固有表現抽出

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固有表現抽出

読み方：こゆうひょうげんちゅうしゅつ
【英】named entity extraction, named entity recognition

固有表現抽出とは、人名や地名などといった固有名詞や、日付、時間などに関する表現を、テキストから抜き出すこと、またはそのような手法を研究する自然言語処理における情報抽出の一分野のことである。

「固有表現」という概念や「固有表現抽出」という研究課題は、1990年頃アメリカ合衆国のDARPAが組織した評価型プロジェクト MUC (Message Understanding Conference)で初めて提唱されたと言われている。

具体的な手法としては、予め固有表現のタグが付与されたタグ付きコーパスをテストコレクションとして機械学習による統計的な手法で抽出を行う試みのや、人名や時間表現などそれぞれの固有表現に対して、それらの語の文字列のパターンを多数の正規表現などを使って抽出するヒューリスティックな手法などがある。また、固有表現をカテゴリごとなどに細かく体系的に整理したものは、「固有表現オントロジー」などと呼ばれる。

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固有表現抽出

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/07/29 05:00 UTC 版)

固有表現抽出（こゆうひょうげんちゅうしゅつ、英: named entity recognition、named entity identification、named entity chunking、named entity extraction）とは、計算機を用いた自然言語処理技術の一つであり、情報抽出の一分野である。文中から固有表現 (Named Entity) を抽出し、それを固有名詞（人名、組織名、地名など）や日付、時間表現、数量、金額、パーセンテージなどのあらかじめ定義された固有表現分類へと分類する。