REVIEW NAMED ENTITY RECOGNITION DENGAN MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING - Rachmad, Dwi Swasono (Jurnal Sains dan Informatika, 2020)
NER atau Named Entity Recognition yang sering dikenal sebagai salah satu komponen utama dari sistem pertanyaan jawaban. NER memiliki cara tradisional yang selanjutkan dikembangkan sebagai salah satu komponen untuk mendapatkan informasi dengan mengekstraksi kata dan terdapat teknik yang dapat difokuskan pada tahap terakhir. Pada artikel ini dapat diketahui dengan melakukan beberapa pendekatan telah digunakan oleh beberapa peneliti dalam meneliti fungsi NER sebagai ekstraksi informasi kata. Name Entity Recognition atau NER pada berbagai penerapan yang telah dilakukan penelitiannya. NER memiliki fungsi sebagai ekstrasi dari kata yang dapat memberikan informasi terkait kalimat atau kata-kata. Berdasarkan pada penelitian dapat diketahui terdapat beberapa masalah pada sistem penjawab pertanyaan yang masih merupakan bidang yang menarik untuk dilakukan pada bahasa Indonesia, Bahasa India khususnya Telugu, bahasa Arab, dan NER pada kelas nama, lokasi, organisasi, dan lainnya menghasilkan hasil yang baik dan akurasi tinggi.  Namun NER yang tidak dilakukan pada kelas lokasi seperti tanggal, waktu, dan tempat serta tidak menggunakan data yang besar untuk ekstrasi dalam NER. Dalam hal ini, NER akan dimanfaatkan untuk machine learning yang lebih baik untuk mengenal berbagai kata atau elemen eksraksi dari suatu kata.