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L'extraction d'informations utiles à partir du pool de données volumineuses donne naissance à un nouveau domaine connu sous le nom d'extraction d'informations. Le domaine de l'extraction d'informations trouve sa genèse dans le traitement du langage naturel (NLP). La dérive fondamentale de ce domaine est née de diverses compétitions axées sur la reconnaissance et l'extraction d'entités nommées telles que des noms de personnes, d'organisations, etc. Avec l'avènement d'Internet, le monde devient de plus en plus axé sur les données, ce qui fait apparaître de nouvelles applications de traitement…mehr

Produktbeschreibung
L'extraction d'informations utiles à partir du pool de données volumineuses donne naissance à un nouveau domaine connu sous le nom d'extraction d'informations. Le domaine de l'extraction d'informations trouve sa genèse dans le traitement du langage naturel (NLP). La dérive fondamentale de ce domaine est née de diverses compétitions axées sur la reconnaissance et l'extraction d'entités nommées telles que des noms de personnes, d'organisations, etc. Avec l'avènement d'Internet, le monde devient de plus en plus axé sur les données, ce qui fait apparaître de nouvelles applications de traitement des données structurées et non structurées. La plupart des intérêts portent sur l'extraction et la classification d'entités nommées telles que des personnes, des organisations, des lieux, etc. Il s'agit d'une sous-tâche de l'extraction d'informations connue sous le nom d'extraction et de classification d'entités.
Autorenporträt
Er. Lokesh Pawar trabalha como professor assistente na Universidade de Chandigarh e tem um grande interesse pela inovação e investigação. Registou duas patentes atualmente em fase de concessão. Publicou os seus artigos em quase todas as publicações de renome, Elsevier, Springer, Taylor and Francis e IEEE. Publicou vários artigos indexados à SCOPUS.