Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) – pojęcie, typy i zastosowania

Różne podejścia do tworzenia systemów NER to:

• Systemy oparte na słowniku

  System oparty na słowniku jest prawdopodobnie najprostszym i podstawowym podejściem NER. Będzie korzystać ze słownika z wieloma słowami, synonimami i zbiorem słownictwa. System sprawdzi, czy dana encja obecna w tekście jest również dostępna w słowniku. Korzystając z algorytmu dopasowywania ciągów, przeprowadzane jest sprawdzanie krzyżowe jednostek.

  Jedną z wad stosowania tego podejścia jest potrzeba ciągłego ulepszania zbioru danych słownika w celu efektywnego funkcjonowania modelu NER.

• Systemy oparte na regułach

  W tym podejściu informacje są wydobywane na podstawie zestawu wcześniej ustalonych reguł. Stosowane są dwa podstawowe zestawy reguł,

  Zasady oparte na wzorach – Jak sama nazwa wskazuje, reguła oparta na wzorcach podąża za wzorcem morfologicznym lub ciągiem słów użytych w dokumencie.

  Reguły kontekstowe – Reguły kontekstowe zależą od znaczenia lub kontekstu słowa w dokumencie.

• Systemy oparte na uczeniu maszynowym

  W systemach opartych na uczeniu maszynowym do wykrywania podmiotów wykorzystywane jest modelowanie statystyczne. W tym podejściu używana jest reprezentacja dokumentu tekstowego oparta na funkcjach. Możesz przezwyciężyć kilka wad dwóch pierwszych podejść, ponieważ model potrafi rozpoznać typy jednostek pomimo niewielkich różnic w ich pisowni.

Przypadki użycia i przykłady rozpoznawania nazwanych jednostek?

Ujawniamy wszechstronność rozpoznawania nazwanych podmiotów (NER):

1. Chatboty: NER pomaga chatbotom, takim jak ChatGPT OpenAI, w zrozumieniu zapytań użytkowników poprzez identyfikację kluczowych podmiotów.
2. Obsługa klienta: Organizuje opinie klientów według nazw produktów, przyspieszając czas reakcji.
3. Finanse: NER wyodrębnia kluczowe dane ze sprawozdań finansowych, pomagając w analizie trendów i ocenie ryzyka.
4. Opieka zdrowotna: Wyciąga istotne informacje z dokumentacji klinicznej, ułatwiając szybszą analizę danych.
5. HR: Usprawnia rekrutację, podsumowując profile kandydatów i przekazując opinie pracowników.
6. Dostawcy wiadomości: NER kategoryzuje treści według odpowiednich informacji i trendów, przyspieszając raportowanie.
7. Silniki rekomendacji: Firmy takie jak Netflix wykorzystują NER do personalizowania rekomendacji na podstawie zachowań użytkowników.
8. Wyszukiwarki: Kategoryzując treści internetowe, NER zwiększa dokładność wyników wyszukiwania.
9. Analiza nastrojów: NER wyodrębnia wzmianki o marce z recenzji, zasilając narzędzia analizy nastrojów.

Zastosowania NER

NER ma kilka przypadków użycia w wielu dziedzinach związanych z przetwarzaniem języka naturalnego i tworzeniem szkoleniowych zbiorów danych uczenie maszynowe i głęboka nauka rozwiązania. Niektóre z zastosowań NER to:

• Usprawniona obsługa klienta

  System NER może z łatwością wykryć odpowiednie skargi, zapytania i opinie klientów na podstawie kluczowych informacji, takich jak nazwy produktów, specyfikacje, lokalizacje oddziałów i inne. Reklamacja lub opinia jest trafnie klasyfikowana i kierowana do odpowiedniego działu poprzez filtrowanie priorytetowych słów kluczowych.

• Wydajne zasoby ludzkie

  NER pomaga zespołom ds. zasobów ludzkich usprawnić proces rekrutacji i skrócić terminy, szybko podsumowując życiorysy kandydatów. Narzędzia NER mogą skanować CV i wyodrębniać odpowiednie informacje – imię i nazwisko, wiek, adres, kwalifikacje, uczelnię i tak dalej.

  Dodatkowo dział HR może również korzystać z narzędzi NER w celu usprawnienia wewnętrznych przepływów pracy poprzez filtrowanie skarg pracowników i przekazywanie ich do odpowiednich kierowników działów.

• Uproszczona klasyfikacja treści

  Klasyfikacja treści to ogromne zadanie dla dostawców wiadomości. Klasyfikowanie treści do różnych kategorii ułatwia odkrywanie, zdobywanie wglądu, identyfikowanie trendów i zrozumienie tematów. Nazwany Rozpoznawanie jednostek narzędzie może być przydatne dla dostawców wiadomości. Może skanować wiele artykułów, identyfikować priorytetowe słowa kluczowe i wydobywać informacje na podstawie osób, organizacji, lokalizacji i nie tylko.

• Optymalizacja wyszukiwarek

  NER pomaga w uproszczeniu i poprawie szybkości i trafności wyników wyszukiwania. Zamiast uruchamiać zapytanie wyszukiwania dla tysięcy artykułów, model NER może raz uruchomić zapytanie i zapisać wyniki. Tak więc, na podstawie tagów w zapytaniu wyszukiwania, artykuły powiązane z zapytaniem mogą być szybko odebrane.

   

• Dokładna rekomendacja treści

  Kilka nowoczesnych aplikacji zależy od narzędzi NER w celu zapewnienia zoptymalizowanej i dostosowanej obsługi klienta. Na przykład Netflix udostępnia spersonalizowane rekomendacje na podstawie historii wyszukiwania i przeglądania użytkownika za pomocą rozpoznawania nazwanych podmiotów.

Rozpoznawanie nazwanych jednostek sprawia, że uczenie maszynowe modele bardziej wydajne i niezawodne. Potrzebujesz jednak wysokiej jakości zbiorów danych szkoleniowych, aby Twoje modele działały na optymalnym poziomie i osiągały zamierzone cele. Wszystko, czego potrzebujesz, to doświadczony partner serwisowy, który może dostarczyć wysokiej jakości zestawy danych gotowe do użycia. W takim przypadku Shaip jest najlepszym wyborem. Skontaktuj się z nami, aby uzyskać kompleksowe zestawy danych NER, które pomogą Ci opracować wydajne i zaawansowane rozwiązania ML dla Twoich modeli AI.

[Przeczytaj także: Studium przypadku: Rozpoznawanie podmiotów nazwanych (NER) w klinicznym NLP]

Jak działa rozpoznawanie nazwanych jednostek?

Zagłębienie się w dziedzinę rozpoznawania nazwanych jednostek (NER) odkrywa systematyczną podróż składającą się z kilku faz:

• tokenizacja

  Początkowo dane tekstowe są dzielone na mniejsze jednostki zwane tokenami, które mogą obejmować słowa lub zdania. Na przykład stwierdzenie „Barack Obama był prezydentem USA” jest podzielone na takie symbole, jak „Barack”, „Obama”, „był”, „ten”, „prezydent”, „z”, „the” i „ USA".

• Wykrywanie jednostek

  Wykorzystując kombinację wytycznych językowych i metod statystycznych, zwraca się uwagę na potencjalne nazwane podmioty. Rozpoznanie wzorców, takich jak wielkość liter w nazwiskach („Barack Obama”) lub odrębnych formatów (takich jak daty), jest kluczowe na tym etapie.

• Klasyfikacja podmiotów

  Po wykryciu jednostki są sortowane według predefiniowanych kategorii, takich jak „Osoba”, „Organizacja” lub „Lokalizacja”. Modele uczenia maszynowego oparte na oznaczonych zbiorach danych często wpływają na tę klasyfikację. Tutaj „Barack Obama” jest oznaczony jako „Osoba”, a „USA” jako „Lokalizacja”.

• Ocena kontekstowa

  Skuteczność systemów NER często wzmacnia się poprzez ocenę otaczającego kontekstu. Na przykład w wyrażeniu „Waszyngton był świadkiem wydarzenia historycznego” kontekst pomaga rozpoznać „Waszyngton” jako lokalizację, a nie imię i nazwisko osoby.

• Udoskonalenie po ocenie

  Po wstępnej identyfikacji i klasyfikacji może nastąpić udoskonalenie po ocenie w celu udoskonalenia wyników. Na tym etapie można wyeliminować niejasności, połączyć jednostki składające się z wielu tokenów lub wykorzystać bazy wiedzy w celu rozszerzenia danych jednostek.

To określone podejście nie tylko wyjaśnia istotę NER, ale także optymalizuje treść dla wyszukiwarek, zwiększając widoczność złożonego procesu, który ucieleśnia NER.

Korzyści i wyzwania NER?

Korzyści:

1. Wydobywanie informacji: NER identyfikuje kluczowe dane, pomagając w wyszukiwaniu informacji.
2. Organizacja treści: Pomaga kategoryzować treść, przydatną dla baz danych i wyszukiwarek.
3. Lepsze wrażenia użytkownika: NER udoskonala wyniki wyszukiwania i personalizuje rekomendacje.
4. Wnikliwa analiza: Ułatwia analizę nastrojów i wykrywanie trendów.
5. Zautomatyzowany przepływ pracy: NER promuje automatyzację, oszczędzając czas i zasoby.

Ograniczenia/wyzwania:

1. Rozwiązanie niejednoznaczności: Ma trudności z rozróżnieniem podobnych bytów.
2. Adaptacja specyficzna dla domeny: Wymaga dużych zasobów w różnych domenach.
3. Zależność językowa: Skuteczność różni się w zależności od języka.
4. Niedobór oznakowanych danych: Do szkolenia potrzebne są duże, oznaczone zbiory danych.
5. Obsługa nieustrukturyzowanych danych: Wymaga zaawansowanych technik.
6. Pomiar wydajności: Dokładna ocena jest złożona.
7. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym: Równowaga między szybkością a dokładnością jest wyzwaniem.