Minden alkalommal, amikor meghallunk egy szót vagy olvasunk egy szöveget, természetes képességünk van azonosítani és kategorizálni a szót emberek, hely, hely, értékek stb. szerint. Az emberek gyorsan felismernek egy szót, kategorizálják és megértik a szövegkörnyezetet. Például, amikor meghallja a „Steve Jobs” szót, azonnal eszébe juthat legalább három-négy attribútum, és kategóriákba sorolhatja az entitást,
- Személy: Steve Jobs
- Cég: Apple
- Bérleti díj: Kalifornia
Mivel a számítógépek nem rendelkeznek ezzel a természetes képességgel, segítségünkre van szükségük a szavak vagy szövegek azonosításához és kategorizálásához. Ez hol van Elnevezett entitás-felismerés (NER) jön a játék.
Ismerjük meg röviden a NER-t és kapcsolatát az NLP-vel.
Mi az a nevesített entitás felismerés?
A Named Entity Recognition a természetes nyelvi feldolgozás része. Az elsődleges cél a NER az, hogy feldolgozzuk strukturált és strukturálatlan adatok és osztályozza ezeket a megnevezett entitásokat előre meghatározott kategóriákba. Néhány gyakori kategória a név, hely, cég, idő, pénzbeli értékek, események és egyebek.
Dióhéjban a NER a következőkkel foglalkozik:
- Elnevezett entitás felismerése/észlelése – Egy szó vagy szósorozat azonosítása egy dokumentumban.
- Elnevezett entitások osztályozása – Minden észlelt entitás előre meghatározott kategóriákba sorolása.
De hogyan kapcsolódik a NER az NLP-hez?
A természetes nyelv feldolgozása segít olyan intelligens gépek kifejlesztésében, amelyek képesek jelentést kivonni a beszédből és a szövegből. A gépi tanulás segít ezeknek az intelligens rendszereknek a tanulás folytatásában azáltal, hogy nagy mennyiségű természetes nyelvet tanít adatkészletek.
Általában az NLP három fő kategóriából áll:
- A nyelv szerkezetének és szabályainak megértése – Szintaxis
- A szavak, a szöveg és a beszéd jelentésének levezetése és kapcsolataik azonosítása Szemantika
- A kimondott szavak azonosítása, felismerése és szöveggé alakítása – Beszéd
A NER segít az NLP szemantikai részében, kivonja a szavak jelentését, azonosítja és megtalálja őket kapcsolataik alapján.
Gyakori példák a NER-re
Néhány gyakori példa egy előre meghatározott entitás kategorizálása vannak:
Személy: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Bérleti díj: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazília, Cambridge
Szervezet: Samsung, Disney, Yale Egyetem, Google
Idő: 15.35, 12 PM,
További kategóriák közé tartozik a numerikus értékek, a kifejezés, az e-mail címek és a létesítmény.
Kétértelműség a megnevezett entitás felismerésben
A kategória, amelybe egy kifejezés tartozik, intuitív módon teljesen egyértelmű az emberi lények számára. A számítógépek esetében azonban nem ez a helyzet – osztályozási problémákkal szembesülnek. Például:
Manchester város (Szervezet) megnyerte a Premier League Trophy-t, míg a következő mondatban a szervezet másként szerepel. Manchester város (Települések) textil- és ipari erőmű volt.
Az Ön NER modelljének szüksége van képzési adatok pontos lefolytatására entitás kivonás és osztályozás. Ha Shakespeare-angol nyelven tanítja modelljét, mondanom sem kell, hogy nem fogja tudni megfejteni az Instagramot.
Különböző NER-megközelítések
Az elsődleges célja a NER modell Az entitások címkézése és kategorizálása a szöveges dokumentumokban. Általában a következő három megközelítést használják erre a célra. Választhat azonban egy vagy több módszer kombinálása is.
A NER-rendszerek létrehozásának különböző megközelítései a következők:
Szótár alapú rendszerek
A szótár alapú rendszer talán a legegyszerűbb és legalapvetőbb NER megközelítés. Sok szót, szinonimát és szókincsgyűjteményt tartalmazó szótárat fog használni. A rendszer ellenőrzi, hogy a szövegben szereplő adott entitás a szókincsben is elérhető-e. Karakterlánc-illesztési algoritmus használatával az entitások keresztellenőrzése történik.
Ennek a megközelítésnek az egyik hátránya, hogy a NER-modell hatékony működéséhez folyamatosan frissíteni kell a szókincs adatkészletét.
Szabály alapú rendszerek
Ebben a megközelítésben az információ kinyerése előre meghatározott szabályok alapján történik. Két elsődleges szabálykészletet használnak,
Minta alapú szabályok – Ahogy a neve is sugallja, a minta alapú szabály a dokumentumban használt morfológiai mintát vagy szósort követ.
Kontextus alapú szabályok – A kontextus alapú szabályok a dokumentumban szereplő szó jelentésétől vagy kontextusától függenek.
Gépi tanulás alapú rendszerek
A gépi tanuláson alapuló rendszerekben statisztikai modellezést használnak az entitások észlelésére. Ebben a megközelítésben a szöveges dokumentum jellemző alapú megjelenítését használják. Az első két megközelítés számos hátrányát kiküszöbölheti, mivel a modell képes felismerni entitástípusok helyesírásuk csekély eltérései ellenére.
Használati esetek és példák a megnevezett entitás felismerésére?
A nevesített entitás felismerés (NER) sokoldalúságának bemutatása:
- Chatbotok: A NER kulcsfontosságú entitások azonosításával segíti az olyan chatbotokat, mint az OpenAI ChatGPT a felhasználói lekérdezések megértésében.
- Ügyfélszolgálat: Terméknevek szerint rendszerezi a vásárlói visszajelzéseket, felgyorsítva a válaszidőket.
- Pénzügy: A NER kulcsfontosságú adatokat nyer ki a pénzügyi jelentésekből, segítve a trendelemzést és a kockázatértékelést.
- Egészségügy: Lényeges információkat gyűjt ki a klinikai feljegyzésekből, elősegítve a gyorsabb adatelemzést.
- HR: Leegyszerűsíti a toborzást a jelentkezői profilok összegzésével és az alkalmazottak visszajelzéseinek közvetítésével.
- Hírszolgáltatók: A NER a releváns információk és trendek szerint osztályozza a tartalmat, felgyorsítva a jelentéstételt.
- Ajánló motorok: Az olyan vállalatok, mint a Netflix, NER-t alkalmaznak, hogy személyre szabják az ajánlásokat a felhasználói viselkedés alapján.
- Kereső motorok: A webtartalom kategorizálásával a NER javítja a keresési eredmények pontosságát.
- Hangulatelemzés: A NER kivonja a márka megemlítését az értékelésekből, és ezzel ösztönzi a hangulatelemző eszközöket.
A NER alkalmazásai
A NER számos felhasználási esettel rendelkezik a természetes nyelv feldolgozásával és a képzési adatkészletek létrehozásával kapcsolatos számos területen gépi tanulás és a mély tanulás megoldásokat. A NER néhány alkalmazása a következő:
Áramvonalas ügyfélszolgálat
A NER-rendszer könnyen észleli a releváns vásárlói panaszokat, kérdéseket és visszajelzéseket olyan fontos információk alapján, mint a terméknevek, specifikációk, fióktelepek stb. A panaszt vagy visszajelzést megfelelően osztályozzák, és a kiemelt kulcsszavak szűrésével a megfelelő osztályhoz irányítják.
Hatékony humánerőforrás
A NER a jelentkezők önéletrajzának gyors összefoglalásával segít a humánerőforrás-csoportoknak javítani a felvételi folyamatukat, és csökkenteni a határidőket. A NER eszközök beolvashatják az önéletrajzot, és kivonhatják a releváns információkat – név, életkor, cím, végzettség, főiskola stb.
Ezenkívül a HR-osztály a NER eszközöket is használhatja a belső munkafolyamatok egyszerűsítésére azáltal, hogy kiszűri az alkalmazottak panaszait és továbbítja azokat az érintett osztályvezetőknek.
Egyszerűsített tartalombesorolás
A tartalombesorolás óriási feladat a hírszolgáltatók számára. A tartalom különböző kategóriákba sorolása megkönnyíti a felfedezést, a betekintést, a trendek azonosítását és a témák megértését. A Név Entitásfelismerés eszköz jól jöhet a hírszolgáltatók számára. Számos cikket képes beolvasni, azonosítani a kiemelt kulcsszavakat, és információkat kinyerni a személyek, a szervezet, a hely és egyebek alapján.
A keresőmotorok optimalizálása
NER segít leegyszerűsíteni és javítani a keresési eredmények sebességét és relevanciáját. Ahelyett, hogy több ezer cikkre futtatná a keresési lekérdezést, egy NER-modell egyszer lefuttathatja a lekérdezést, és elmentheti az eredményeket. Így a keresési lekérdezés címkéi alapján gyorsan átvehetők a lekérdezéshez kapcsolódó cikkek.Pontos tartalomajánlás
Számos modern alkalmazás függ a NER-eszközöktől, hogy optimalizált és testreszabott felhasználói élményt biztosítsanak. A Netflix például személyre szabott ajánlásokat kínál a felhasználó keresési és megtekintési előzményei alapján, a névvel ellátott entitás felismerés segítségével.
NER segít leegyszerűsíteni és javítani a keresési eredmények sebességét és relevanciáját. Ahelyett, hogy több ezer cikkre futtatná a keresési lekérdezést, egy NER-modell egyszer lefuttathatja a lekérdezést, és elmentheti az eredményeket. Így a keresési lekérdezés címkéi alapján gyorsan átvehetők a lekérdezéshez kapcsolódó cikkek.A Named Entity Recognition teszi az Ön gépi tanulás a modellek hatékonyabbak és megbízhatóbbak. Ahhoz azonban, hogy a modellek optimális szinten működjenek és elérjék a kitűzött célokat, minőségi betanítási adatkészletekre van szükség. Csak egy tapasztalt szervizpartnerre van szüksége, aki minőségi, használatra kész adatkészleteket tud Önnek biztosítani. Ha ez a helyzet, Shaip a legjobb választásod. Forduljon hozzánk átfogó NER-adatkészletekért, amelyek segítenek hatékony és fejlett ML-megoldások kifejlesztésében AI-modelljeihez.
[Olvassa el még: Esettanulmány: Elnevezett entitás felismerés (NER) a klinikai NLP-hez]
Hogyan működik a megnevezett entitás felismerése?
A Named Entity Recognition (NER) birodalmába való mélyedés egy szisztematikus utazást mutat be, amely több szakaszból áll:
tokenizálás
Kezdetben a szöveges adatokat kisebb egységekre, úgynevezett tokenekre bontják, amelyek szavaktól mondatokig terjedhetnek. Például a „Barack Obama volt az USA elnöke” kijelentés olyan tokenekre oszlik, mint „Barack”, „Obama”, „volt”, „a”, „elnök”, „az”, „a” és „ EGYESÜLT ÁLLAMOK".
Entitásészlelés
A nyelvi iránymutatások és statisztikai módszertanok egyesítésével a potenciális megnevezett entitások reflektorfénybe kerülnek. Ebben a szakaszban kulcsfontosságú az olyan minták felismerése, mint a nevek nagybetűs írása („Barack Obama”) vagy az eltérő formátumok (például dátumok).
Entitásosztályozás
Az észlelés után az entitások előre meghatározott kategóriákba vannak rendezve, például „Személy”, „Szervezet” vagy „Helyszín”. A címkézett adatkészleteken ápolt gépi tanulási modellek gyakran hajtják ezt a besorolást. Itt „Barack Obama” „személy”-ként, az „USA” pedig „helyszínként” van megjelölve.
Kontextuális értékelés
A NER-rendszerek képességeit gyakran felerősíti a környező kontextus értékelése. Például a „Washington tanúja volt egy történelmi eseménynek” kifejezésben a kontextus segít megkülönböztetni a „Washingtont” mint helyszínt, nem pedig egy személy nevét.
Értékelés utáni finomítás
A kezdeti azonosítást és besorolást követően az értékelés utáni finomítás következhet az eredmények csiszolása érdekében. Ez a szakasz kezelheti a kétértelműségeket, egyesítheti a több token entitásokat, vagy tudásbázisokat használhat az entitásadatok bővítésére.
Ez a körülhatárolt megközelítés nemcsak a NER magját demisztifikálja, hanem optimalizálja a tartalmat a keresőmotorok számára, javítva a NER által megtestesített bonyolult folyamat láthatóságát.
A NER előnyei és kihívásai?
Előnyök:
- Információ kinyerése: A NER azonosítja a kulcsfontosságú adatokat, segítve az információkeresést.
- Tartalomszervezés: Segít a tartalom kategorizálásában, hasznos adatbázisok és keresőmotorok számára.
- Továbbfejlesztett felhasználói élmény: A NER finomítja a keresési eredményeket és személyre szabja az ajánlásokat.
- Éleslátást nyújtó elemzés: Megkönnyíti a hangulatelemzést és a trendérzékelést.
- Automatizált munkafolyamat: A NER elősegíti az automatizálást, időt és erőforrásokat takarít meg.
Korlátozások/Kihívások:
- Kétértelműség felbontása: Küzd a hasonló entitások megkülönböztetésével.
- Domain-specifikus adaptáció: Erőforrás-igényes a különböző területeken.
- Nyelvfüggőség: A hatékonyság nyelvenként változó.
- A címkézett adatok szűkössége: A képzéshez nagy címkézett adatkészletekre van szüksége.
- Strukturálatlan adatok kezelése: Fejlett technikákat igényel.
- Teljesítménymérés: A pontos értékelés bonyolult.
- Valós idejű feldolgozás: A sebesség pontos kiegyensúlyozása kihívást jelent.