In der Automatic Speech Recognition ist eine Entität ein bestimmtes Stück, Information oder ein Konzept, das für die jeweilige Aufgabe oder Anwendung relevant ist. In Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und zur Spracherkennung werden Entitäten oft auf der Grundlage bestimmter Schlüsselwörter oder Muster im Eingabetext oder in der Sprache definiert und identifiziert.
In einem Spracherkennungssystem, das auf die Verarbeitung und das Verständnis medizinischer Terminologie ausgelegt ist, können Entitäten etwa medizinische Zustände, Behandlungen und Medikamente umfassen. Zu den Entitäten in einem System, das Kundendienstanfragen verarbeiten und verstehen soll, gehören Produktnamen, Kontonummern und Kontostände. Entitäten können dem System helfen, die Bedeutung und den Kontext des eingegebenen Textes oder der Sprache zu verstehen und relevante und genaue Antworten oder Aktionen zu liefern. Sie können auch verwendet werden, um bestimmte Informationen aus der Eingabe zu extrahieren und zu organisieren oder um bestimmte Aktionen oder Prozesse auf der Grundlage des Vorhandenseins oder Fehlens bestimmter Entitäten auszulösen.
In NLP- und Spracherkennungssystemen ist die Erkennung von Entitäten oft ein wesentlicher Bestandteil der Verarbeitung und des Verständnisses des eingegebenen Textes oder der Sprache. Sie umfasst die Identifizierung und Klassifizierung von Entitäten auf der Grundlage bestimmter Muster oder Schlüsselwörter und kann mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens oder regelbasierten Systemen durchgeführt werden.
In der Anfrage «Wann findet heute das Fussballspiel in Bern statt», finden wir vielleicht die Entitäten «Fussball» und «Bern», die Einheiten für Sport bzw. Stadt bezeichnen.
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