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:
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.
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.
Tillämpningar av NER
NER har flera användningsfall inom många områden relaterade till Natural Language Processing och att skapa 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, filialplats och mer. Klagomålet eller feedbacken klassificeras på ett lämpligt sätt 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 CV:et 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
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 baserade på användarnas sök- och visningshistorik med hjälp av namngiven enhetsigenkänning.
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.Named Entity Recognition gör din maskininlärning modeller mer effektiva och pålitliga. Du behöver dock högkvalitativa 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.P