Qu'est-ce que la Reconnaissance d'Entités Nommées (NER) ? Quelle annotation est la plus couramment utilisée (BIO, BIOES) ?

La Reconnaissance d'Entités Nommées (NER) est une tâche dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), visant à identifier et classer automatiquement les entités nommées dans un texte, telles que les noms de personnes, d'organisations, les dates, les lieux, etc.

Pour annoter les séquences en NER, on utilise souvent les schémas BIO et BIOES :

• BIO (Begin, Inside, Outside) : les étiquettes indiquent si un token est le début d'une entité (B), à l'intérieur d'une entité (I) ou en dehors d'une entité (O).
• BIOES (Begin, Inside, Outside, End, Single) : schéma étendu où l'on ajoute des étiquettes pour la fin d'une entité (E) et pour les tokens uniques qui sont des entités (S). Cela permet de mieux définir les frontières des entités.

Les schémas BIO et BIOES aident les modèles à comprendre la structure et les limites des entités nommées dans le texte.