{"text": "### Human: Buat deskripsi kasus penggunaan Pengakuan Entitas Bernama (NER).. ### Assistant: Pengakuan Entitas Bernama (NER) adalah sub-tugas dari Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) yang melibatkan identifikasi dan pengkategorikan entitas bernama dalam teks ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya seperti nama orang, nama organisasi, lokasi, tanggal, dan informasi relevan lainnya. Kasus penggunaan utama NER adalah untuk mengekstrak informasi terstruktur dari data teks yang tidak terstruktur, yang dapat digunakan dalam beberapa cara. Sebagai contoh, informasi yang diekstrak menggunakan NER dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi hasil mesin pencari dengan mengenali dan membedakan antara entitas yang berbeda dengan nama yang sama. Kasus penggunaan lain adalah untuk mengidentifikasi hubungan antara entitas untuk membangun grafik pengetahuan untuk analisis semantik. NER juga dapat digunakan untuk meningkatkan penambangan data teks dengan pra-pengolahan data untuk mengidentifikasi entitas yang bernama dan mengkategorikan mereka untuk pencarian yang mudah. NER dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi berbagai proses bisnis, termasuk pengelompokan dan pengelompokan data, dalam banyak aplikasi, termasuk dalam proses pengakuan nama, pengumpulan data dan pengelompokan data."}