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Die Erkennung benannter Entitäten (NER) und die Wortbedeutungsunterscheidung (WSD) sind zwei der Hauptaufgaben von NLP. NER ist der Klassifizierungs- und Extraktionsprozess von Wörtern, die in einem Text als signifikant angesehen werden. Diese signifikanten Wörter können je nach Fachgebiet unterschiedlich sein. Bei diesen Entitäten kann es sich beispielsweise um Prozentsätze, Datumsangaben sowie Personennamen, Ortsnamen und Firmennamen usw. handeln. WSD ist ein offenes Problem in der NLP. Es besteht darin, die Bedeutung eines Wortes in einem Satz zu identifizieren, wenn es mehrere Bedeutungen hat. WSD versucht, wörtliche Ausdrücke eines Wortes zu identifizieren, nicht bildliche Ausdrücke. Die Verarbeitung bildlicher Sprache ist ein ähnliches und fast vollständiges Teilgebiet der WSD. Die Verarbeitung bildlicher Sprache konzentriert sich auf die Bestimmung bildlicher Ausdrücke mit Ausnahme wörtlicher Ausdrücke.
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