Extraction d'entités utilisant GAN

L'extraction d'entités à l'aide de réseaux de neurones génératifs adverses (GAN) est une technique avancée de traitement automatique des langues naturelles conçue pour identifier et extraire automatiquement des informations spécifiques sur les entités à partir de textes non structurés. Cette méthode améliore la précision et la robustesse de la reconnaissance des entités grâce à un entraînement antagoniste entre un générateur et un discriminateur. Elle est largement utilisée dans des domaines tels que le traitement de l'information, la construction de graphes de connaissances et les systèmes de questions-réponses intelligents, contribuant ainsi efficacement à l'amélioration de l'utilisabilité et de l'intelligence des données.