Rozpoznání pojmenované entity (NER)

Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) – koncept, typy a aplikace

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 velkého množství přirozeného jazyka 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.

Běžné příklady NER

Některé z běžných příkladů předem stanoveného kategorizace entit jsou:

Příklady Ner
Příklady NER

Osoba: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

pronájem: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazílie, Cambridge

Organizace: Samsung, Disney, Yale University, Google

Čas: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,

Mezi další kategorie patří Numerické hodnoty, Výraz, E-mailové adresy a Zařízení.

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 (KDE?) 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.

Pojďme dnes diskutovat o vašem požadavku na školení AI.

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.

Případy použití a příklady rozpoznání pojmenované entity?

Odhalení všestrannosti rozpoznávání pojmenovaných entit (NER):

  1. Chatboti: NER pomáhá chatbotům, jako je ChatGPT od OpenAI, porozumět uživatelským dotazům tím, že identifikuje klíčové entity.
  2. Zákaznická podpora: Organizuje zpětnou vazbu od zákazníků podle názvů produktů, čímž zrychluje dobu odezvy.
  3. Finance: NER získává klíčová data z finančních zpráv, pomáhá při analýze trendů a hodnocení rizik.
  4. Zdravotní péče: Získává základní informace z klinických záznamů a podporuje rychlejší analýzu dat.
  5. HR: Zefektivňuje nábor tím, že shrnuje profily uchazečů a zprostředkovává zpětnou vazbu zaměstnanců.
  6. Poskytovatelé zpráv: NER kategorizuje obsah do relevantních informací a trendů, čímž urychluje reporting.
  7. Motory doporučení: Společnosti jako Netflix využívají NER k personalizaci doporučení na základě chování uživatelů.
  8. Vyhledávače: Kategorizací webového obsahu zvyšuje NER přesnost výsledků vyhledávání.
  9. Analýza sentimentu: NER extrahuje zmínky o značce z recenzí, čímž podporuje nástroje analýzy sentimentu.

Aplikace NER

NER má několik případů použití v mnoha oblastech souvisejících se zpracováním přirozeného jazyka a vytvářením trénovacích datových sad strojové učení a hluboké učení řešení. Některé z aplikací NER jsou:

  • Zjednodušená 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.

  • Zjednodušená 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

    Search Engine Optimization NER pomáhá zjednodušit a zlepšit rychlost a relevanci výsledků vyhledávání. Namísto spouštění vyhledávacího dotazu pro tisíce článků může model NER spustit dotaz jednou a uložit výsledky. Takže na základě značek ve vyhledávacím dotazu lze články související s dotazem rychle vyzvednout.

     

  • 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: Případová studie: Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) pro klinické NLP]

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.

Výhody a výzvy NER?

Výhody:

  1. Extrakce informací: NER identifikuje klíčová data a pomáhá při vyhledávání informací.
  2. Organizace obsahu: Pomáhá kategorizovat obsah, což je užitečné pro databáze a vyhledávače.
  3. Vylepšené uživatelské prostředí: NER zpřesňuje výsledky vyhledávání a přizpůsobuje doporučení.
  4. Přehledná analýza: Usnadňuje analýzu sentimentu a detekci trendů.
  5. Automatizovaný pracovní postup: NER podporuje automatizaci, šetří čas a zdroje.

Omezení/výzvy:

  1. Rozlišení nejednoznačnosti: Bojuje s rozlišováním podobných entit.
  2. Adaptace specifická pro doménu: Náročné na zdroje v různých doménách.
  3. Jazyková závislost: Účinnost se liší podle jazyků.
  4. Nedostatek označených dat: Pro školení potřebuje velké označené datové sady.
  5. Manipulace s nestrukturovanými daty: Vyžaduje pokročilé techniky.
  6. Měření výkonu: Přesné vyhodnocení je složité.
  7. Zpracování v reálném čase: Vyvážení rychlosti s přesností je náročné.

Sociální sdílení

Mohlo by se vám také líbit