Namngiven entitetsigenkänning (NER)

Named Entity Recognition (NER) – Konceptet, typerna och tillämpningarna

Varje gång vi hör ett ord eller läser en text har vi den naturliga förmågan att identifiera och kategorisera ordet i personer, plats, plats, värderingar med mera. Människor kan snabbt känna igen ett ord, kategorisera det och förstå sammanhanget. Till exempel, när du hör ordet "Steve Jobs", kan du genast tänka på minst tre till fyra attribut och dela upp enheten i kategorier,

  • Person: Steve Jobs
  • Företag: Apple
  • Plats: kalifornien

Eftersom datorer inte har denna naturliga förmåga behöver de vår hjälp att identifiera ord eller text och kategorisera dem. Det är där Namngivet enhet erkännande (NER) kommer in i bilden.

Låt oss få en kort förståelse av NER och dess relation till NLP.

Vad är namngiven entitetsigenkänning?

Named Entity Recognition är en del av Natural Language Processing. Det primära målet för NER är att bearbeta strukturerade och ostrukturerade data och klassificera dessa namngivna enheter i fördefinierade kategorier. Några vanliga kategorier inkluderar namn, plats, företag, tid, monetära värden, evenemang och mer.

I ett nötskal handlar NER om:

  • Namngiven enhetsigenkänning/detektion – Identifiera ett ord eller en serie ord i ett dokument.
  • Namngiven enhetsklassificering – Klassificering av alla upptäckta enheter i fördefinierade kategorier.

Men hur är NER relaterat till NLP?

Natural Language-behandling hjälper till att utveckla intelligenta maskiner som kan extrahera mening ur tal och text. Machine Learning hjälper dessa intelligenta system att fortsätta lära sig genom att träna på stora mängder naturligt språk datauppsättningar.

Generellt sett består NLP av tre huvudkategorier:

  • Förstå språkets struktur och regler – syntax
  • Härleda betydelsen av ord, text och tal och identifiera deras relationer – Semantik
  • Identifiera och känna igen talade ord och omvandla dem till text - Tal

NER hjälper till i den semantiska delen av NLP, extrahera betydelsen av ord, identifiera och lokalisera dem baserat på deras relationer.

Vanliga exempel på NER

Några av de vanliga exemplen på en förutbestämd enhetskategorisering är:

Exempel på Ner
Exempel på NER

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

Plats: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilien, Cambridge

Organisation: Samsung, Disney, Yale University, Google

Tid: 15.35, 12,

Andra kategorier inkluderar numeriska värden, uttryck, e-postadresser och anläggning.

Tvetydighet i namngivna enheter

Den kategori en term tillhör är intuitivt ganska tydlig för människor. Det är dock inte fallet med datorer – de stöter på klassificeringsproblem. Till exempel:

Manchester City (Organisation) vann Premier League Trophy medan organisationen i följande mening används annorlunda. Manchester City (Plats) var ett kraftpaket för textil och industri.

Din NER-modell behöver träningsdata att utföra korrekt enhetsutvinning och klassificering. Om du tränar din modell på Shakespearesk engelska kommer den inte att kunna tyda Instagram.

Olika NER-metoder

Det primära målet för a NER modell är att märka enheter i textdokument och kategorisera dem. Följande tre tillvägagångssätt används i allmänhet för detta ändamål. Du kan dock välja att kombinera en eller flera metoder också.

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

De olika metoderna för att skapa NER-system är:

  • 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.

Användningsfall och exempel på namngivna enheter?

Avslöjar mångsidigheten med namngivna enheters erkännande (NER):

  1. chatbots: NER hjälper chatbots som OpenAIs ChatGPT att förstå användarfrågor genom att identifiera nyckelenheter.
  2. Customer Support: Den organiserar kundfeedback efter produktnamn, vilket påskyndar svarstider.
  3. Finans: NER extraherar viktiga data från finansiella rapporter, vilket hjälper till med trendanalys och riskbedömning.
  4. Sjukvård: Den hämtar viktig information från kliniska journaler, vilket främjar snabbare dataanalys.
  5. HR: Det effektiviserar rekryteringen genom att sammanfatta sökandeprofiler och kanalisera medarbetarnas feedback.
  6. Nyhetsleverantörer: NER kategoriserar innehåll i relevant information och trender, vilket påskyndar rapporteringen.
  7. Rekommenderade motorer: Företag som Netflix använder NER för att anpassa rekommendationer baserat på användarbeteende.
  8. Sökmotorer: Genom att kategorisera webbinnehåll förbättrar NER sökresultatens noggrannhet.
  9. Sentimentanalys: NER extraherar varumärkesomnämnanden från recensioner och ger bränsle till verktyg för sentimentanalys.

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 NERs tillämpningar är:

  • Effektiviserad kundsupport

    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.

  • Förenklad 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

    Sökmotoroptimering 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: Fallstudie: Named Entity Recognition (NER) för klinisk NLP]

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.

NER-fördelar och utmaningar?

Fördelar:

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

Begränsningar/utmaningar:

  1. Tvetydighetsupplösning: Kämpar med att särskilja liknande enheter.
  2. Domänspecifik anpassning: Resurskrävande över olika domäner.
  3. Språkberoende: Effektiviteten varierar med språk.
  4. Brist på märkta data: Behöver stora märkta datamängder för träning.
  5. Hantering av ostrukturerad data: Kräver avancerad teknik.
  6. Prestandamätning: Noggrann utvärdering är komplex.
  7. Behandling i realtid: Att balansera hastighet med noggrannhet är utmanande.

Social Dela

Du kanske också gillar