Ce se numește Recunoașterea entității (NER) – Exemplu, cazuri de utilizare, beneficii și provocări

Diferitele abordări pentru crearea sistemelor NER sunt:

• Dictionary-based systems

  Sistemul bazat pe dicționar este poate cea mai simplă și fundamentală abordare NER. Va folosi un dicționar cu multe cuvinte, sinonime și colecție de vocabular. Sistemul va verifica dacă o anumită entitate prezentă în text este disponibilă și în vocabular. Folosind un algoritm de potrivire a șirurilor, se realizează o verificare încrucișată a entităților.

  Un dezavantaj al utilizării acestei abordări este că este nevoie de actualizarea constantă a setului de date de vocabular pentru funcționarea eficientă a modelului NER.

• Sisteme bazate pe reguli

  În această abordare, informațiile sunt extrase pe baza unui set de reguli prestabilite. Există două seturi principale de reguli utilizate,

  Reguli bazate pe modele - După cum sugerează și numele, o regulă bazată pe modele urmează un model morfologic sau șir de cuvinte utilizate în document.

  Reguli bazate pe context - Regulile bazate pe context depind de sensul sau contextul cuvântului din document.

• Sisteme bazate pe învățare automată

  În sistemele bazate pe învățare automată, modelarea statistică este utilizată pentru a detecta entitățile. În această abordare este utilizată o reprezentare bazată pe caracteristici a documentului text. Puteți depăși câteva dezavantaje ale primelor două abordări, deoarece modelul poate recunoaște tipuri de entități în ciuda ușoarelor variații ale ortografiei lor.

• Invatare profunda

  Metodele de învățare profundă pentru NER profită de puterea rețelelor neuronale precum RNN-urile și transformatoarele pentru a înțelege dependențele de text pe termen lung. Avantajul cheie al utilizării acestor metode este că sunt potrivite pentru sarcini NER la scară largă, cu date de antrenament abundente.

  În plus, ei pot învăța modele și caracteristici complexe din datele în sine, eliminând nevoia de instruire manuală. Dar există o captură. Aceste metode necesită o cantitate mare de putere de calcul pentru antrenament și implementare.

• Metode hibride

  Aceste metode combină abordări precum învățarea bazată pe reguli, statistică și automată pentru a extrage entități numite. Scopul este de a combina punctele forte ale fiecărei metode, minimizând în același timp punctele slabe ale acestora. Cea mai bună parte a utilizării metodelor hibride este flexibilitatea pe care o obțineți prin îmbinarea mai multor tehnici prin care puteți extrage entități din diverse surse de date.

  Cu toate acestea, există posibilitatea ca aceste metode să devină mult mai complexe decât metodele cu o singură abordare, deoarece atunci când îmbinați mai multe abordări, fluxul de lucru poate deveni confuz.

Cazuri de utilizare pentru recunoașterea entității numite (NER)?

Dezvăluirea versatilității recunoașterii entităților numite (NER):

• chatbots: Ajută chatboții precum GPT să înțeleagă interogările utilizatorilor prin identificarea entităților cheie.
• Suport pentru clienți: Clasifică feedback-ul în funcție de produs, accelerând timpul de răspuns.
• Finante: Extrage date cruciale din rapoartele financiare, pentru analiza tendințelor și evaluarea riscurilor.
  
• Sănătate: Extrage informații esențiale din dosarele clinice, promovând o analiză mai rapidă a datelor.
• HR: Eficientizează recrutarea prin rezumarea profilurilor candidaților și prin canalizarea feedback-ului.
• Furnizori de știri: Clasifică conținutul în informații relevante, accelerând raportarea.
• Motoare de recomandare: Companii precum Netflix folosesc NER pentru a personaliza recomandările bazate pe comportamentul utilizatorului.
• Motoare de căutare: Prin categorizarea conținutului web, NER îmbunătățește acuratețea rezultatelor căutării.
• Analiza sentimentelor: Exextras mențiuni ale mărcii din recenzii, alimentând instrumentele de analiză a sentimentelor.

Cine folosește recunoașterea entității numite (NER)?

NER (Named Entity Recognition) fiind una dintre tehnicile puternice de procesare a limbajului natural (NLP) și-a făcut drum în diverse industrii și domenii. Aici sunt cateva exemple:

• Motoare de căutare: NER este o componentă de bază a motoarelor de căutare moderne, cum ar fi Google și Bing. Este folosit pentru a identifica și clasifica entitățile din paginile web și interogările de căutare pentru a oferi rezultate de căutare mai relevante. De exemplu, cu ajutorul NER, motorul de căutare poate diferenția între „Apple” compania și „Apple” fructul în funcție de context.
• chatbots: Chatboții și asistenții AI pot folosi NER pentru a înțelege entitățile cheie din interogările utilizatorilor. Procedând astfel, chatboții pot oferi răspunsuri mai precise. De exemplu, dacă întrebați „Găsiți restaurante italiene lângă Central Park”, chatbot-ul va înțelege „italiană” ca tip de bucătărie, „restaurante” ca loc și „Central Park” ca locație.
• Jurnalism investigativ: Consorțiul Internațional al Jurnaliștilor de Investigație (ICIJ), o organizație de presă renumită, a folosit NER pentru a analiza Panama Papers, o scurgere masivă de 11.5 milioane de documente financiare și juridice. În acest caz, NER a fost folosit pentru a identifica automat persoane, organizații și locații în milioane de documente nestructurate, descoperind rețele ascunse de evaziune fiscală offshore.
• Bioinformatică: În domeniul bioinformaticii, NER este utilizat pentru a extrage entități-cheie, cum ar fi gene, proteine, medicamente și boli din lucrări de cercetare biomedicală și rapoarte ale studiilor clinice. Astfel de date ajută la accelerarea procesului de descoperire a medicamentelor.
• Monitorizarea rețelelor sociale: Mărcile de pe rețelele de socializare folosesc NER pentru a urmări valorile generale ale campaniilor lor publicitare și cum se descurcă concurenții lor. De exemplu, există o companie aeriană care utilizează NER pentru a analiza tweet-urile care menționează marca lor. Detectează comentariile negative despre entități precum „bagajele pierdute” la un anumit aeroport, astfel încât acestea să poată rezolva problema cât mai repede posibil.
• Publicitate contextuală: Platformele de publicitate folosesc NER pentru a extrage entități cheie din paginile web pentru a afișa reclame mai relevante alături de conținut, îmbunătățind în cele din urmă direcționarea anunțurilor și ratele de clic. De exemplu, dacă NER detectează „Hawaii”, „hoteluri” și „plaje” pe un blog de călătorie, platforma publicitară va afișa mai degrabă oferte pentru stațiunile din Hawaii, decât pentru lanțuri hoteliere generice.
• Recrutare și reluare screening: Puteți solicita NER să vă găsească abilitățile și calificările exacte necesare pe baza setului de abilități, experienței și experienței solicitantului. De exemplu, o agenție de recrutare poate folosi NER pentru a potrivi candidații automat.

Aplicații ale NER

NER are mai multe cazuri de utilizare în multe domenii legate de procesarea limbajului natural și crearea de seturi de date de antrenament pentru masina de învățare si învățare profundă solutii. Unele dintre aplicații sunt:

• Relații Clienți

  Un sistem NER poate identifica cu ușurință plângerile, întrebările și feedback-ul relevante ale clienților pe baza informațiilor cruciale, cum ar fi numele produselor, specificațiile, locațiile sucursalelor și multe altele. Reclamația sau feedback-ul este clasificat în mod adecvat și redirecționat către departamentul corect prin filtrarea cuvintelor cheie prioritare.

• Resurse umane eficiente

  NER ajută echipele de resurse umane să-și îmbunătățească procesul de angajare și să reducă termenele prin rezumarea rapidă a CV-urilor solicitanților. Instrumentele NER pot scana CV-ul și extrage informații relevante – nume, vârstă, adresă, calificare, facultate și așa mai departe.

  În plus, departamentul de HR poate folosi instrumente NER pentru a eficientiza fluxurile de lucru interne prin filtrarea plângerilor angajaților și transmiterea acestora către șefii departamentelor în cauză.

• Clasificarea conținutului

  Clasificarea conținutului este o sarcină uriașă pentru furnizorii de știri. Clasificarea conținutului în diferite categorii facilitează descoperirea, obținerea de perspective, identificarea tendințelor și înțelegerea subiectelor. A Numit Recunoașterea entității instrumentul poate fi util pentru furnizorii de știri. Poate scana multe articole, poate identifica cuvinte cheie prioritare și poate extrage informații bazate pe persoane, organizație, locație și multe altele.

• Optimizarea motoarelor de căutare

  NER ajută la simplificarea și îmbunătățirea vitezei și relevanței rezultatelor căutării. În loc să ruleze interogarea de căutare pentru mii de articole, un model NER poate rula interogarea o dată și poate salva rezultatele. Deci, pe baza etichetelor din interogarea de căutare, articolele asociate interogării pot fi preluate rapid.

• Recomandare exactă de conținut

  Mai multe aplicații moderne depind de instrumentele NER pentru a oferi clienților o experiență optimizată și personalizată. De exemplu, Netflix oferă recomandări personalizate bazate pe căutarea utilizatorului și istoricul vizualizării utilizând recunoașterea entității cu nume.

Recunoașterea entității numite vă face masina de învățare modele mai eficiente și mai fiabile. Cu toate acestea, aveți nevoie de seturi de date de formare de calitate pentru ca modelele dvs. să funcționeze la nivelul lor optim și să atingă obiectivele propuse. Tot ce aveți nevoie este un partener de service cu experiență, care vă poate oferi seturi de date de calitate gata de utilizare. Dacă acesta este cazul, Shaip este cel mai bun pariu al tău de până acum. Contactați-ne pentru seturi de date NER complete, care să vă ajute să dezvoltați soluții ML eficiente și avansate pentru modelele dvs. de AI.

[Citește și: Ce este NLP? Cum funcționează, beneficii, provocări, exemple

Cum funcționează recunoașterea entităților numite?

Aprofundarea în domeniul Recunoașterii Entităților Numite (NER) dezvăluie o călătorie sistematică care cuprinde mai multe faze:

• tokenizarea

  Inițial, datele textuale sunt disecate în unități mai mici, numite jetoane, care pot varia de la cuvinte la propoziții. De exemplu, afirmația „Barack Obama a fost președintele SUA” este segmentată în jetoane precum „Barack”, „Obama”, „era”, „cel”, „președintele”, „din”, „cel” și „ STATELE UNITE ALE AMERICII".

• Detectare entitate

  Folosind o combinație de ghiduri lingvistice și metodologii statistice, potențialele entități numite sunt evidențiate. Recunoașterea modelelor precum scrierea cu majuscule în nume („Barack Obama”) sau formate distincte (cum ar fi datele) este crucială în această etapă.

• Clasificarea entitatilor

  După detectarea, entitățile sunt sortate în categorii predefinite, cum ar fi „Persoană”, „Organizație” sau „Locație”. Modelele de învățare automată, alimentate pe seturi de date etichetate, conduc adesea această clasificare. Aici, „Barack Obama” este etichetat ca „Persoană” și „SUA” ca „Locație”.

• Evaluare contextuală

  Performanța sistemelor NER este adesea amplificată prin evaluarea contextului înconjurător. De exemplu, în expresia „Washington a fost martor la un eveniment istoric”, contextul ajută la discernământul „Washington” ca locație, mai degrabă decât numele unei persoane.

• Rafinare post-evaluare

  În urma identificării și clasificării inițiale, poate urma o perfecționare post-evaluare pentru a perfecționa rezultatele. Această etapă ar putea aborda ambiguitățile, fuziona entități multi-token sau poate utiliza baze de cunoștințe pentru a spori datele entității.

Această abordare delimitată nu numai că demitizează nucleul NER, ci și optimizează conținutul pentru motoarele de căutare, sporind vizibilitatea procesului complex pe care îl întruchipează NER.

Beneficii și provocări NER?

Beneficii:

• Extragerea informațiilor: NER identifică datele cheie, ajutând regăsirea informațiilor.
• Organizarea conținutului: Ajută la clasificarea conținutului, util pentru baze de date și motoarele de căutare.
• Experiență îmbunătățită a utilizatorului: NER rafinează rezultatele căutării și personalizează recomandările.
• Analiză perspicace: facilitează analiza sentimentelor și detectarea tendințelor.
• Flux de lucru automat: NER promovează automatizarea, economisind timp și resurse.

Limitări / provocări:

• Rezolvarea ambiguității: Se luptă pentru a distinge entități similare, cum ar fi „Amazon”, ca râu sau companie.
• Adaptare specifică domeniului: Resurse intensive în diverse domenii.
• Variante de limbă: Eficacitatea variază din cauza argoului și a diferențelor regionale.
• Lipsa datelor etichetate: Necesita seturi mari de date etichetate pentru antrenament.
• Manipularea datelor nestructurate: Necesită tehnici avansate.
• Măsurarea performanței: Evaluarea exactă este complexă.
• Prelucrare în timp real: Echilibrarea vitezei cu precizia este o provocare.
• Dependența de context: Precizia se bazează pe înțelegerea nuanțelor textului din jur.
• Dispersitatea datelor: Necesită seturi de date substanțiale etichetate, în special pentru zonele de nișă.

Viitorul NER

Deși Recunoașterea Entității Numite (NER) este un domeniu bine stabilit, mai este mult de făcut. Un domeniu promițător pe care îl putem lua în considerare este tehnicile de învățare profundă, inclusiv transformatoare și modele de limbaj pre-instruit, astfel încât performanța NER poate fi îmbunătățită în continuare.

O altă idee interesantă este construirea de sisteme NER personalizate pentru diferite profesii, cum ar fi doctorii sau avocații. Întrucât industriile diferite au propriile tipuri și modele de identitate, crearea sistemelor NER în aceste contexte specifice poate oferi rezultate mai precise și mai relevante.

În plus, NER multilingv și interlingvistic este, de asemenea, un domeniu în care se dezvoltă mai rapid ca niciodată. Odată cu globalizarea tot mai mare a afacerilor, trebuie să dezvoltăm sisteme NER care să poată gestiona diverse structuri lingvistice și scripturi.