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, extrahovat význam slov, identifikovat a lokalizovat je na základě jejich vztahů.
Běžné příklady NER
Některé z běžných příkladů předem stanoveného kategorizace entit jsou:
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 (Sídlo) 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.
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 pobočky 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
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. Netflix například poskytuje personalizovaná doporučení na základě historie vyhledávání a prohlížení uživatelů pomocí rozpoznávání pojmenovaných entit.
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.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.P