개체명 인식 (NER)
개체명 인식(NER)은 텍스트에서 명명된 개체를 미리 정의된 카테고리(예: 인물, 조직, 장소, 날짜, 도메인 특화 개체)로 식별하고 분류하는 자연어 처리 작업입니다.
이해하기 개체명 인식 (NER)
NER은 NLP의 기본적인 작업 중 하나로, 비정형 텍스트를 구조화된 데이터로 변환할 수 있게 해줍니다. 전통적인 NER 시스템은 고유 명사를 찾아 사람 이름, 회사명, 날짜 등으로 분류합니다. 최신 LLM 기반 NER은 도메인 특화 카테고리까지 확장하고, 문맥을 이해하여 'Apple'이 회사인지, 'apple'이 과일인지 구별할 수 있습니다. 생산성 응용 프로그램에서는 TASK, PROJECT, DEADLINE, MEETING과 같은 맞춤형 NER 카테고리가 커뮤니케이션에서 실질적인 구조 정보를 추출하는 데 핵심적입니다.
GAIA 활용 방법 개체명 인식 (NER)
GAIA는 모든 처리된 커뮤니케이션에 NER을 적용하여 구조화된 정보를 추출합니다. 인물 엔티티는 연락처 기록과 연결되고, 날짜 엔티티는 캘린더 작업을 생성하며, 작업 엔티티는 할 일 목록에 등록되고, 프로젝트 엔티티는 기존 프로젝트 맥락에 연결됩니다. 이 NER 파이프라인은 비정형 이메일을 실행 가능한 조직 정보로 전환합니다.
관련 개념
엔터티 추출
엔터티 추출은 NLP 기술을 활용해 비정형 텍스트 내에서 사람, 조직, 날짜, 위치, 작업 등과 같은 특정 정보를 식별하고 분류하는 과정입니다.
자연어 처리(NLP)
자연어 처리(NLP)는 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 의미 있게 이해하고, 해석하며, 생성하고, 응답하도록 하는 데 초점을 둡니다.
의도 인식
의도 인식은 AI 시스템이 사용자의 입력 뒤에 숨겨진 목표나 목적을 파악하여, 단순히 표면적인 문장에만 반응하는 것이 아니라 상황에 맞는 적합한 답변이나 행동을 선택할 수 있도록 하는 과정입니다.
대형 언어 모델 (LLM)
대형 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 학습해 인간의 언어를 놀라울 정도로 자연스럽게 이해하고 생성하며 추론할 수 있는 인공지능 모델입니다.
