Vad heter Entity Recognition (NER) – exempel, användningsfall, fördelar och utmaningar

• Ordboksbaserade system

  Det ordboksbaserade systemet är kanske den mest enkla och grundläggande NER-metoden. Den kommer att använda en ordbok med många ord, synonymer och ordförråd. Systemet kommer att kontrollera om en viss enhet som finns i texten också är tillgänglig i vokabulären. Genom att använda en strängmatchningsalgoritm utförs en korskontroll av entiteter.

  En nackdel med att använda detta tillvägagångssätt är att det finns ett behov av att ständigt uppgradera ordförrådsdataset för att NER-modellen ska fungera effektivt.

• Regelbaserade system

  I detta tillvägagångssätt extraheras information baserat på en uppsättning förinställda regler. Det finns två primära uppsättningar regler som används,

  Mönsterbaserade regler – Som namnet antyder följer en mönsterbaserad regel ett morfologiskt mönster eller en sträng av ord som används i dokumentet.

  Kontextbaserade regler – Kontextbaserade regler beror på betydelsen eller sammanhanget för ordet i dokumentet.

• Maskininlärningsbaserade system

  I maskininlärningsbaserade system används statistisk modellering för att upptäcka enheter. En funktionsbaserad representation av textdokumentet används i detta tillvägagångssätt. Du kan övervinna flera nackdelar med de två första tillvägagångssätten eftersom modellen kan känna igen enhetstyper trots små variationer i deras stavningar.

• Djup lärning

  Metoder för djupinlärning för NER utnyttjar kraften i neurala nätverk som RNN:er och transformatorer för att förstå långsiktiga textberoenden. Den viktigaste fördelen med att använda dessa metoder är att de är väl lämpade för storskaliga NER-uppgifter med riklig träningsdata.

  Dessutom kan de lära sig komplexa mönster och funktioner från själva data, vilket eliminerar behovet av manuell träning. Men det finns en hake. Dessa metoder kräver en rejäl mängd beräkningskraft för utbildning och driftsättning.

• Hybridmetoder

  Dessa metoder kombinerar metoder som regelbaserad, statistisk och maskininlärning för att extrahera namngivna enheter. Målet är att kombinera styrkorna med varje metod och samtidigt minimera deras svagheter. Det bästa med att använda hybridmetoder är den flexibilitet du får genom att slå samman flera tekniker med vilka du kan extrahera enheter från olika datakällor.

  Det finns dock en möjlighet att dessa metoder kan bli mycket mer komplexa än metoderna med en enda tillvägagångssätt, eftersom när du slår samman flera tillvägagångssätt kan arbetsflödet bli förvirrande.

Användningsfall för namngivna enheters erkännande (NER)?

Avslöjar mångsidigheten med namngivna enheters erkännande (NER):

• chatbots: Hjälper chatbots som GPT att förstå användarfrågor genom att identifiera nyckelenheter.
• Customer Support: Kategoriserar feedback efter produkt, vilket påskyndar svarstiden.
  
• Finans: Extraherar avgörande data från finansiella rapporter, för trendanalys och riskbedömning.
• Sjukvård: Den hämtar viktig information från kliniska journaler, vilket främjar snabbare dataanalys.
• HR: Effektiviserar rekryteringen genom att sammanfatta sökandeprofiler och kanalisera feedback.
• Nyhetsleverantörer: Kategoriserar innehåll i relevant information, vilket påskyndar rapporteringen.
• Rekommenderade motorer: Företag som Netflix använder NER för att anpassa rekommendationer baserat på användarbeteende.
• Sökmotorer: Genom att kategorisera webbinnehåll förbättrar NER sökresultatens noggrannhet.
• Sentimentanalys: Extracts varumärkesomnämnanden från recensioner, underblåser verktyg för sentimentanalys.

Vem använder namngivna enheters erkännande (NER)?

NER (Named Entity Recognition) är en av de kraftfulla teknikerna för naturlig språkbehandling (NLP) och har tagit sig till olika industrier och domäner. Här är några exempel:

• Sökmotorer: NER är en kärnkomponent i moderna sökmotorer som Google och Bing. Den används för att identifiera och kategorisera enheter från webbsidor och sökfrågor för att ge mer relevanta sökresultat. Till exempel, med hjälp av NER, kan sökmotorn skilja mellan "Apple" företaget kontra "äpple" frukten baserat på sammanhang.
• chatbots: Chatbots och AI-assistenter kan använda NER för att förstå nyckelenheter från användarfrågor. Genom att göra det kan chatbots ge mer exakta svar. Om du till exempel frågar "Hitta italienska restauranger nära Central Park" kommer chatboten att förstå "italienska" som kökstyp, "restauranger" som platsen och "Central Park" som plats.
• Utredande journalistik: International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ), en känd medieorganisation använde NER för att analysera Panama Papers, en massiv läcka av 11.5 miljoner finansiella och juridiska dokument. I det här fallet användes NER för att automatiskt identifiera personer, organisationer och platser över miljontals ostrukturerade dokument, för att avslöja dolda nätverk av skatteflykt till havs.
• Bioinformatik: Inom området bioinformatik används NER för att extrahera nyckelenheter som gener, proteiner, läkemedel och sjukdomar från biomedicinska forskningsdokument och kliniska prövningsrapporter. Sådana data hjälper till att påskynda processen för upptäckt av läkemedel.
• Övervakning av sociala medier: Varumärken över sociala medier använder NER för att spåra den övergripande statistiken för sina annonskampanjer och hur deras konkurrenter gör. Till exempel finns det ett flygbolag som använder NER för att analysera tweets som nämner deras varumärke. Den upptäcker negativa kommentarer kring enheter som "förlorat bagage" på en viss flygplats så att de kan lösa problemet så snabbt som möjligt.
• Kontextuell annonsering: Annonsplattformar använder NER för att extrahera nyckelenheter från webbsidor för att visa mer relevanta annonser tillsammans med innehållet, vilket så småningom förbättrar annonsinriktning och klickfrekvenser. Om NER till exempel upptäcker "Hawaii", "hotell" och "stränder" på en reseblogg kommer annonsplattformen att visa erbjudanden för resorter i Hawaii snarare än generiska hotellkedjor.
• Rekrytering och återuppta screening: Du kan instruera NER att hitta de exakta färdigheter och kvalifikationer som krävs baserat på den sökandes kompetens, erfarenhet och bakgrund. Till exempel kan en rekryteringsbyrå använda NER för att matcha kandidater automatiskt.

Tillämpningar av NER

NER har flera användningsfall inom många områden relaterade till Natural Language Processing och skapande av utbildningsdatauppsättningar för maskininlärning och djupt lärande lösningar. Några av applikationerna är:

• Helpdesk

  Ett NER-system kan enkelt upptäcka relevanta kundklagomål, frågor och feedback baserat på viktig information som produktnamn, specifikationer, filialer och mer. Klagomålet eller feedbacken klassificeras lämpligen och vidarebefordras till rätt avdelning genom att filtrera prioriterade nyckelord.

• Effektiva mänskliga resurser

  NER hjälper Human Resource-team att förbättra sin anställningsprocess och minska tidslinjerna genom att snabbt sammanfatta sökandes CV. NER-verktygen kan skanna meritförteckningen och extrahera relevant information – namn, ålder, adress, kvalifikationer, college och så vidare.

  Dessutom kan HR-avdelningen också använda NER-verktyg för att effektivisera de interna arbetsflödena genom att filtrera anställdas klagomål och vidarebefordra dem till berörda avdelningschefer.

• Innehållsklassificering

  Innehållsklassificering är en enorm uppgift för nyhetsleverantörer. Genom att klassificera innehållet i olika kategorier blir det lättare att upptäcka, få insikter, identifiera trender och förstå ämnena. A Named Entitetserkännande verktyg kan komma till nytta för nyhetsleverantörer. Den kan skanna många artiklar, identifiera prioriterade nyckelord och extrahera information baserat på personer, organisation, plats och mer.

• Optimera sökmotorer

  NER hjälper till att förenkla och förbättra sökresultatens hastighet och relevans. Istället för att köra sökfrågan för tusentals artiklar kan en NER-modell köra frågan en gång och spara resultaten. Så baserat på taggarna i sökfrågan kan artiklarna som är kopplade till frågan snabbt plockas upp.

• Korrekt innehållsrekommendation

  Flera moderna applikationer är beroende av NER-verktyg för att leverera en optimerad och anpassad kundupplevelse. Till exempel tillhandahåller Netflix personliga rekommendationer baserat på användarens sök- och visningshistorik med hjälp av namngiven enhetsigenkänning.

Named Entity Recognition gör din maskininlärning modeller mer effektiva och pålitliga. Du behöver dock kvalitativa träningsdatauppsättningar för att dina modeller ska fungera på sin optimala nivå och uppnå avsedda mål. Allt du behöver är en erfaren servicepartner som kan förse dig med kvalitetsdatauppsättningar redo att användas. Om så är fallet är Shaip din bästa insats hittills. Kontakta oss för omfattande NER-datauppsättningar som hjälper dig att utveckla effektiva och avancerade ML-lösningar för dina AI-modeller.

[Läs även: Vad är NLP? Hur det fungerar, fördelar, utmaningar, exempel

Hur fungerar erkännande av namngivna enheter?

Att fördjupa sig i riket av Named Entity Recognition (NER) avslöjar en systematisk resa som omfattar flera faser:

• tokenization

  Inledningsvis dissekeras textdata i mindre enheter, så kallade tokens, som kan variera från ord till meningar. Till exempel är uttalandet "Barack Obama var USA:s president" uppdelat i tokens som "Barack", "Obama", "var", "den", "presidenten", "av", "den" och " USA”.

• Enhetsdetektering

  Med hjälp av ett hopkok av språkliga riktlinjer och statistiska metoder belyses potentiella namngivna enheter. Att känna igen mönster som versaler i namn ("Barack Obama") eller distinkta format (som datum) är avgörande i detta skede.

• Enhetsklassificering

  Efter upptäckt sorteras enheter i fördefinierade kategorier som "Person", "Organisation" eller "Plats". Maskininlärningsmodeller, som utvecklas på märkta datamängder, driver ofta denna klassificering. Här är "Barack Obama" taggad som en "Person" och "USA" som en "plats".

• Kontextuell utvärdering

  NER-systemens skicklighet förstärks ofta genom att utvärdera det omgivande sammanhanget. Till exempel, i frasen "Washington bevittnade en historisk händelse", hjälper sammanhanget att urskilja "Washington" som en plats snarare än en persons namn.

• Förfining efter utvärdering

  Efter den första identifieringen och klassificeringen kan en förfining efter utvärderingen ske för att finslipa resultaten. Det här steget skulle kunna ta itu med oklarheter, smälta samman enheter med flera token eller använda kunskapsbaser för att utöka enhetsdata.

Detta avgränsade tillvägagångssätt avmystifierar inte bara kärnan i NER utan optimerar också innehållet för sökmotorer, vilket ökar synligheten för den intrikata process som NER förkroppsligar.

Jämförelse av NER-verktyg och bibliotek:

Flera kraftfulla verktyg och bibliotek underlättar implementering av NER. Här är en jämförelse av några populära alternativ:

NER-fördelar och utmaningar?

Fördelar:

• Informationsutvinning: NER identifierar nyckeldata, vilket underlättar informationshämtning.
• Innehållsorganisation: Det hjälper till att kategorisera innehåll, användbart för databaser och sökmotorer.
• Förbättrad användarupplevelse: NER förfinar sökresultat och anpassar rekommendationer.
• Insiktsfull analys: Det underlättar sentimentanalys och trenddetektering.
• Automatiserat arbetsflöde: NER främjar automatisering, vilket sparar tid och resurser.

Begränsningar/utmaningar:

• Tvetydighetsupplösning: Kämpar med att särskilja liknande enheter som "Amazon" som en flod eller ett företag.
• Domänspecifik anpassning: Resurskrävande över olika domäner.
• Språkvariationer: Effektiviteten varierar på grund av slang och regionala skillnader.
• Brist på märkta data: Behöver stora märkta datamängder för träning.
• Hantering av ostrukturerad data: Kräver avancerad teknik.
• Prestandamätning: Noggrann utvärdering är komplex.
• Behandling i realtid: Att balansera hastighet med noggrannhet är utmanande.
• Kontextberoende: Noggrannhet bygger på att förstå omgivande textnyanser.
• Data sparsitet: Kräver betydande märkta datamängder, särskilt för nischområden.

Framtiden för NER

Även om Named Entity Recognition (NER) är ett väletablerat område, finns det fortfarande mycket arbete kvar att göra. Ett lovande område som vi kan överväga är tekniker för djupinlärning inklusive transformatorer och förtränade språkmodeller, så prestandan för NER kan förbättras ytterligare.

En annan spännande idé är att bygga anpassade NER-system för olika yrken, som läkare eller advokater. Eftersom olika branscher har sina egna identitetstyper och mönster, kan skapande av NER-system i dessa specifika sammanhang ge mer exakta och relevanta resultat.

Dessutom är flerspråkig och tvärspråkig NER också ett område som växer snabbare än någonsin. Med den ökande globaliseringen av företagen behöver vi utveckla NER-system som kan hantera olika språkliga strukturer och skript.

Slutsats