Die Erkennung benannter Entit ten (NER) und die Wortbedeutungsunterscheidung (WSD) sind zwei der Hauptaufgaben von NLP. NER ist der Klassifizierungs- und Extraktionsprozess von W rtern, die in einem Text als signifikant angesehen werden. Diese signifikanten W rter k nnen je nach Fachgebiet unterschiedlich sein. Bei diesen Entit ten kann es sich beispielsweise um Prozents tze, 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, w rtliche Ausdr cke eines Wortes zu identifizieren, nicht bildliche Ausdr cke. Die Verarbeitung bildlicher Sprache ist ein hnliches und fast vollst ndiges Teilgebiet der WSD. Die Verarbeitung bildlicher Sprache konzentriert sich auf die Bestimmung bildlicher Ausdr cke mit Ausnahme w rtlicher Ausdr cke.
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