Αναγνώριση επωνυμίας οντότητας (NER) – Η έννοια, οι τύποι και οι εφαρμογές

Οι διαφορετικές προσεγγίσεις για τη δημιουργία συστημάτων NER είναι:

• Συστήματα που βασίζονται σε λεξικό

  Το σύστημα που βασίζεται σε λεξικό είναι ίσως η πιο απλή και θεμελιώδης προσέγγιση NER. Θα χρησιμοποιεί ένα λεξικό με πολλές λέξεις, συνώνυμα και συλλογή λεξιλογίου. Το σύστημα θα ελέγξει εάν μια συγκεκριμένη οντότητα που υπάρχει στο κείμενο είναι επίσης διαθέσιμη στο λεξιλόγιο. Χρησιμοποιώντας έναν αλγόριθμο αντιστοίχισης συμβολοσειρών, πραγματοποιείται διασταύρωση οντοτήτων.

  Ένα μειονέκτημα της χρήσης αυτής της προσέγγισης είναι ότι υπάρχει ανάγκη για συνεχή αναβάθμιση του συνόλου δεδομένων λεξιλογίου για την αποτελεσματική λειτουργία του μοντέλου NER.

• Συστήματα που βασίζονται σε κανόνες

  Σε αυτή την προσέγγιση, οι πληροφορίες εξάγονται με βάση ένα σύνολο προκαθορισμένων κανόνων. Υπάρχουν δύο βασικά σύνολα κανόνων που χρησιμοποιούνται,

  Κανόνες βασισμένοι σε μοτίβα – Όπως υποδηλώνει το όνομα, ένας κανόνας που βασίζεται σε μοτίβο ακολουθεί ένα μορφολογικό μοτίβο ή μια σειρά λέξεων που χρησιμοποιούνται στο έγγραφο.

  Κανόνες που βασίζονται στο πλαίσιο – Οι κανόνες που βασίζονται στο πλαίσιο εξαρτώνται από τη σημασία ή το περιεχόμενο της λέξης στο έγγραφο.

• Συστήματα που βασίζονται στη μηχανική μάθηση

  Στα συστήματα που βασίζονται σε μηχανική μάθηση, η στατιστική μοντελοποίηση χρησιμοποιείται για την ανίχνευση οντοτήτων. Σε αυτήν την προσέγγιση χρησιμοποιείται μια αναπαράσταση του εγγράφου κειμένου βάσει χαρακτηριστικών. Μπορείτε να ξεπεράσετε πολλά μειονεκτήματα των δύο πρώτων προσεγγίσεων, καθώς το μοντέλο μπορεί να αναγνωρίσει τύποι οντοτήτων παρά τις μικρές διαφοροποιήσεις στην ορθογραφία τους.

Χρήση Περιπτώσεων και Παραδειγμάτων Αναγνώρισης Επώνυμης Οντότητας;

Αποκαλύπτοντας την ευελιξία της αναγνώρισης ονομαστικών οντοτήτων (NER):

1. chatbots: Το NER βοηθά τα chatbots όπως το ChatGPT του OpenAI στην κατανόηση των ερωτημάτων των χρηστών, προσδιορίζοντας βασικές οντότητες.
2. Υποστήριξη Πελατών: Οργανώνει τα σχόλια των πελατών ανά ονόματα προϊόντων, επιταχύνοντας τους χρόνους απόκρισης.
3. Οικονομικών: Το NER εξάγει κρίσιμα δεδομένα από οικονομικές εκθέσεις, βοηθώντας στην ανάλυση τάσεων και στην εκτίμηση κινδύνου.
4. Φροντίδα υγείας: Αντλεί βασικές πληροφορίες από τα κλινικά αρχεία, προωθώντας ταχύτερη ανάλυση δεδομένων.
5. ΩΡ: Βελτιώνει τις προσλήψεις συνοψίζοντας τα προφίλ των αιτούντων και διοχετεύοντας σχόλια από τους υπαλλήλους.
6. Πάροχοι ειδήσεων: Το NER κατηγοριοποιεί το περιεχόμενο σε σχετικές πληροφορίες και τάσεις, επιταχύνοντας την αναφορά.
7. Σύσταση κινητήρων: Εταιρείες όπως το Netflix χρησιμοποιούν το NER για να εξατομικεύουν τις προτάσεις με βάση τη συμπεριφορά των χρηστών.
8. Μηχανές αναζήτησης: Με την κατηγοριοποίηση του περιεχομένου ιστού, το NER ενισχύει την ακρίβεια των αποτελεσμάτων αναζήτησης.
9. Ανάλυση συναισθημάτων: Η NER εξάγει αναφορές επωνυμίας από κριτικές, τροφοδοτώντας εργαλεία ανάλυσης συναισθημάτων.

Εφαρμογές NER

Το NER έχει πολλές περιπτώσεις χρήσης σε πολλούς τομείς που σχετίζονται με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και τη δημιουργία συνόλων δεδομένων εκπαίδευσης για μάθηση μηχανής και βαθιά μάθηση λύσεις. Μερικές από τις εφαρμογές του NER είναι:

• Βελτιωμένη υποστήριξη πελατών

  Ένα σύστημα NER μπορεί εύκολα να εντοπίσει σχετικά παράπονα, ερωτήματα και σχόλια πελατών με βάση κρίσιμες πληροφορίες, όπως ονόματα προϊόντων, προδιαγραφές, τοποθεσίες υποκαταστημάτων και άλλα. Το παράπονο ή η ανατροφοδότηση ταξινομείται εύστοχα και εκτρέπεται στο σωστό τμήμα φιλτράροντας λέξεις-κλειδιά προτεραιότητας.

• Αποτελεσματικό Ανθρώπινο Δυναμικό

  Το NER βοηθά τις ομάδες Ανθρώπινου Δυναμικού να βελτιώσουν τη διαδικασία πρόσληψης και να μειώσουν τα χρονοδιαγράμματα συνοψίζοντας γρήγορα τα βιογραφικά των υποψηφίων. Τα εργαλεία NER μπορούν να σαρώσουν το βιογραφικό και να εξαγάγουν σχετικές πληροφορίες - όνομα, ηλικία, διεύθυνση, τίτλος σπουδών, κολέγιο κ.λπ.

  Επιπλέον, το τμήμα Ανθρώπινου Δυναμικού μπορεί επίσης να χρησιμοποιήσει τα εργαλεία NER για τον εξορθολογισμό των εσωτερικών ροών εργασίας φιλτράροντας τα παράπονα των εργαζομένων και προωθώντας τα στους υπεύθυνους των σχετικών τμημάτων.

• Απλοποιημένη ταξινόμηση περιεχομένου

  Η ταξινόμηση περιεχομένου είναι μια τεράστια εργασία για τους παρόχους ειδήσεων. Η ταξινόμηση του περιεχομένου σε διαφορετικές κατηγορίες διευκολύνει την ανακάλυψη, την απόκτηση γνώσεων, τον εντοπισμό τάσεων και την κατανόηση των θεμάτων. Α Επώνυμη Αναγνώριση οντοτήτων Το εργαλείο μπορεί να είναι χρήσιμο για παρόχους ειδήσεων. Μπορεί να σαρώσει πολλά άρθρα, να αναγνωρίσει λέξεις-κλειδιά προτεραιότητας και να εξάγει πληροφορίες με βάση τα πρόσωπα, τον οργανισμό, την τοποθεσία και πολλά άλλα.

• Βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης

  NER βοηθά στην απλοποίηση και τη βελτίωση της ταχύτητας και της συνάφειας των αποτελεσμάτων αναζήτησης. Αντί να εκτελεί το ερώτημα αναζήτησης για χιλιάδες άρθρα, ένα μοντέλο NER μπορεί να εκτελέσει το ερώτημα μία φορά και να αποθηκεύσει τα αποτελέσματα. Έτσι, με βάση τις ετικέτες στο ερώτημα αναζήτησης, τα άρθρα που σχετίζονται με το ερώτημα μπορούν να παραληφθούν γρήγορα.

   

• Ακριβής σύσταση περιεχομένου

  Αρκετές σύγχρονες εφαρμογές εξαρτώνται από τα εργαλεία NER για να προσφέρουν μια βελτιστοποιημένη και προσαρμοσμένη εμπειρία πελάτη. Για παράδειγμα, το Netflix παρέχει εξατομικευμένες προτάσεις που βασίζονται στο ιστορικό αναζήτησης και προβολής του χρήστη χρησιμοποιώντας την αναγνώριση επώνυμης οντότητας.

Ονομασμένη Αναγνώριση Οντότητας σας κάνει μάθηση μηχανής μοντέλα πιο αποτελεσματικά και αξιόπιστα. Ωστόσο, χρειάζεστε ποιοτικά σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης ώστε τα μοντέλα σας να λειτουργούν στο βέλτιστο επίπεδο και να επιτύχουν τους επιδιωκόμενους στόχους. Το μόνο που χρειάζεστε είναι ένας έμπειρος συνεργάτης υπηρεσιών που μπορεί να σας παρέχει ποιοτικά σύνολα δεδομένων έτοιμα προς χρήση. Αν συμβαίνει αυτό, το Shaip είναι το καλύτερο στοίχημά σας ακόμα. Επικοινωνήστε μαζί μας για ολοκληρωμένα σύνολα δεδομένων NER για να σας βοηθήσουμε να αναπτύξετε αποτελεσματικές και προηγμένες λύσεις ML για τα μοντέλα AI σας.

[Διαβάστε επίσης: Μελέτη περίπτωσης: Αναγνώριση ονομαστικής οντότητας (NER) για κλινικό NLP]

Πώς λειτουργεί η αναγνώριση οντοτήτων με όνομα;

Η εμβάθυνση στη σφαίρα της Αναγνώρισης Ονομασμένης Οντότητας (NER) αποκαλύπτει ένα συστηματικό ταξίδι που περιλαμβάνει διάφορες φάσεις:

• Τεκμηρίωση

  Αρχικά, τα δεδομένα κειμένου ανατέμνονται σε μικρότερες μονάδες, που ονομάζονται tokens, οι οποίες μπορεί να κυμαίνονται από λέξεις έως προτάσεις. Για παράδειγμα, η δήλωση «Ο Μπαράκ Ομπάμα ήταν ο πρόεδρος των ΗΠΑ» χωρίζεται σε μάρκες όπως «Μπαράκ», «Ομπάμα», «ήταν», «ο», «πρόεδρος», «του», «ο» και « ΗΠΑ".

• Ανίχνευση οντοτήτων

  Χρησιμοποιώντας μια σύνθεση γλωσσικών κατευθυντήριων γραμμών και στατιστικών μεθοδολογιών, οι πιθανές ονομαστικές οντότητες επισημαίνονται. Η αναγνώριση μοτίβων όπως η χρήση κεφαλαίων σε ονόματα ("Barack Obama") ή ξεχωριστές μορφές (όπως ημερομηνίες) είναι κρίσιμη σε αυτό το στάδιο.

• Ταξινόμηση οντοτήτων

  Μετά τον εντοπισμό οντοτήτων, οι οντότητες ταξινομούνται σε προκαθορισμένες κατηγορίες όπως "Πρόσωπο", "Οργανισμός" ή "Τοποθεσία". Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης, που καλλιεργούνται σε επισημασμένα σύνολα δεδομένων, συχνά οδηγούν αυτήν την ταξινόμηση. Εδώ, το "Barack Obama" επισημαίνεται ως "Person" και το "USA" ως "Location".

• Συμφραζόμενη Αξιολόγηση

  Η ικανότητα των συστημάτων NER συχνά ενισχύεται με την αξιολόγηση του περιβάλλοντος περιβάλλοντος. Για παράδειγμα, στη φράση «Η Ουάσινγκτον έγινε μάρτυρας ενός ιστορικού γεγονότος», το πλαίσιο βοηθά να διακρίνουμε το «Ουάσιγκτον» ως τοποθεσία και όχι ως όνομα ενός ατόμου.

• Βελτίωση μετά την αξιολόγηση

  Μετά την αρχική αναγνώριση και ταξινόμηση, μπορεί να ακολουθήσει μια βελτίωση μετά την αξιολόγηση για να ακονιστούν τα αποτελέσματα. Αυτό το στάδιο θα μπορούσε να αντιμετωπίσει ασάφειες, να συγχωνεύσει οντότητες πολλαπλών τόνων ή να χρησιμοποιήσει βάσεις γνώσεων για να αυξήσει τα δεδομένα της οντότητας.

Αυτή η οριοθετημένη προσέγγιση όχι μόνο απομυθοποιεί τον πυρήνα του NER αλλά και βελτιστοποιεί το περιεχόμενο για τις μηχανές αναζήτησης, ενισχύοντας την ορατότητα της περίπλοκης διαδικασίας που ενσωματώνει το NER.

Οφέλη & Προκλήσεις NER;

οφέλη:

1. Εξαγωγή πληροφοριών: Το NER προσδιορίζει βασικά δεδομένα, βοηθώντας την ανάκτηση πληροφοριών.
2. Οργάνωση περιεχομένου: Βοηθά στην κατηγοριοποίηση περιεχομένου, χρήσιμο για βάσεις δεδομένων και μηχανές αναζήτησης.
3. Βελτιωμένη εμπειρία χρήστη: Το NER βελτιώνει τα αποτελέσματα αναζήτησης και εξατομικεύει τις προτάσεις.
4. Διορατική Ανάλυση: Διευκολύνει την ανάλυση συναισθήματος και τον εντοπισμό τάσεων.
5. Αυτοματοποιημένη ροή εργασίας: Το NER προωθεί την αυτοματοποίηση, εξοικονομώντας χρόνο και πόρους.

Περιορισμοί/Προκλήσεις:

1. Επίλυση αμφισημίας: Παλεύει με τη διάκριση παρόμοιων οντοτήτων.
2. Προσαρμογή σε συγκεκριμένο τομέα: Ένταση πόρων σε διάφορους τομείς.
3. Γλωσσική εξάρτηση: Η αποτελεσματικότητα διαφέρει ανάλογα με τις γλώσσες.
4. Σπανιότητα επισημασμένων δεδομένων: Απαιτούνται μεγάλα σύνολα δεδομένων με ετικέτα για εκπαίδευση.
5. Χειρισμός μη δομημένων δεδομένων: Απαιτεί προηγμένες τεχνικές.
6. Μέτρηση επίδοσης: Η ακριβής αξιολόγηση είναι πολύπλοκη.
7. Επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο: Η εξισορρόπηση της ταχύτητας με την ακρίβεια είναι πρόκληση.