{"id":1163,"date":"2025-01-01T10:00:00","date_gmt":"2025-01-01T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/happynumeric.com\/lexique-intelligence-artificielle\/n\/definition-ner\/"},"modified":"2025-01-01T10:00:00","modified_gmt":"2025-01-01T09:00:00","slug":"definition-ner","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/happynumeric.com\/lexique-intelligence-artificielle\/n\/definition-ner\/","title":{"rendered":"Ner"},"content":{"rendered":"

La reconnaissance d’entit\u00e9s nomm\u00e9es (NER) est une technique essentielle en traitement automatique du langage (TAL). Qu’est-ce que NER ? C’est un processus qui identifie et classifie des \u00e9l\u00e9ments textuels nomm\u00e9s, tels que les personnes, les organisations, les lieux, les dates, etc., dans un texte non structur\u00e9.<\/p>\n

Comment fonctionne NER ?<\/h3>\n

NER utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser le texte et extraire les entit\u00e9s nomm\u00e9es. Imaginez un biblioth\u00e9caire qui classe des livres : NER examine chaque mot et, en fonction du contexte et de ses connaissances pr\u00e9alables, le cat\u00e9gorise. Par exemple, dans la phrase \u00ab\u00a0Elon Musk a fond\u00e9 SpaceX\u00a0\u00bb, NER identifiera \u00ab\u00a0Elon Musk\u00a0\u00bb comme une personne et \u00ab\u00a0SpaceX\u00a0\u00bb comme une organisation.<\/p>\n

Pourquoi NER est-il important ?<\/h3>\n

NER est crucial pour de nombreuses applications, notamment l’analyse de sentiment, la recherche d’informations et les chatbots. Il permet aux machines de comprendre le sujet d’un texte et d’en extraire des informations cl\u00e9s. Par exemple, un chatbot peut utiliser NER pour comprendre la demande d’un utilisateur : \u00ab\u00a0Je veux r\u00e9server un vol pour Paris\u00a0\u00bb. Ici, \u00ab\u00a0Paris\u00a0\u00bb est identifi\u00e9 comme un lieu, permettant au chatbot de proposer des vols appropri\u00e9s.<\/p>\n

Termes associ\u00e9s<\/h3>\n