Pokaždé, když slyšíme slovo nebo čteme text, máme přirozenou schopnost identifikovat a kategorizovat slovo na lidi, místo, místo, hodnoty a další. Lidé dokážou rychle rozpoznat slovo, kategorizovat je a pochopit kontext. Když například uslyšíte slovo „Steve Jobs“, okamžitě si vybavíte alespoň tři až čtyři atributy a rozdělíte entitu do kategorií,
- Osoba: Steve Jobs
- Společnost: jablko
- pronájem: Kalifornie
Protože počítače tuto přirozenou schopnost nemají, vyžadují naši pomoc při identifikaci slov nebo textu a jejich kategorizaci. To je kde Uznání pojmenované entity (NE) přichází do hry.
Pojďme si stručně porozumět NER a jeho vztahu k NLP.
Co je rozpoznávání pojmenovaných entit?
Rozpoznávání pojmenovaných entit je součástí zpracování přirozeného jazyka. Primárním cílem NER je zpracovat strukturovaná a nestrukturovaná data a klasifikovat tyto pojmenované entity do předem definovaných kategorií. Některé běžné kategorie zahrnují jméno, místo, společnost, čas, peněžní hodnoty, události a další.
Stručně řečeno, NER se zabývá:
- Rozpoznání/detekce pojmenované entity – Identifikace slova nebo řady slov v dokumentu.
- Klasifikace pojmenované entity – Klasifikace každé detekované entity do předem definovaných kategorií.
Ale jak souvisí NER s NLP?
Zpracování přirozeného jazyka pomáhá vyvinout inteligentní stroje schopné extrahovat význam z řeči a textu. Strojové učení pomáhá těmto inteligentním systémům pokračovat v učení školením na velkém množství přirozený jazyk datových sad.
Obecně se NLP skládá ze tří hlavních kategorií:
- Pochopení struktury a pravidel jazyka – Syntax
- Odvození významu slov, textu a řeči a identifikace jejich vztahů – Sémantika
- Identifikace a rozpoznávání mluvených slov a jejich transformace do textu - Mluvený projev
NER pomáhá v sémantické části NLP, získává význam slov, identifikuje je a lokalizuje je na základě jejich vztahů.
Hluboký ponor do běžných typů entit NER
Pojmenované modely rozpoznávání entit kategorizují entity do různých předdefinovaných typů. Pochopení těchto typů je zásadní pro efektivní využití NER. Zde je bližší pohled na některé z nejběžnějších:
- Osoba (PER): Identifikuje jména jednotlivců, včetně křestních, prostředních a příjmení, titulů a honorific. Příklad: Nelson Mandela, Dr. Jane Doe
- Organizace (ORG): Rozpoznává společnosti, instituce, vládní agentury a další organizované skupiny. Příklad: Google, Světová zdravotnická organizace, Organizace spojených národů
- Místo (LOC): Zjišťuje zeměpisné polohy, včetně zemí, měst, států, adres a orientačních bodů. Příklad: Londýn, Mount Everest, Times Square
- Datum (DATE): Extrahuje data v různých formátech. Příklad: 1. ledna 2024, 2024-01-01
- Čas (TIME): Identifikuje časové výrazy. Příklad: 3:00, 15:00
- Množství (QUANTITY): Rozeznává číselné veličiny a měrné jednotky. Příklad: 10 kilogramů, 2 litry
- Procento (PERCENT): Detekuje procenta. Příklad: 50 %, 0.5
- Peníze (MONEY): Extrahuje peněžní hodnoty a měny. Příklad: 100 USD, 50 EUR
- Jiné (MISC): Univerzální kategorie pro entity, které nezapadají do ostatních typů. Příklad: Nobelova cena, iPhone 15″
Příklady rozpoznávání pojmenovaných entit
Některé z běžných příkladů předem stanoveného kategorizace entit jsou:
Apple: je označeno jako ORG (Organizace) a zvýrazněno červeně. Dnes: je označeno jako DATE a zvýrazněno růžově. Druhý: je označeno jako MNOŽSTVÍ a zvýrazněno zeleně. iPhoneSE: je označen jako COMM (Commercial product) a zvýrazněn modře. 4.7 palce: je označeno jako MNOŽSTVÍ a zvýrazněno zeleně.
Nejednoznačnost v rozpoznávání pojmenovaných entit
Kategorie, do které pojem patří, je pro lidské bytosti intuitivně zcela jasná. To však není případ počítačů – narážejí na problémy s klasifikací. Například:
Město Manchester (Organizace) vyhrál Premier League Trophy, zatímco v následující větě je organizace použita jinak. Město Manchester (Umístění) byla textilní a průmyslová velmoc.
Váš model NER potřebuje tréninková data jednat přesně extrakce entity a klasifikace. Pokud trénujete svůj model na shakespearovské angličtině, netřeba dodávat, že nebude schopen rozluštit Instagram.
Různé NER přístupy
Primárním cílem a model NER je označovat entity v textových dokumentech a kategorizovat je. K tomuto účelu se obecně používají následující tři přístupy. Můžete si však vybrat i kombinaci jedné nebo více metod. Různé přístupy k vytváření systémů NER jsou:
-
Systémy založené na slovníku
Systém založený na slovníku je možná nejjednodušší a nejzákladnější přístup NER. Bude používat slovník s mnoha slovy, synonymy a sbírkou slovní zásoby. Systém zkontroluje, zda je konkrétní entita přítomná v textu k dispozici také ve slovní zásobě. Pomocí algoritmu porovnávání řetězců se provádí křížová kontrola entit.
Jednou nevýhodou použití tohoto přístupu je potřeba neustále upgradovat datovou sadu slovní zásoby pro efektivní fungování modelu NER.
-
Systémy založené na pravidlech
V tomto přístupu jsou informace extrahovány na základě sady předem nastavených pravidel. Používají se dvě základní sady pravidel,
Pravidla založená na vzorech – Jak název napovídá, pravidlo založené na vzoru se řídí morfologickým vzorem nebo řetězcem slov použitých v dokumentu.
Kontextová pravidla – Kontextová pravidla závisí na významu nebo kontextu slova v dokumentu.
-
Systémy založené na strojovém učení
V systémech založených na strojovém učení se k detekci entit používá statistické modelování. V tomto přístupu se používá reprezentace textového dokumentu na základě funkcí. Můžete překonat několik nevýhod prvních dvou přístupů, protože model dokáže rozpoznat typy entit i přes drobné odchylky v jejich pravopisu.
-
Hluboké učení
Metody hlubokého učení pro NER využívají sílu neuronových sítí, jako jsou RNN a transformátory, k pochopení dlouhodobých textových závislostí. Klíčovou výhodou použití těchto metod je, že se dobře hodí pro rozsáhlé úlohy NER s velkým množstvím trénovacích dat.
Kromě toho se mohou naučit složité vzorce a funkce ze samotných dat, což eliminuje potřebu ručního školení. Má to ale háček. Tyto metody vyžadují značné množství výpočetního výkonu pro výcvik a nasazení.
-
Hybridní metody
Tyto metody kombinují přístupy, jako je pravidlo založené, statistické a strojové učení, aby extrahovaly pojmenované entity. Cílem je spojit silné stránky jednotlivých metod a zároveň minimalizovat jejich slabé stránky. Nejlepší na používání hybridních metod je flexibilita, kterou získáte sloučením více technik, pomocí kterých můžete extrahovat entity z různých zdrojů dat.
Existuje však možnost, že tyto metody mohou být mnohem složitější než metody s jedním přístupem, protože když sloučíte více přístupů, pracovní postup může být matoucí.
Případy použití pro rozpoznávání pojmenované entity (NER)?
Odhalení všestrannosti rozpoznávání pojmenovaných entit (NER):
- Chatboti: Pomáhá chatbotům, jako je GPT, porozumět uživatelským dotazům tím, že identifikuje klíčové entity.
- Zákaznická podpora: Kategorizuje zpětnou vazbu podle produktu a zrychluje dobu odezvy.
- Finance: Extrahuje klíčová data z finančních zpráv pro analýzu trendů a hodnocení rizik.
- Zdravotní péče: Získává základní informace z klinických záznamů a podporuje rychlejší analýzu dat.
- HR: Zjednodušuje nábor pomocí shrnutí profilů uchazečů a zpětné vazby.
- Poskytovatelé zpráv: Kategorizuje obsah do relevantních informací, čímž urychluje hlášení.
- Motory doporučení: Společnosti jako Netflix využívají NER k personalizaci doporučení na základě chování uživatelů.
- Vyhledávače: Kategorizací webového obsahu zvyšuje NER přesnost výsledků vyhledávání.
- Analýza sentimentu: Eextrahuje zmínky o značce z recenzí a podporuje nástroje analýzy sentimentu.
Kdo používá rozpoznávání pojmenovaných entit (NER)?
NER (Named Entity Recognition) jako jedna z výkonných technik zpracování přirozeného jazyka (NLP) si prorazila cestu do různých odvětví a oblastí. Zde jsou nějaké příklady:
- Vyhledávače: NER je základní součástí moderních vyhledávačů, jako jsou Google a Bing. Používá se k identifikaci a kategorizaci entit z webových stránek a vyhledávacích dotazů za účelem poskytování relevantnějších výsledků vyhledávání. Například s pomocí NER může vyhledávač rozlišit mezi „Apple“ společnost a „apple“ ovoce na základě kontextu.
- Chatboti: Chatboti a asistenti AI mohou používat NER k pochopení klíčových entit z uživatelských dotazů. Díky tomu mohou chatboti poskytovat přesnější odpovědi. Pokud se například zeptáte „Najít italské restaurace poblíž Central Parku“, chatbot bude rozumět „italská“ jako typ kuchyně, „restaurace“ jako místo a „Central Park“ jako umístění.
- Investigativní žurnalistika: Mezinárodní konsorcium investigativních novinářů (ICIJ), renomovaná mediální organizace, použila NER k analýze Panama Papers, masivního úniku 11.5 milionů finančních a právních dokumentů. V tomto případě byl NER použit k automatické identifikaci lidí, organizací a míst v milionech nestrukturovaných dokumentů, čímž byly odhaleny skryté sítě daňových úniků v zahraničí.
- Bioinformatika: V oblasti bioinformatiky se NER používá k extrakci klíčových entit, jako jsou geny, proteiny, léky a nemoci, z biomedicínských výzkumných prací a zpráv z klinických studií. Tyto údaje pomáhají urychlit proces objevování léků.
- Monitorování sociálních sítí: Značky na sociálních sítích používají NER ke sledování celkových metrik svých reklamních kampaní a toho, jak si vedou jejich konkurenti. Například existuje letecká společnost, která používá NER k analýze tweetů zmiňujících jejich značku. Detekuje negativní komentáře k entitám, jako je „ztracená zavazadla“ na konkrétním letišti, aby mohly problém co nejrychleji vyřešit.
- Kontextová reklama: Reklamní platformy používají NER k extrakci klíčových entit z webových stránek, aby se vedle obsahu zobrazovaly relevantnější reklamy, což případně zlepšuje cílení reklam a míru prokliku. Pokud například NER na blogu o cestování detekuje „Havaj“, „hotely“ a „pláže“, reklamní platforma zobrazí nabídky pro havajská letoviska, nikoli pro obecné hotelové řetězce.
- Prověřování náboru a obnovení: Můžete dát pokyn NER, aby vám našel přesné požadované dovednosti a kvalifikace na základě souboru dovedností, zkušeností a pozadí žadatele. Například personální agentura může pomocí NER automaticky spárovat kandidáty.
Aplikace NER
NER má několik případů použití v mnoha oblastech souvisejících se zpracováním přirozeného jazyka a vytvářením trénovacích datových sad strojové učení si hluboké učení řešení. Některé z aplikací jsou:
-
Zákaznická podpora
Systém NER může snadno rozpoznat relevantní stížnosti zákazníků, dotazy a zpětnou vazbu na základě klíčových informací, jako jsou názvy produktů, specifikace, umístění poboček a další. Stížnost nebo zpětná vazba jsou vhodně klasifikovány a přesměrovány na správné oddělení pomocí filtrování prioritních klíčových slov.
-
Efektivní lidské zdroje
NER pomáhá týmům lidských zdrojů zlepšit jejich náborový proces a zkrátit lhůty rychlým shrnutím životopisů uchazečů. Nástroje NER dokážou naskenovat životopis a získat relevantní informace – jméno, věk, adresu, kvalifikaci, vysokou školu a tak dále.
Kromě toho může HR oddělení také používat nástroje NER ke zefektivnění interních pracovních postupů filtrováním stížností zaměstnanců a jejich předáváním příslušným vedoucím oddělení.
-
Klasifikace obsahu
Klasifikace obsahu je pro poskytovatele zpráv obrovský úkol. Zařazení obsahu do různých kategorií usnadňuje objevování, získávání přehledů, identifikaci trendů a porozumění tématům. A Jmenovaný Rozpoznávání entit nástroj se může hodit poskytovatelům zpráv. Dokáže skenovat mnoho článků, identifikovat prioritní klíčová slova a extrahovat informace na základě osob, organizace, místa a dalších.
-
Optimalizace vyhledávačů
-
Přesné doporučení obsahu
Několik moderních aplikací závisí na nástrojích NER, aby poskytovaly optimalizované a přizpůsobené zákaznické zkušenosti. Například Netflix poskytuje personalizovaná doporučení založená na uživatelově vyhledávání a historii zobrazení pomocí rozpoznávání pojmenovaných entit.
Rozpoznávání pojmenovaných entit dělá vaše strojové učení modely efektivnější a spolehlivější. Aby však vaše modely fungovaly na optimální úrovni a dosahovaly zamýšlených cílů, potřebujete kvalitní tréninkové datové sady. Vše, co potřebujete, je zkušený servisní partner, který vám může poskytnout kvalitní datové sady připravené k použití. Pokud je to tak, Shaip je zatím vaše nejlepší sázka. Obraťte se na nás pro komplexní datové sady NER, které vám pomohou vyvinout efektivní a pokročilá řešení ML pro vaše modely AI.
[Přečtěte si také: Co je NLP? Jak to funguje, výhody, výzvy, příklady
Jak funguje rozpoznávání jmenovité entity?
Ponoření se do říše rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) odhaluje systematickou cestu zahrnující několik fází:
-
Tokenizace
Zpočátku jsou textová data rozčleněna do menších jednotek, nazývaných tokeny, které se mohou pohybovat od slov po věty. Například prohlášení „Barack Obama byl prezidentem USA“ je rozděleno na tokeny jako „Barack“, „Obama“, „byl“, „ten“, „prezident“, „z“, „ten“ a „ USA“.
-
Detekce entit
S využitím směsi lingvistických pokynů a statistických metodologií jsou zvýrazněny potenciální pojmenované entity. V této fázi je zásadní rozpoznání vzorců, jako je psaní velkých písmen ve jménech („Barack Obama“) nebo odlišné formáty (jako jsou data).
-
Klasifikace entit
Po detekci jsou entity roztříděny do předdefinovaných kategorií, jako je „Osoba“, „Organizace“ nebo „Umístění“. Tuto klasifikaci často řídí modely strojového učení založené na označených souborech dat. Zde je „Barack Obama“ označen jako „osoba“ a „USA“ jako „místo“.
-
Kontextové hodnocení
Dovednost systémů NER je často umocněna vyhodnocením okolního kontextu. Například ve frázi „Washington byl svědkem historické události“ kontext pomáhá rozpoznat „Washington“ jako místo, nikoli jako jméno osoby.
-
Upřesnění po vyhodnocení
Po prvotní identifikaci a klasifikaci může následovat upřesnění po vyhodnocení za účelem zdokonalování výsledků. Tato fáze by mohla řešit nejednoznačnosti, sloučit entity s více tokeny nebo využít znalostní báze k rozšíření dat entity.
Tento vymezený přístup nejen demystifikuje jádro NER, ale také optimalizuje obsah pro vyhledávače a zvyšuje viditelnost složitého procesu, který NER ztělesňuje.
Srovnání nástrojů a knihoven NER:
Několik výkonných nástrojů a knihoven usnadňuje implementaci NER. Zde je srovnání některých oblíbených možností:
Nástroj/Knihovna | Popis | Silné | Slabé stránky |
---|---|---|---|
prostornost | Rychlá a efektivní NLP knihovna v Pythonu. | Vynikající výkon, snadné použití, k dispozici předem vyškolené modely. | Omezená podpora pro jiné jazyky než angličtinu. |
NLTK | Komplexní knihovna NLP v Pythonu. | Široká škála funkcí, dobré pro vzdělávací účely. | Může být pomalejší než spaCy. |
Stanford CoreNLP | Sada nástrojů NLP založená na Javě. | Vysoce přesné, podporuje více jazyků. | Vyžaduje více výpočetních zdrojů. |
OpenNLP | Sada nástrojů pro NLP založená na strojovém učení. | Podporuje více jazyků, přizpůsobitelné. | Nastavení může být složité. |
Výhody a výzvy NER?
Výhody:
- Extrakce informací: NER identifikuje klíčová data a pomáhá při vyhledávání informací.
- Organizace obsahu: Pomáhá kategorizovat obsah, což je užitečné pro databáze a vyhledávače.
- Vylepšené uživatelské prostředí: NER zpřesňuje výsledky vyhledávání a přizpůsobuje doporučení.
- Přehledná analýza: Usnadňuje analýzu sentimentu a detekci trendů.
- Automatizovaný pracovní postup: NER podporuje automatizaci, šetří čas a zdroje.
Omezení / výzvy:
- Rozlišení nejednoznačnosti: Bojuje s rozlišením podobných entit, jako je „Amazon“, jako řeka nebo společnost.
- Adaptace specifická pro doménu: Náročné na zdroje v různých doménách.
- Jazykové varianty: Účinnost se liší v důsledku slangu a regionálních rozdílů.
- Nedostatek označených dat: Pro školení potřebuje velké označené datové sady.
- Manipulace s nestrukturovanými daty: Vyžaduje pokročilé techniky.
- Měření výkonu: Přesné vyhodnocení je složité.
- Zpracování v reálném čase: Vyvážení rychlosti s přesností je náročné.
- Kontextová závislost: Přesnost závisí na pochopení okolních nuancí textu.
- Sparita dat: Vyžaduje rozsáhlé označené datové sady, zejména pro okrajové oblasti.
Budoucnost NER
I když je rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) dobře zavedenou oblastí, zbývá ještě mnoho práce. Jednou slibnou oblastí, kterou můžeme zvážit, jsou techniky hlubokého učení včetně transformátorů a předtrénovaných jazykových modelů, takže výkon NER lze dále zlepšovat.
Další vzrušující myšlenkou je vytváření vlastních systémů NER pro různé profese, jako jsou lékaři nebo právníci. Vzhledem k tomu, že různá průmyslová odvětví mají své vlastní typy identity a vzory, vytváření systémů NER v těchto specifických kontextech může poskytnout přesnější a relevantnější výsledky.
Vícejazyčný a vícejazyčný NER je navíc oblastí, která roste rychleji než kdy dříve. S rostoucí globalizací podnikání musíme vyvinout systémy NER, které dokážou zpracovat různé jazykové struktury a skripty.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) je výkonná technika NLP, která identifikuje a klasifikuje klíčové entity v textu a umožňuje strojům efektivněji porozumět a zpracovat lidský jazyk. Od vylepšování vyhledávačů a chatbotů po podporu zákaznické podpory a finanční analýzy má NER různé aplikace v různých odvětvích. Zatímco problémy přetrvávají v oblastech, jako je řešení nejednoznačností a zacházení s nestrukturovanými daty, pokračující pokroky, zejména v hlubokém učení, slibují další zdokonalení schopností NER a rozšíření jeho dopadu v budoucnu.