NER (Named-entity recognition): Поиск ФИО из текста

Спикер: Ирина Богоявленская Виды именованных сущностей. Преимущества использования нейронных сетей перед использованием регулярных выражений и библиотеки Natasha Сложности при решении задач NER Формирование Dataset – бинарная классификация Структура модели нейронной сети: LSTM Графики метрики точности модели: F-мера, Precision, Recall Примеры кейсов применения NER для аудита Ссылка на dataset:
Подробнее о библиотеке nltk можно прочитать по ссылке:
Еще полезные статьи по теме NLP:
Natasha: инструмент для извлечения именованных сущностей из русских текстов