoa, tài chính hay luật pháp thường có hệ thống thuật ngữ đặc thù mà mô hình chưa được huấn luyện đầy đủ, gây khó khăn trong việc nhận diện chính xác các thực thể này.

3. Hiểu ngữ cảnh và xử lý sự mơ hồ trong ngôn ngữ

Ngôn ngữ tự nhiên có tính đa nghĩa cao, khiến NER gặp khó khăn trong việc xác định đúng thực thể trong mọi trường hợp. Một số từ có thể mang nhiều ý nghĩa khác nhau tùy vào ngữ cảnh, ví dụ như "Amazon" có thể chỉ công ty công nghệ hoặc dòng sông ở Nam Mỹ. Ngoài ra, có nhiều tên riêng trùng nhau nhưng lại chỉ các thực thể khác nhau, như "Apple" có thể là một tên của một hãng điện thoại thông minh hoặc là một trái táo. Khi không có đủ ngữ cảnh, mô hình có thể đưa ra dự đoán sai hoặc không chính xác.

4. Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu huấn luyện

NER có độ chính xác cao khi được huấn luyện trên bộ dữ liệu đầy đủ và chính xác. Tuy nhiên, nếu dữ liệu huấn luyện có chất lượng kém, mô hình sẽ gặp vấn đề nghiêm trọng. Một số khó khăn bao gồm dữ liệu không cân bằng (quá tập trung vào một số loại thực thể nhất định), dữ liệu bị gán nhãn sai, hoặc thiếu dữ liệu đặc thù cho một số lĩnh vực chuyên sâu. Ví dụ, một mô hình NER được huấn luyện chủ yếu trên văn bản báo chí có thể hoạt động tốt trong lĩnh vực tin tức chính trị nhưng kém hiệu quả khi nhận diện thực thể trong văn bản khoa học hoặc tài chính.

5. Tác động của lỗi OCR và dữ liệu phi cấu trúc

Khi xử lý văn bản từ tài liệu quét, hình ảnh hoặc dữ liệu phi cấu trúc, NER có thể bị ảnh hưởng bởi lỗi nhận dạng ký tự (OCR - Optical Character Recognition). Lỗi OCR có thể dẫn đến việc mô hình nhận diện sai tên riêng hoặc thực thể quan trọng. Ngoài ra, dữ liệu phi cấu trúc như bình luận trên mạng xã hội, tin nhắn ngắn thường chứa nhiều từ viết tắt, lỗi chính tả và cách viết không theo quy chuẩn, gây khó khăn cho quá trình nhận diện thực thể.

6. Tính cập nhật của dữ liệu và mô hình

Thế giới luôn thay đổi, và danh sách các thực thể cũng không ngừng mở rộng. Nếu mô hình NER không được cập nhật thường xuyên, nó sẽ không thể nhận diện chính xác các thực thể mới xuất hiện. Ví dụ, trước năm 2019, "COVID-19" không tồn tại trong dữ liệu huấn luyện, khiến các mô hình NER thời điểm đó không thể nhận diện đây là một thực thể y tế. Tương tự, các công ty đổi tên như "Facebook" thành "Meta" cũng có thể gây nhầm lẫn nếu mô hình không được cập nhật kịp thời.

VI. Kết luận

Named Entity Recognition (NER) là một trong những công nghệ cốt lõi của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), đóng vai trò quan trọng trong việc tự động trích xuất thông tin từ văn bản. Với khả năng nhận diện và phân loại thực thể có tên như con người, tổ chức, địa điểm, thời gian, tiền tệ, v.v., NER không chỉ giúp tối ưu hóa tìm kiếm, phân tích dữ liệu mà còn cải thiện hiệu quả của các hệ thống AI, chatbot và nhiều ứng dụng khác.

Việc nắm vững cách thức hoạt động, các phương pháp tiếp cận của NER có thể sẽ giúp các tổ chức và cá nhân tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này để tự động hóa quy trình, nâng cao năng suất và tạo ra giá trị từ dữ liệu văn bản. Cảm ơn bạn đã dành thời gian đọc bài viết! Hy vọng những thông tin trên sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Named Entity Recognition (NER) và ứng dụng của nó trong NLP. Đừng quên theo dõi blog của chúng tôi để không bỏ lỡ những bài viết hữu ích về trí tuệ nhân tạo và công nghệ nhé!