Recunoașterea entității denumite (NER) – Conceptul, tipurile și aplicațiile

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.

Cazuri de utilizare și exemple de recunoaștere a entităților numite?

Dezvăluirea versatilității recunoașterii entităților numite (NER):

1. chatbots: NER ajută chatboții precum ChatGPT de la OpenAI să înțeleagă interogările utilizatorilor prin identificarea entităților cheie.
2. Suport pentru clienți: Acesta organizează feedback-ul clienților pe nume de produse, accelerând timpii de răspuns.
3. Finante: NER extrage date cruciale din rapoartele financiare, ajutând la analiza tendințelor și la evaluarea riscurilor.
4. Sănătate: Extrage informații esențiale din dosarele clinice, promovând o analiză mai rapidă a datelor.
5. HR: Ea eficientizează recrutarea prin rezumarea profilurilor candidaților și prin canalizarea feedback-ului angajaților.
6. Furnizori de știri: NER clasifică conținutul în informații și tendințe relevante, accelerând raportarea.
7. Motoare de recomandare: Companii precum Netflix folosesc NER pentru a personaliza recomandările bazate pe comportamentul utilizatorului.
8. Motoare de căutare: Prin categorizarea conținutului web, NER îmbunătățește acuratețea rezultatelor căutării.
9. Analiza sentimentelor: NER extrage mențiuni de marcă din recenzii, alimentând instrumente de analiză a sentimentelor.

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 și învățare profundă solutii. Unele dintre aplicațiile NER sunt:

• Asistență pentru clienți simplificată

  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.

• Clasificare simplificată a 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: Studiu de caz: Recunoașterea entității numite (NER) pentru NLP clinic]

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:

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

Limitări/Provocări:

1. Rezolvarea ambiguității: Se luptă cu distingerea entităților similare.
2. Adaptare specifică domeniului: Resurse intensive în diverse domenii.
3. Dependența de limbă: Eficacitatea variază în funcție de limbă.
4. Lipsa datelor etichetate: Necesita seturi mari de date etichetate pentru antrenament.
5. Manipularea datelor nestructurate: Necesită tehnici avansate.
6. Măsurarea performanței: Evaluarea exactă este complexă.
7. Prelucrare în timp real: Echilibrarea vitezei cu precizia este o provocare.