Metinsel verilerden tanınabilir ve çıkarılabilir bireyler, gruplar, yerler veya şeyler gibi tanımlanabilir gerçek dünya unsurları, doğal dil işleme (NLP) alanında büyük bir öneme sahiptir. Bu unsurlara varlık veya entite denir ve metin içerisindeki bu varlıkların tanımlanması sürecine varlık tanıma (Named Entity Recognition – NER) denilmektedir. Varlık tanıma, makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak yapılabilir. Tanıma sürecinde önemli olan, metin içerisindeki belirli kalıpların ve özelliklerin belirlenmesi ve bu bilgilerin yapılandırılmış bir formata dönüştürülmesidir. Örneğin, bir gazete makalesinde geçen Albert Einstein ismi bir bireyi, Türk Dil Kurumu bir grubu, Ankara bir yeri ve yapay zeka bir şeyi temsil edebilir.
Varlık tanıma (NER), özellikle bilgi çıkarımı, metin sınıflandırma, soru-cevap sistemleri, ve büyük veri analitiği gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. Örneğin, bir haber metni analiz edilerek, hangi politikacıların hangi olaylarla ilişkilendirildiği belirlenebilir. Bu süreç, genellikle etiketleme (labeling) ve sınıflandırma (classification) adımları içerir. Makine öğrenimi modelleri, büyük miktarda etiketlenmiş veriyle eğitilerek, yeni ve daha önce görülmemiş metinlerde doğru bir şekilde varlık tanıması yapabilir. Ayrıca, dilbilimsel özellikler ve bağlam analizleri de bu süreçte önemli rol oynamaktadır. NER modelleri, hem doğruluk oranlarını artırmak hem de bağlamsal tutarlılığı sağlamak için sürekli olarak geliştirilmektedir.
Metinsel verilerden çıkarılabilen belirli bireyler, gruplar, yerler veya şeyler gibi tanımlanabilir varlıklar, modern NLP uygulamalarının temel taşını oluşturur. Varlık tanıma sürecinin doğru ve etkin bir şekilde gerçekleştirilmesi, veri analitiği ve iş zekası uygulamalarının başarısını artıran kritik bir bileşendir.