Hva heter Entity Recognition (NER) – Eksempel, brukstilfeller, fordeler og utfordringer

De forskjellige tilnærmingene til å lage NER-systemer er:

• Ordbokbaserte systemer

  Det ordbokbaserte systemet er kanskje den mest enkle og grunnleggende NER-tilnærmingen. Den vil bruke en ordbok med mange ord, synonymer og ordforrådssamling. Systemet vil sjekke om en bestemt enhet i teksten også er tilgjengelig i vokabularet. Ved å bruke en strengmatchingsalgoritme utføres en krysssjekking av entiteter.

  En ulempe ved å bruke denne tilnærmingen er at det er behov for stadig å oppgradere ordforrådsdatasettet for effektiv funksjon av NER-modellen.

• Regelbaserte systemer

  I denne tilnærmingen trekkes informasjon ut basert på et sett med forhåndsinnstilte regler. Det er to primære sett med regler som brukes,

  Mønsterbaserte regler – Som navnet antyder, følger en mønsterbasert regel et morfologisk mønster eller en rekke ord som brukes i dokumentet.

  Kontekstbaserte regler – Kontekstbaserte regler avhenger av betydningen eller konteksten til ordet i dokumentet.

• Maskinlæringsbaserte systemer

  I maskinlæringsbaserte systemer brukes statistisk modellering for å oppdage enheter. En funksjonsbasert representasjon av tekstdokumentet brukes i denne tilnærmingen. Du kan overvinne flere ulemper ved de to første tilnærmingene siden modellen kan gjenkjenne enhetstyper til tross for små variasjoner i stavemåten.

• Dyp læring

  Dyplæringsmetoder for NER utnytter kraften til nevrale nettverk som RNN-er og transformatorer for å forstå langsiktige tekstavhengigheter. Hovedfordelen med å bruke disse metodene er at de er godt egnet for store NER-oppgaver med rikelig med treningsdata.

  Videre kan de lære komplekse mønstre og funksjoner fra selve dataene, noe som eliminerer behovet for manuell opplæring. Men det er en hake. Disse metodene krever en stor mengde beregningskraft for opplæring og distribusjon.

• Hybride metoder

  Disse metodene kombinerer tilnærminger som regelbasert, statistisk og maskinlæring for å trekke ut navngitte enheter. Målet er å kombinere styrken til hver metode og samtidig minimere deres svakheter. Den beste delen av å bruke hybridmetoder er fleksibiliteten du får ved å slå sammen flere teknikker som du kan bruke til å trekke ut enheter fra forskjellige datakilder.

  Det er imidlertid en mulighet for at disse metodene kan ende opp med å bli mye mer komplekse enn metodene med én tilnærming, da når du slår sammen flere tilnærminger, kan arbeidsflyten bli forvirrende.

Bruke tilfeller for navngitt enhetsgjenkjenning (NER)?

Avduking av allsidigheten til navngitt enhetsgjenkjenning (NER):

• chatbots: Hjelper chatbots som GPT med å forstå brukerspørsmål ved å identifisere nøkkelenheter.
• Customer Support: Kategoriserer tilbakemelding etter produkt, og akselererer responstiden.
• Finans: Trekker ut viktige data fra finansielle rapporter, for trendanalyse og risikovurdering.
  
• Helsevesen: Den henter viktig informasjon fra kliniske poster, og fremmer raskere dataanalyse.
• HR: Effektiviserer rekruttering ved å oppsummere søkerprofiler og kanalisere tilbakemeldinger.
• Nyhetsleverandører: Kategoriserer innhold i relevant informasjon, og gir raskere rapportering.
• Anbefalingsmotorer: Selskaper som Netflix bruker NER for å tilpasse anbefalinger basert på brukeratferd.
• Søkemotorer: Ved å kategorisere nettinnhold forbedrer NER søkeresultatnøyaktigheten.
• Sentimentanalyse: Extracts merkevareomtaler fra anmeldelser, gir næring til sentimentanalyseverktøy.

Hvem bruker navngitt enhetsgjenkjenning (NER)?

NER (Named Entity Recognition) er en av de kraftige teknikkene for naturlig språkbehandling (NLP) og har funnet veien til ulike bransjer og domener. Her er noen eksempler:

• Søkemotorer: NER er en kjernekomponent i moderne søkemotorer som Google og Bing. Den brukes til å identifisere og kategorisere enheter fra nettsider og søk for å gi mer relevante søkeresultater. For eksempel, ved hjelp av NER, kan søkemotoren skille mellom "Apple" selskapet og "eple" frukten basert på kontekst.
• chatbots: Chatbots og AI-assistenter kan bruke NER til å forstå nøkkelenheter fra brukerforespørsler. Ved å gjøre det kan chatbots gi mer presise svar. For eksempel, hvis du spør "Finn italienske restauranter i nærheten av Central Park", vil chatboten forstå "italiensk" som mattypen, "restauranter" som stedet og "Central Park" som stedet.
• Utredende journalistikk: International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ), en anerkjent medieorganisasjon brukte NER til å analysere Panama Papers, en massiv lekkasje av 11.5 millioner økonomiske og juridiske dokumenter. I dette tilfellet ble NER brukt til automatisk å identifisere personer, organisasjoner og lokasjoner på tvers av millioner av ustrukturerte dokumenter, og avdekke skjulte nettverk av offshore-skatteunndragelse.
• Bioinformatikk: Innen bioinformatikk brukes NER til å trekke ut nøkkelenheter som gener, proteiner, medisiner og sykdommer fra biomedisinske forskningsartikler og kliniske utprøvingsrapporter. Slike data hjelper til med å feste prosessen med å oppdage stoffet.
• Overvåking av sosiale medier: Merkevarer over sosiale medier bruker NER til å spore de generelle beregningene for annonsekampanjene deres og hvordan det går med konkurrentene. For eksempel er det et flyselskap som bruker NER til å analysere tweets som nevner merkevaren deres. Den oppdager negative kommentarer rundt enheter som "tapt bagasje" på en bestemt flyplass, slik at de kan løse problemet så raskt som mulig.
• Kontekstuell annonsering: Annonseplattformer bruker NER til å trekke ut nøkkelenheter fra nettsider for å vise mer relevante annonser sammen med innholdet, og til slutt forbedre annonsemålretting og klikkfrekvenser. Hvis NER for eksempel oppdager «Hawaii», «hoteller» og «strender» på en reiseblogg, vil annonseplattformen vise tilbud for feriesteder på Hawaii i stedet for generiske hotellkjeder.
• Rekruttering og gjenoppta screening: Du kan instruere NER til å finne de nøyaktige nødvendige ferdighetene og kvalifikasjonene basert på søkerens ferdigheter, erfaring og bakgrunn. For eksempel kan et rekrutteringsbyrå bruke NER til å matche kandidater automatisk.

Applikasjoner av NER

NER har flere brukssaker innen mange felt knyttet til Natural Language Processing og oppretting av opplæringsdatasett for maskinlæring og dyp læring løsninger. Noen av applikasjonene er:

• Kundeservice

  Et NER-system kan enkelt oppdage relevante kundeklager, forespørsler og tilbakemeldinger basert på viktig informasjon som produktnavn, spesifikasjoner, filialplasseringer og mer. Klagen eller tilbakemeldingen er passende klassifisert og viderekoblet til riktig avdeling ved å filtrere prioriterte nøkkelord.

• Effektive menneskelige ressurser

  NER hjelper Human Resource-team med å forbedre ansettelsesprosessen og redusere tidslinjene ved raskt å oppsummere søkernes CV. NER-verktøyene kan skanne CV-en og trekke ut relevant informasjon – navn, alder, adresse, kvalifikasjoner, høyskole og så videre.

  I tillegg kan HR-avdelingen også bruke NER-verktøy for å effektivisere de interne arbeidsflytene ved å filtrere ansattes klager og videresende dem til de berørte avdelingslederne.

• Innholdsklassifisering

  Innholdsklassifisering er en enorm oppgave for nyhetsleverandører. Å klassifisere innholdet i ulike kategorier gjør det lettere å oppdage, få innsikt, identifisere trender og forstå fagene. A navngitt Entitetsgjenkjenning verktøyet kan være nyttig for nyhetsleverandører. Den kan skanne mange artikler, identifisere prioriterte nøkkelord og trekke ut informasjon basert på personer, organisasjon, plassering og mer.

• Optimalisering av søkemotorer

  NER hjelper til med å forenkle og forbedre hastigheten og relevansen til søkeresultatene. I stedet for å kjøre søket for tusenvis av artikler, kan en NER-modell kjøre søket én gang og lagre resultatene. Så basert på kodene i søket, kan artiklene knyttet til søket raskt plukkes opp.

• Nøyaktig innholdsanbefaling

  Flere moderne applikasjoner er avhengige av NER-verktøy for å levere en optimalisert og tilpasset kundeopplevelse. For eksempel gir Netflix personlige anbefalinger basert på brukerens søke- og visningshistorikk ved å bruke navngitt enhetsgjenkjenning.

Named Entity Recognition gjør din maskinlæring modeller mer effektive og pålitelige. Du trenger imidlertid kvalitetsopplæringsdatasett for at modellene dine skal fungere på sitt optimale nivå og oppnå tiltenkte mål. Alt du trenger er en erfaren servicepartner som kan gi deg kvalitetsdatasett klare til bruk. Hvis det er tilfelle, er Shaip det beste alternativet ennå. Ta kontakt med oss ​​for omfattende NER-datasett for å hjelpe deg med å utvikle effektive og avanserte ML-løsninger for AI-modellene dine.

[Les også: Hva er NLP? Hvordan det fungerer, fordeler, utfordringer, eksempler

Hvordan fungerer gjenkjennelse av navngitte enheter?

Å dykke inn i riket av navngitt enhetsgjenkjenning (NER) avslører en systematisk reise som omfatter flere faser:

• tokenization

  Til å begynne med blir tekstdata dissekert i mindre enheter, kalt tokens, som kan variere fra ord til setninger. For eksempel er utsagnet "Barack Obama var presidenten i USA" segmentert i tokens som "Barack", "Obama", "var", "den", "presidenten", "av", "den" og " USA».

• Enhetsdeteksjon

  Ved å bruke en blanding av språklige retningslinjer og statistiske metoder, blir potensielle navngitte enheter satt søkelyset på. Å gjenkjenne mønstre som store bokstaver i navn ("Barack Obama") eller distinkte formater (som datoer) er avgjørende i dette stadiet.

• Enhetsklassifisering

  Etter gjenkjenning sorteres enheter i forhåndsdefinerte kategorier som "Person", "Organisasjon" eller "Sted". Maskinlæringsmodeller, fremelsket på merkede datasett, driver ofte denne klassifiseringen. Her er "Barack Obama" merket som en "Person" og "USA" som en "Location".

• Kontekstuell evaluering

  Dyktigheten til NER-systemer blir ofte forsterket ved å evaluere den omkringliggende konteksten. For eksempel, i uttrykket "Washington var vitne til en historisk begivenhet", hjelper konteksten å skille "Washington" som et sted i stedet for en persons navn.

• Forbedring etter evaluering

  Etter den første identifiseringen og klassifiseringen, kan det oppstå en foredling etter evalueringen for å finpusse resultatene. Dette stadiet kan takle tvetydigheter, smelte sammen multi-token-enheter eller bruke kunnskapsbaser for å utvide enhetsdataene.

Denne avgrensede tilnærmingen avmystifiserer ikke bare kjernen i NER, men optimerer også innholdet for søkemotorer, og forbedrer synligheten til den intrikate prosessen som NER legemliggjør.

NER fordeler og utfordringer?

Fordeler:

• Informasjonsutvinning: NER identifiserer nøkkeldata, og hjelper til med informasjonsinnhenting.
• Innholdsorganisasjon: Det hjelper med å kategorisere innhold, nyttig for databaser og søkemotorer.
• Forbedret brukeropplevelse: NER avgrenser søkeresultater og tilpasser anbefalinger.
• Innsiktsfull analyse: Det letter sentimentanalyse og trenddeteksjon.
• Automatisert arbeidsflyt: NER fremmer automatisering, sparer tid og ressurser.

Begrensninger/utfordringer:

• Tvetydighetsoppløsning: Sliter med å skille ut lignende enheter som "Amazon" som en elv eller et selskap.
• Domenespesifikk tilpasning: Ressursintensiv på tvers av ulike domener.
• Språkvariasjoner: Effektiviteten varierer på grunn av slang og regionale forskjeller.
• Knapphet på merkede data: Trenger store merkede datasett for opplæring.
• Håndtering av ustrukturerte data: Krever avanserte teknikker.
• Prestasjonsmåling: Nøyaktig evaluering er kompleks.
• Sanntidsbehandling: Å balansere hastighet med nøyaktighet er utfordrende.
• Kontekstavhengighet: Nøyaktighet er avhengig av å forstå omkringliggende tekstnyanser.
• Datasparhet: Krever betydelige merkede datasett, spesielt for nisjeområder.

Fremtiden til NER

Mens Named Entity Recognition (NER) er et veletablert felt, er det fortsatt mye arbeid å gjøre. Et lovende område som vi kan vurdere er dyplæringsteknikker inkludert transformatorer og ferdigtrente språkmodeller, slik at ytelsen til NER kan forbedres ytterligere.

En annen spennende idé er å bygge tilpassede NER-systemer for forskjellige yrker, som leger eller advokater. Ettersom ulike bransjer har sine egne identitetstyper og mønstre, kan det å lage NER-systemer i disse spesifikke kontekstene gi mer presise og relevante resultater.

Videre er flerspråklig og tverrspråklig NER også et område som vokser raskere enn noen gang. Med den økende globaliseringen av virksomheten, må vi utvikle NER-systemer som kan håndtere ulike språklige strukturer og skript.