Nimetty entiteettitunnistus (NER) – käsite, tyypit ja sovellukset

Eri lähestymistavat NER-järjestelmien luomiseen ovat:

• Sanakirjapohjaiset järjestelmät

  Sanakirjapohjainen järjestelmä on ehkä yksinkertaisin ja perustavanlaatuisin NER-lähestymistapa. Se käyttää sanakirjaa, jossa on monia sanoja, synonyymejä ja sanastokokoelma. Järjestelmä tarkistaa, onko jokin tekstissä esiintyvä kokonaisuus saatavilla myös sanastosta. Käyttämällä merkkijono-sovitusalgoritmia suoritetaan entiteettien ristiintarkistus.

  Yksi tämän lähestymistavan käytön haittapuoli on se, että sanastotietoaineistoa on jatkuvasti päivitettävä NER-mallin tehokkaan toiminnan varmistamiseksi.

• Sääntöihin perustuvat järjestelmät

  Tässä lähestymistavassa tiedot poimitaan ennalta asetettujen sääntöjen perusteella. Käytössä on kaksi ensisijaista sääntöjoukkoa,

  Mallipohjaiset säännöt – Kuten nimestä voi päätellä, kaavapohjainen sääntö noudattaa asiakirjassa käytettyä morfologista mallia tai sanajonoa.

  Kontekstipohjaiset säännöt - Kontekstipohjaiset säännöt riippuvat asiakirjassa olevan sanan merkityksestä tai kontekstista.

• Koneoppimiseen perustuvat järjestelmät

  Koneoppimiseen perustuvissa järjestelmissä kokonaisuuksien havaitsemiseen käytetään tilastollista mallintamista. Tässä lähestymistavassa käytetään tekstidokumentin ominaisuuspohjaista esitystapaa. Voit voittaa useita kahden ensimmäisen lähestymistavan haittoja, koska malli pystyy tunnistamaan entiteettityypit pienistä kirjoitusasujen vaihteluista huolimatta.

Käyttötapauksia ja esimerkkejä nimetyn kokonaisuuden tunnistamisesta?

Nimetyn entiteettitunnistuksen (NER) monipuolisuuden paljastaminen:

1. chatbots: NER auttaa chatbotteja, kuten OpenAI:n ChatGPT:tä, ymmärtämään käyttäjien kyselyitä tunnistamalla keskeiset entiteetit.
2. Asiakaspalvelu: Se järjestää asiakaspalautteen tuotenimien mukaan, mikä nopeuttaa vastausaikoja.
3. Rahoitus: NER poimii tärkeitä tietoja talousraporteista, mikä auttaa trendien analysoinnissa ja riskien arvioinnissa.
4. Terveydenhuolto: Se poimii olennaiset tiedot kliinisistä tietueista ja nopeuttaa tietojen analysointia.
5. HR: Se virtaviivaistaa rekrytointia tekemällä yhteenvedon hakijaprofiileista ja kanavoimalla työntekijöiden palautetta.
6. Uutisten tarjoajat: NER luokittelee sisällön olennaisiin tietoihin ja trendeihin, mikä nopeuttaa raportointia.
7. Suositusmoottorit: Yritykset, kuten Netflix, käyttävät NER:ää mukauttaakseen suosituksia käyttäjien käyttäytymisen perusteella.
8. Hakukoneet: Luokittelemalla verkkosisältöä NER parantaa hakutulosten tarkkuutta.
9. Sentimenttianalyysi: NER poimii brändimaininnat arvosteluista, mikä lisää mielialan analysointityökaluja.

NER:n sovellukset

NER:llä on useita käyttötapauksia monilla aloilla, jotka liittyvät luonnollisen kielen käsittelyyn ja koulutusaineistojen luomiseen koneoppiminen ja syvä oppiminen ratkaisuja. Jotkut NERin sovelluksista ovat:

• Virtaviivainen asiakastuki

  NER-järjestelmä voi helposti havaita asiaankuuluvat asiakkaiden valitukset, kyselyt ja palautteen tärkeiden tietojen, kuten tuotteiden nimien, teknisten tietojen, toimipisteiden ja muiden perusteella. Valitus tai palaute luokitellaan osuvasti ja ohjataan oikealle osastolle suodattamalla prioriteettiavainsanat.

• Tehokkaat henkilöstöresurssit

  NER auttaa henkilöstöryhmiä parantamaan rekrytointiprosessiaan ja lyhentämään aikatauluja tekemällä nopeasti yhteenvedon hakijoiden ansioluetteloista. NER-työkalut voivat skannata ansioluettelon ja poimia asiaankuuluvat tiedot – nimi, ikä, osoite, tutkinto, korkeakoulu ja niin edelleen.

  Lisäksi HR-osasto voi myös käyttää NER-työkaluja tehostaakseen sisäisiä työnkulkuja suodattamalla työntekijöiden valitukset ja välittämällä ne asianomaisille osastojen päälliköille.

• Yksinkertaistettu sisällön luokittelu

  Sisällön luokittelu on uutisten tarjoajille valtava tehtävä. Sisällön luokittelu eri luokkiin helpottaa niiden löytämistä, oivalluksia, trendien tunnistamista ja aiheiden ymmärtämistä. A Nimetty Kokonaisuuden tunnistus työkalu voi olla hyödyllinen uutisten tarjoajille. Se voi skannata monia artikkeleita, tunnistaa ensisijaiset avainsanat ja poimia tietoja henkilöiden, organisaation, sijainnin ja muiden perusteella.

• Hakukoneiden optimointi

  NER auttaa yksinkertaistamaan ja parantamaan hakutulosten nopeutta ja osuvuutta. Sen sijaan, että NER-malli suorittaisi hakukyselyn tuhansille artikkeleille, se voi suorittaa kyselyn kerran ja tallentaa tulokset. Joten hakukyselyn tunnisteiden perusteella kyselyyn liittyvät artikkelit voidaan poimia nopeasti.

   

• Tarkka sisältösuositus

  Useat nykyaikaiset sovellukset ovat riippuvaisia ​​NER-työkaluista optimoidun ja räätälöidyn asiakaskokemuksen tuottamiseksi. Esimerkiksi Netflix tarjoaa henkilökohtaisia ​​suosituksia käyttäjän haku- ja katseluhistorian perusteella nimetyn entiteetin tunnistuksen avulla.

Nimetty entiteettitunnistus tekee sinun koneoppiminen mallit ovat tehokkaampia ja luotettavampia. Tarvitset kuitenkin laadukkaita koulutustietojoukkoja, jotta mallisi toimivat optimaalisella tasolla ja saavuttavat asetetut tavoitteet. Tarvitset vain kokeneen huoltokumppanin, joka voi tarjota sinulle laadukkaat tietojoukot käyttövalmiina. Jos näin on, Shaip on tähän mennessä paras vetosi. Pyydä meiltä kattavia NER-tietosarjoja, jotka auttavat sinua kehittämään tehokkaita ja edistyneitä ML-ratkaisuja tekoälymalleillesi.

[Lue myös: Tapaustutkimus: Nimetty entiteettitunnistus (NER) kliiniselle NLP:lle]

Kuinka nimettyjen entiteettien tunnistus toimii?

Nimetyn entiteettitunnistuksen (NER) valtakuntaan tutustuminen paljastaa systemaattisen matkan, joka koostuu useista vaiheista:

• tokenization

  Aluksi tekstidata jaetaan pienempiin yksiköihin, joita kutsutaan nimikkeiksi ja jotka voivat vaihdella sanoista lauseisiin. Esimerkiksi lausunto "Barack Obama oli USA:n presidentti" on jaettu tunnisteiksi, kuten "Barack", "Obama", "oli", "the", "president", "of", "the" ja " USA”.

• Kokonaisuuden tunnistus

  Kielellisten ohjeiden ja tilastollisten menetelmien yhdistelmää hyödyntäen nostetaan esiin mahdollisia nimettyjä kokonaisuuksia. Tässä vaiheessa on tärkeää tunnistaa kuviot, kuten isot kirjaimet nimissä ("Barack Obama") tai erilliset muodot (kuten päivämäärät).

• Entiteettiluokitus

  Tunnistuksen jälkeen entiteetit lajitellaan ennalta määritettyihin luokkiin, kuten "henkilö", "organisaatio" tai "sijainti". Koneoppimismallit, joita hoidetaan merkittyjen tietojoukkojen avulla, ohjaavat usein tätä luokittelua. Täällä "Barack Obama" on merkitty "henkilöksi" ja "USA" "sijaintiksi".

• Kontekstuaalinen arviointi

  NER-järjestelmien kykyä vahvistaa usein ympäröivän kontekstin arviointi. Esimerkiksi lauseessa "Washington todisti historiallista tapahtumaa" konteksti auttaa erottamaan "Washingtonin" paikkana eikä henkilön nimenä.

• Arvioinnin jälkeinen tarkennus

  Alkuperäisen tunnistamisen ja luokituksen jälkeen voi seurata arvioinnin jälkeistä tarkennusta tulosten hiomiseksi. Tässä vaiheessa voidaan puuttua epäselvyyksiin, yhdistää usean tunnuksen sisältäviä entiteettejä tai hyödyntää tietokantoja kokonaisuuden tietojen lisäämiseksi.

Tämä rajattu lähestymistapa ei ainoastaan ​​paljasta NER:n ydintä, vaan myös optimoi sisällön hakukoneita varten, mikä parantaa NER:n ilmentämän monimutkaisen prosessin näkyvyyttä.

NER-edut ja haasteet?

Hyödyt:

1. Tiedonkeruu: NER tunnistaa keskeiset tiedot, mikä auttaa tiedonhakua.
2. Sisällön organisaatio: Se auttaa luokittelemaan sisältöä, mikä on hyödyllistä tietokantoissa ja hakukoneissa.
3. Parannettu käyttökokemus: NER tarkentaa hakutuloksia ja personoi suosituksia.
4. Oivaltava analyysi: Se helpottaa tunteiden analysointia ja trendien havaitsemista.
5. Automatisoitu työnkulku: NER edistää automaatiota säästäen aikaa ja resursseja.

Rajoitukset/haasteet:

1. Epäselvyyden resoluutio: Kamppailee samanlaisten kokonaisuuksien erottamisen kanssa.
2. Verkkotunnuskohtainen mukautus: Resurssivaltainen eri aloilla.
3. Kieliriippuvuus: Tehokkuus vaihtelee kielten mukaan.
4. Merkittyjen tietojen niukkuus: Tarvitsee koulutusta varten suuria merkittyjä tietojoukkoja.
5. Strukturoimattoman tiedon käsittely: Edellyttää edistyneitä tekniikoita.
6. Suorituskyvyn mittaus: Tarkka arviointi on monimutkaista.
7. Reaaliaikainen käsittely: Nopeuden ja tarkkuuden tasapainottaminen on haastavaa.