В прошлой статье мы с вами изучили теоретические основы обработки естественного языка (NLP) и теперь готовы перейти к практике. В мире NLP выбор подходящего языка программирования и инструментов играет ключевую роль в успешной реализации проектов. Одним из наиболее популярных языков для решения задач в этой области является Python. Его простота, читаемость и поддержка мощных библиотек делают его идеальным выбором для разработчиков.
Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) — это одна из самых востребованных задач в обработке естественного языка (NLP). Чтобы создать качественную модель для NER, требуется тщательно размеченная обучающая выборка, а процесс её создания может занять много времени и ресурсов. В этой статье я расскажу о своём пути разметки данных, начиная с использования Open Source инструментов и переходя к Prodigy, профессиональному инструменту для создания обучающих наборов данных.
