Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER)

Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) – Konsep, Jenis dan Aplikasi

Setiap kali kita mendengar perkataan atau membaca teks, kita mempunyai keupayaan semula jadi untuk mengenal pasti dan mengkategorikan perkataan itu kepada orang, tempat, lokasi, nilai dan banyak lagi. Manusia boleh dengan cepat mengenali sesuatu perkataan, mengkategorikannya dan memahami konteksnya. Sebagai contoh, apabila anda mendengar perkataan 'Steve Jobs,' anda boleh segera memikirkan sekurang-kurangnya tiga hingga empat atribut dan mengasingkan entiti ke dalam kategori,

  • Orang: Steve Jobs
  • Syarikat: Apple
  • Location: California

Memandangkan komputer tidak mempunyai keupayaan semula jadi ini, mereka memerlukan bantuan kami untuk mengenal pasti perkataan atau teks dan mengkategorikannya. Ia adalah di mana Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) datang bermain.

Mari dapatkan pemahaman ringkas tentang NER dan kaitannya dengan NLP.

Apakah yang dinamakan Pengiktirafan Entiti?

Pengiktirafan Entiti Dinamakan adalah sebahagian daripada Pemprosesan Bahasa Semulajadi. Objektif utama bagi NER adalah untuk memproses data berstruktur dan tidak berstruktur dan klasifikasikan entiti yang dinamakan ini ke dalam kategori yang telah ditetapkan. Beberapa kategori biasa termasuk nama, lokasi, syarikat, masa, nilai kewangan, acara dan banyak lagi.

Secara ringkasnya, NER berurusan dengan:

  • Pengiktirafan/pengesan entiti bernama – Mengenal pasti perkataan atau siri perkataan dalam dokumen.
  • Pengelasan entiti bernama – Mengelaskan setiap entiti yang dikesan ke dalam kategori yang telah ditetapkan.

Tetapi bagaimanakah NER berkaitan dengan NLP?

Pemprosesan Bahasa Asli membantu membangunkan mesin pintar yang mampu mengekstrak makna daripada pertuturan dan teks. Pembelajaran Mesin membantu sistem pintar ini meneruskan pembelajaran dengan melatih sejumlah besar bahasa semula jadi set data.

Secara amnya, NLP terdiri daripada tiga kategori utama:

  • Memahami struktur dan peraturan bahasa - Syntax
  • Menghasilkan makna perkataan, teks, dan pertuturan dan mengenal pasti hubungan mereka - Semantik
  • Mengenal pasti dan mengenal perkataan yang dituturkan dan mengubahnya menjadi teks – Ucapan

NER membantu dalam bahagian semantik NLP, mengekstrak makna perkataan, mengenal pasti dan mencarinya berdasarkan perhubungan mereka.

Contoh Biasa NER

Beberapa contoh biasa yang telah ditetapkan pengkategorian entiti ialah:

Contoh ner
Contoh ner

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

Location: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Cambridge

Organisasi: Samsung, Disney, Universiti Yale, Google

Masa: 15.35, 12 PM,

Kategori lain termasuk nilai berangka, Ungkapan, Alamat E-Mel dan Kemudahan.

Kekaburan dalam Pengiktirafan Entiti Dinamakan

Kategori sesuatu istilah adalah secara intuitif agak jelas untuk manusia. Walau bagaimanapun, itu tidak berlaku dengan komputer – mereka menghadapi masalah klasifikasi. Sebagai contoh:

Manchester City (pertubuhan) memenangi Trofi Liga Perdana manakala dalam ayat berikut organisasi digunakan secara berbeza. Manchester City (Lokasi) ialah Rumah Kuasa Tekstil dan perindustrian.

Keperluan model NER anda data latihan untuk menjalankan dengan tepat pengekstrakan entiti dan klasifikasi. Jika anda melatih model anda dalam Bahasa Inggeris Shakespeare, tidak perlu dikatakan, model itu tidak akan dapat mentafsir Instagram.

Pendekatan NER yang berbeza

Matlamat utama a model NER adalah untuk melabelkan entiti dalam dokumen teks dan mengkategorikannya. Tiga pendekatan berikut biasanya digunakan untuk tujuan ini. Walau bagaimanapun, anda boleh memilih untuk menggabungkan satu atau lebih kaedah juga.

Mari bincangkan keperluan Data Latihan AI anda hari ini.

Pendekatan yang berbeza untuk mencipta sistem NER ialah:

  • Sistem berasaskan kamus

    Sistem berasaskan kamus mungkin merupakan pendekatan NER yang paling mudah dan asas. Ia akan menggunakan kamus dengan banyak perkataan, sinonim dan koleksi perbendaharaan kata. Sistem akan menyemak sama ada entiti tertentu yang terdapat dalam teks juga tersedia dalam perbendaharaan kata. Dengan menggunakan algoritma pemadanan rentetan, semakan silang entiti dilakukan.

    Satu kelemahan menggunakan pendekatan ini ialah terdapat keperluan untuk sentiasa menaik taraf set data perbendaharaan kata untuk fungsi berkesan model NER.

  • Sistem berasaskan peraturan

    Dalam pendekatan ini, maklumat diekstrak berdasarkan satu set peraturan yang telah ditetapkan. Terdapat dua set peraturan utama yang digunakan,

    Peraturan berasaskan corak - Seperti namanya, peraturan berasaskan corak mengikut corak morfologi atau rentetan perkataan yang digunakan dalam dokumen.

    Peraturan berasaskan konteks - Peraturan berasaskan konteks bergantung pada makna atau konteks perkataan dalam dokumen.

  • Sistem berasaskan pembelajaran mesin

    Dalam sistem berasaskan pembelajaran mesin, pemodelan statistik digunakan untuk mengesan entiti. Perwakilan berasaskan ciri bagi dokumen teks digunakan dalam pendekatan ini. Anda boleh mengatasi beberapa kelemahan daripada dua pendekatan pertama kerana model boleh mengenali jenis entiti walaupun terdapat sedikit variasi dalam ejaan mereka.

Gunakan Kes dan Contoh Pengiktirafan Entiti Dinamakan?

Mendedahkan Kepelbagaian Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER):

  1. Bot Sembang: NER membantu chatbots seperti OpenAI's ChatGPT dalam memahami pertanyaan pengguna dengan mengenal pasti entiti utama.
  2. Sokongan Pelanggan: Ia mengatur maklum balas pelanggan mengikut nama produk, mempercepatkan masa tindak balas.
  3. Kewangan: NER mengekstrak data penting daripada laporan kewangan, membantu dalam analisis trend dan penilaian risiko.
  4. Penjagaan kesihatan: Ia menarik maklumat penting daripada rekod klinikal, mempromosikan analisis data yang lebih pantas.
  5. Sumber Manusia: Ia menyelaraskan pengambilan dengan meringkaskan profil pemohon dan menyalurkan maklum balas pekerja.
  6. Pembekal Berita: NER mengkategorikan kandungan ke dalam maklumat dan trend yang berkaitan, mempercepatkan pelaporan.
  7. Mesin Cadangan: Syarikat seperti Netflix menggunakan NER untuk memperibadikan syor berdasarkan gelagat pengguna.
  8. Enjin carian: Dengan mengkategorikan kandungan web, NER meningkatkan ketepatan hasil carian.
  9. Analisis Sentimen: NER mengeluarkan sebutan jenama daripada ulasan, menyemarakkan alat analisis sentimen.

Aplikasi NER

NER mempunyai beberapa kes penggunaan dalam banyak bidang yang berkaitan dengan Pemprosesan Bahasa Semulajadi dan mencipta set data latihan untuk pembelajaran mesin and pembelajaran mendalam penyelesaian. Beberapa aplikasi NER ialah:

  • Sokongan Pelanggan Diperkemas

    Sistem NER boleh mengesan aduan, pertanyaan dan maklum balas pelanggan yang berkaitan dengan mudah berdasarkan maklumat penting seperti nama produk, spesifikasi, lokasi cawangan dan banyak lagi. Aduan atau maklum balas diklasifikasikan dengan tepat dan dialihkan ke jabatan yang betul dengan menapis kata kunci keutamaan.

  • Sumber Manusia yang Cekap

    NER membantu pasukan Sumber Manusia memperbaiki proses pengambilan pekerja mereka dan mengurangkan garis masa dengan meringkaskan resume pemohon dengan cepat. Alat NER boleh mengimbas resume dan mengekstrak maklumat yang berkaitan - nama, umur, alamat, kelayakan, kolej, dan sebagainya.

    Selain itu, jabatan HR juga boleh menggunakan alat NER untuk menyelaraskan aliran kerja dalaman dengan menapis aduan pekerja dan memajukannya kepada ketua jabatan berkenaan.

  • Klasifikasi Kandungan Ringkas

    Pengelasan kandungan adalah tugas besar untuk penyedia berita. Mengelaskan kandungan ke dalam kategori yang berbeza menjadikannya lebih mudah untuk ditemui, memperoleh cerapan, mengenal pasti arah aliran dan memahami subjek. A bernama Pengiktirafan Entiti alat boleh berguna untuk penyedia berita. Ia boleh mengimbas banyak artikel, mengenal pasti kata kunci keutamaan dan mengekstrak maklumat berdasarkan orang, organisasi, lokasi dan banyak lagi.

  • Mengoptimumkan Enjin Carian

    Pengoptimuman enjin carian NER membantu dalam memudahkan dan meningkatkan kelajuan dan kaitan hasil carian. Daripada menjalankan pertanyaan carian untuk beribu-ribu artikel, model NER boleh menjalankan pertanyaan sekali dan menyimpan hasilnya. Jadi, berdasarkan teg dalam pertanyaan carian, artikel yang dikaitkan dengan pertanyaan itu boleh diambil dengan cepat.

     

  • Pengesyoran Kandungan Tepat

    Beberapa aplikasi moden bergantung pada alat NER untuk menyampaikan pengalaman pelanggan yang dioptimumkan dan disesuaikan. Contohnya, Netflix menyediakan pengesyoran diperibadikan berdasarkan carian dan sejarah paparan pengguna menggunakan pengecaman entiti bernama.

Pengiktirafan Entiti Dinamakan menjadikan anda pembelajaran mesin model lebih cekap dan boleh dipercayai. Walau bagaimanapun, anda memerlukan set data latihan yang berkualiti untuk model anda berfungsi pada tahap optimumnya dan mencapai matlamat yang dimaksudkan. Apa yang anda perlukan ialah rakan kongsi perkhidmatan berpengalaman yang boleh memberikan anda set data berkualiti sedia untuk digunakan. Jika begitu, Shaip adalah pertaruhan terbaik anda. Hubungi kami untuk mendapatkan set data NER yang komprehensif untuk membantu anda membangunkan penyelesaian ML yang cekap dan maju untuk model AI anda.

[Baca juga: Kajian Kes: Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) untuk NLP Klinikal]

Bagaimanakah Pengiktirafan Entiti Dinamakan Berfungsi?

Menyelami alam Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) mendedahkan perjalanan sistematik yang terdiri daripada beberapa fasa:

  • Tokenisasi

    Pada mulanya, data teks dibedah kepada unit yang lebih kecil, dipanggil token, yang boleh terdiri daripada perkataan ke ayat. Sebagai contoh, pernyataan "Barack Obama ialah presiden AS" dibahagikan kepada token seperti "Barack", "Obama", "was", "the", "president", "of", "the", dan " USA".

  • Pengesanan Entiti

    Dengan menggunakan gabungan garis panduan linguistik dan metodologi statistik, entiti yang dinamakan berpotensi diberi perhatian. Mengecam corak seperti huruf besar dalam nama (“Barack Obama”) atau format yang berbeza (seperti tarikh) adalah penting dalam peringkat ini.

  • Klasifikasi Entiti

    Pengesanan selepas, entiti diisih ke dalam kategori yang dipratentukan seperti "Orang", "Organisasi" atau "Lokasi". Model pembelajaran mesin, yang dipupuk pada set data berlabel, sering mendorong klasifikasi ini. Di sini, "Barack Obama" ditandakan sebagai "Orang" dan "AS" sebagai "Lokasi".

  • Penilaian Kontekstual

    Kehebatan sistem NER sering diperkuatkan dengan menilai konteks sekeliling. Sebagai contoh, dalam frasa "Washington menyaksikan peristiwa bersejarah", konteks membantu membezakan "Washington" sebagai lokasi dan bukannya nama seseorang.

  • Penapisan Selepas Penilaian

    Berikutan pengenalpastian dan pengelasan awal, penambahbaikan selepas penilaian mungkin berlaku untuk mengasah keputusan. Peringkat ini boleh menangani kekaburan, menggabungkan entiti berbilang token, atau menggunakan pangkalan pengetahuan untuk menambah data entiti.

Pendekatan yang digariskan ini bukan sahaja menafikan teras NER tetapi juga mengoptimumkan kandungan untuk enjin carian, meningkatkan keterlihatan proses rumit yang terkandung oleh NER.

Faedah & Cabaran NER?

Kebaikan:

  1. Pengekstrakan Maklumat: NER mengenal pasti data utama, membantu mendapatkan maklumat.
  2. Organisasi Kandungan: Ia membantu mengkategorikan kandungan, berguna untuk pangkalan data dan enjin carian.
  3. Pengalaman Pengguna yang Ditingkatkan: NER memperhalusi hasil carian dan memperibadikan syor.
  4. Analisis Berwawasan: Ia memudahkan analisis sentimen dan pengesanan trend.
  5. Aliran Kerja Automatik: NER menggalakkan automasi, menjimatkan masa dan sumber.

Had/Cabaran:

  1. Penyelesaian Kekaburan: Bergelut dengan membezakan entiti yang serupa.
  2. Penyesuaian Khusus Domain: Intensif sumber merentas pelbagai domain.
  3. Ketergantungan Bahasa: Keberkesanan berbeza mengikut bahasa.
  4. Kekurangan Data Berlabel: Memerlukan set data berlabel besar untuk latihan.
  5. Mengendalikan Data Tidak Berstruktur: Memerlukan teknik lanjutan.
  6. Pengukuran prestasi: Penilaian yang tepat adalah rumit.
  7. Pemprosesan Masa Sebenar: Mengimbangi kelajuan dengan ketepatan adalah mencabar.

Kongsi sosial

Awak juga mungkin menyukai