固有表現抽出は、自然言語処理の一部です。 NERの主な目的は、構造化データと非構造化データを処理し、これらの名前付きエンティティを事前定義されたカテゴリに分類することです。 一般的なカテゴリには、名前、場所、会社、時間、金銭的価値、イベントなどがあります。 簡単に言うと、NERは次のことを扱います。名前付きエンティティの認識/検出–ドキュメント内の単語または一連の単語を識別します。 名前付きエンティティの分類–検出されたすべてのエンティティを事前定義されたカテゴリに分類します。