Кожного разу, коли ми чуємо слово або читаємо текст, ми маємо природну здатність ідентифікувати та класифікувати слово за людьми, місцем, місцем розташування, цінностями тощо. Люди можуть швидко розпізнати слово, класифікувати його та зрозуміти контекст. Наприклад, коли ви чуєте слово «Стів Джобс», ви можете одразу згадати принаймні три-чотири атрибути та розділити сутність на категорії,
- Особа: Стів Джобс
- компанія: Apple
- Місцезнаходження: Каліфорнія
Оскільки комп’ютери не мають цієї природної здатності, їм потрібна наша допомога, щоб ідентифікувати слова чи текст і класифікувати їх. Це де Визнання іменованої сутності (NER) вступає в гру.
Давайте коротко розберемо НЕР і його зв'язок з НЛП.
Що таке розпізнавання іменованої особи?
Розпізнавання іменованих сутностей є частиною обробки природної мови. Основна мета NER це обробити структуровані та неструктуровані дані і класифікувати ці іменовані сутності за попередньо визначеними категоріями. Деякі поширені категорії включають назву, місцезнаходження, компанію, час, грошову вартість, події тощо.
У двох словах, NER має справу з:
- Розпізнавання/виявлення іменованих об’єктів – ідентифікація слова або серії слів у документі.
- Класифікація іменованих об’єктів – класифікація кожного виявленого об’єкта за попередньо визначеними категоріями.
Але як НЕР пов'язаний з НЛП?
Обробка природної мови допомагає розробляти інтелектуальні машини, здатні витягувати значення з мови та тексту. Машинне навчання допомагає цим інтелектуальним системам продовжувати навчання, навчаючись на великій кількості природна мова набори даних.
Загалом НЛП складається з трьох основних категорій:
- Розуміння структури та правил мови – синтаксис
- Отримання значення слів, тексту та мови та визначення їх зв’язків – Семантика
- Визначення та розпізнавання вимовлених слів і перетворення їх у текст – Виступ
NER допомагає в семантичній частині НЛП, витягуючи значення слів, ідентифікуючи та визначаючи їх розташування на основі їхніх зв’язків.
Глибоке занурення в поширені типи об’єктів NER
Моделі розпізнавання іменованих сутностей класифікують сутності за різними попередньо визначеними типами. Розуміння цих типів має вирішальне значення для ефективного використання NER. Нижче наведено докладніший огляд деяких із найпоширеніших.
- Особа (PER): Ідентифікує імена людей, включаючи імена, по батькові та прізвища, титули та почесні назви. Приклад: Нельсон Мандела, доктор Джейн Доу
- Організація (ORG): Визнає компанії, установи, урядові установи та інші організовані групи. Приклад: Google, Всесвітня організація охорони здоров’я, ООН
- Розташування (LOC): Визначає географічні розташування, включаючи країни, міста, штати, адреси та орієнтири. Приклад: Лондон, гора Еверест, Таймс-сквер
- Дата (DATE): Витягує дати в різних форматах. Приклад: 1 січня 2024 року, 2024
- Час (TIME): Визначає вирази часу. Приклад: 3:00, 15:00
- Кількість (QUANTITY): Розпізнає числові величини та одиниці вимірювання. Приклад: 10 кілограмів, 2 літри
- Відсоток (PERCENT): Визначає відсотки. Приклад: 50%, 0.5
- Гроші (MONEY): Витягує грошові цінності та валюти. Приклад: $100, €50
- Інше (MISC): Універсальна категорія для об’єктів, які не підходять до інших типів. Приклад: Нобелівська премія, iPhone 15″
Приклади розпізнавання іменованих сутностей
Деякі з поширених прикладів заздалегідь визначеного категоризація суб'єктів є:
Apple: позначено як ORG (Організація) і виділено червоним. Сьогодні: позначено як ДАТА та виділено рожевим кольором. Другий: позначено як QUANTITY і виділено зеленим кольором. iPhone SE: позначено як COMM (комерційний продукт) і виділено синім кольором. 4.7-дюймовий: позначено як QUANTITY і виділено зеленим кольором.
Неоднозначність у розпізнаванні іменованих сутностей
Категорія, до якої належить термін, інтуїтивно зрозуміла для людини. Однак це не стосується комп’ютерів – вони стикаються з проблемами класифікації. Наприклад:
Манчестер Сіті (Organization) виграв Кубок Прем’єр-ліги, тоді як у наступному реченні організація вживається інакше. Манчестер Сіті (Місце розташування) була текстильною та промисловою електростанцією.
Потрібна ваша модель NER дані навчання проводити точні вилучення сутності і класифікація. Якщо ви навчаєте свою модель шекспірівською англійською, зрозуміло, що вона не зможе розшифрувати Instagram.
Різні підходи NER
Основна мета а Модель NER полягає в позначенні сутностей у текстових документах і їх категоризації. Для цієї мети зазвичай використовуються наступні три підходи. Однак ви також можете комбінувати один або кілька методів. Різні підходи до створення систем NER:
-
Системи на основі словників
Система на основі словника є, мабуть, найпростішим і фундаментальним підходом NER. Він використовуватиме словник із багатьма словами, синонімами та словниковий запас. Система перевірить, чи є певна сутність у тексті також у словнику. За допомогою алгоритму зіставлення рядків виконується перехресна перевірка сутностей.
Одним із недоліків використання цього підходу є необхідність постійного оновлення набору словникових даних для ефективного функціонування моделі NER.
-
Системи, засновані на правилах
У цьому підході інформація витягується на основі набору попередньо встановлених правил. Використовуються два основні набори правил,
Правила на основі шаблонів – Як випливає з назви, правило на основі шаблону слідує морфологічному шаблону або рядку слів, які використовуються в документі.
Контекстні правила – Контекстні правила залежать від значення або контексту слова в документі.
-
Системи на основі машинного навчання
У системах на основі машинного навчання статистичне моделювання використовується для виявлення сутностей. У цьому підході використовується представлення текстового документа на основі функцій. Ви можете подолати кілька недоліків перших двох підходів, оскільки модель може розпізнавати типи сутностей незважаючи на невеликі варіації в їхньому написанні.
-
Глибоке навчання
Методи глибокого навчання для NER використовують потужність нейронних мереж, таких як RNN і трансформатори, щоб зрозуміти довгострокові текстові залежності. Ключовою перевагою використання цих методів є те, що вони добре підходять для великомасштабних завдань NER із великою кількістю навчальних даних.
Крім того, вони можуть вивчати складні шаблони та функції із самих даних, усуваючи потребу в ручному навчанні. Але тут є заковика. Ці методи потребують значної обчислювальної потужності для навчання та розгортання.
-
Гібридні методи
Ці методи поєднують такі підходи, як підходи на основі правил, статистичне та машинне навчання для вилучення іменованих сутностей. Мета полягає в тому, щоб поєднати сильні сторони кожного методу, мінімізуючи їх слабкі сторони. Найкраща частина використання гібридних методів — це гнучкість, яку ви отримуєте завдяки об’єднанню кількох методів, за допомогою яких ви можете витягувати сутності з різноманітних джерел даних.
Однак існує ймовірність того, що ці методи можуть стати набагато складнішими, ніж методи з єдиним підходом, оскільки під час об’єднання кількох підходів робочий процес може заплутатися.
Випадки використання для розпізнавання іменованих об’єктів (NER)?
Відкриття універсальності розпізнавання іменованих об’єктів (NER):
- Чати: Допомагає чат-ботам, таким як GPT, розуміти запити користувачів, визначаючи ключові сутності.
- Підтримка клієнтів: Класифікує відгуки за продуктами, прискорюючи час відповіді.
- Фінанси: Отримує важливі дані з фінансових звітів для аналізу тенденцій і оцінки ризиків.
- Охорона здоров'я: Він отримує важливу інформацію з клінічних записів, сприяючи швидшому аналізу даних.
- МІСТЕР: Спрощує набір персоналу шляхом узагальнення профілів кандидатів і спрямування відгуків.
- Постачальники новин: Класифікує вміст у відповідну інформацію, прискорюючи звітування.
- Рекомендаційні двигуни: Такі компанії, як Netflix, використовують NER для персоналізації рекомендацій на основі поведінки користувачів.
- Пошукові системи: Класифікуючи веб-вміст, NER підвищує точність результатів пошуку.
- Аналіз настроїв: Еx виділяє згадки про бренд із відгуків, підживлюючи інструменти аналізу настроїв.
Хто використовує розпізнавання іменованих об’єктів (NER)?
NER (Named Entity Recognition), будучи одним із потужних методів обробки природної мови (NLP), пройшов шлях до різних галузей і сфер. Ось кілька прикладів:
- Пошукові системи: NER є основним компонентом сучасних пошукових систем, таких як Google і Bing. Він використовується для ідентифікації та категоризації об’єктів на веб-сторінках і пошукових запитах, щоб надати більш відповідні результати пошуку. Наприклад, за допомогою NER пошукова система може відрізнити «яблуко», компанію, від «яблуко», фрукт на основі контексту.
- Чати: Чат-боти та помічники зі штучним інтелектом можуть використовувати NER для розуміння ключових сутностей із запитів користувачів. Завдяки цьому чат-боти можуть надавати більш точні відповіді. Наприклад, якщо ви запитаєте «Знайти італійські ресторани біля Центрального парку», чат-бот зрозуміє «італійську» як тип кухні, «ресторани» як місце, а «Центральний парк» як розташування.
- Журналістика розслідувань: Міжнародний консорціум журналістів-розслідувачів (ICIJ), відома медіа-організація, використала NER для аналізу Панамських документів, масштабного витоку 11.5 мільйонів фінансових і юридичних документів. У цьому випадку NER використовувався для автоматичної ідентифікації людей, організацій і місць у мільйонах неструктурованих документів, розкриваючи приховані мережі офшорного ухилення від сплати податків.
- Біоінформатика: У галузі біоінформатики NER використовується для вилучення ключових елементів, таких як гени, білки, ліки та хвороби, з біомедичних дослідницьких робіт і звітів про клінічні випробування. Такі дані допомагають прискорити процес відкриття ліків.
- Моніторинг соціальних мереж: Бренди в соціальних мережах використовують NER, щоб відстежувати загальні показники своїх рекламних кампаній і показники їхніх конкурентів. Наприклад, є авіакомпанія, яка використовує NER для аналізу твітів, у яких згадується їхній бренд. Він виявляє негативні коментарі щодо таких сутностей, як «загублений багаж» у певному аеропорту, щоб вони могли вирішити проблему якомога швидше.
- Контекстна реклама: Рекламні платформи використовують NER для вилучення ключових об’єктів із веб-сторінок для відображення більш релевантної реклами поряд із вмістом, що зрештою покращує націлювання реклами та рейтинг кліків. Наприклад, якщо NER виявляє в блозі про подорожі «Гаваї», «готелі» та «пляжі», рекламна платформа показуватиме пропозиції для гавайських курортів, а не для загальних мереж готелів.
- Рекрутинг і перевірка резюме: Ви можете доручити NER знайти вам точні необхідні навички та кваліфікацію на основі набору навичок, досвіду та досвіду заявника. Наприклад, кадрове агентство може використовувати NER для автоматичного підбору кандидатів.
Застосування NER
NER має декілька варіантів використання в багатьох галузях, пов’язаних із обробкою природної мови та створенням навчальних наборів даних навчання за допомогою машини та глибоке навчання рішення. Деякі з програм:
-
підтримка клієнтів
Система NER може легко виявляти відповідні скарги клієнтів, запити та відгуки на основі такої важливої інформації, як назви продуктів, технічні характеристики, розташування відділень тощо. Скарга чи відгук правильно класифікуються та перенаправляються до потрібного відділу за допомогою фільтрації пріоритетних ключових слів.
-
Ефективні людські ресурси
NER допомагає командам відділу кадрів покращити процес найму та скоротити терміни завдяки швидкому узагальненню резюме кандидатів. Інструменти NER можуть сканувати резюме та вилучати відповідну інформацію – ім’я, вік, адресу, кваліфікацію, коледж тощо.
Крім того, відділ кадрів також може використовувати інструменти NER для оптимізації внутрішніх робочих процесів, фільтруючи скарги співробітників і пересилаючи їх керівникам відповідних відділів.
-
Класифікація змісту
Класифікація вмісту — це величезне завдання для постачальників новин. Класифікація вмісту за різними категоріями полегшує пошук, отримання інформації, визначення тенденцій і розуміння тем. A Названий Розпізнавання суб'єктів інструмент може стати в нагоді постачальникам новин. Він може сканувати багато статей, визначати пріоритетні ключові слова та отримувати інформацію на основі осіб, організації, місця розташування тощо.
-
Оптимізація пошукових систем
NER допомагає спростити та покращити швидкість і релевантність результатів пошуку. Замість запуску пошукового запиту для тисяч статей модель NER може запустити запит один раз і зберегти результати. Таким чином, на основі тегів у пошуковому запиті можна швидко підібрати статті, пов’язані з запитом.
-
Точна рекомендація щодо вмісту
Кілька сучасних додатків залежать від інструментів NER, щоб забезпечити оптимізовану та індивідуальну взаємодію з клієнтами. Наприклад, Netflix надає персоналізовані рекомендації на основі історії пошуку та перегляду користувача за допомогою розпізнавання іменованих об’єктів.
Розпізнавання іменованих сутностей робить ваш навчання за допомогою машини моделі більш ефективні та надійні. Однак вам потрібні якісні навчальні набори даних, щоб ваші моделі працювали на оптимальному рівні та досягали поставлених цілей. Все, що вам потрібно, це досвідчений сервісний партнер, який може надати вам якісні набори даних, готові до використання. Якщо це так, Шайп є вашим найкращим вибором. Зв’яжіться з нами, щоб отримати комплексні набори даних NER, які допоможуть вам розробити ефективні та вдосконалені рішення машинного навчання для ваших моделей ШІ.
[Читайте також: Що таке НЛП? Як це працює, переваги, проблеми, приклади
Як працює розпізнавання іменованих сутностей?
Заглиблення в сферу розпізнавання іменованих об’єктів (NER) відкриває систематичну подорож, що складається з кількох етапів:
-
Токенізація
Спочатку текстові дані розбираються на менші одиниці, які називаються лексемами, які можуть варіюватися від слів до речень. Наприклад, висловлювання «Барак Обама був президентом США» сегментується на такі лексеми, як «Барак», «Обама», «був», «президент», «з», «the» та « США".
-
Виявлення сутності
Використовуючи комбінацію лінгвістичних рекомендацій і статистичних методологій, потенційні іменовані сутності виділяються в центрі уваги. Розпізнавання шаблонів, таких як використання великих літер в іменах («Барак Обама») або чітких форматів (наприклад, дати), є вирішальним на цьому етапі.
-
Класифікація сутностей
Після виявлення об’єкти сортуються за попередньо визначеними категоріями, як-от «Особа», «Організація» або «Місцезнаходження». Моделі машинного навчання, створені на маркованих наборах даних, часто керують цією класифікацією. Тут «Барак Обама» позначено тегом «Особа», а «США» — як «Місцезнаходження».
-
Контекстуальна оцінка
Ефективність систем NER часто посилюється шляхом оцінки навколишнього контексту. Наприклад, у фразі «Вашингтон став свідком історичної події» контекст допомагає розпізнати «Вашингтон» як місце, а не ім’я людини.
-
Уточнення після оцінки
Після початкової ідентифікації та класифікації може відбутися уточнення після оцінки, щоб відточити результати. На цьому етапі можна вирішувати неоднозначності, об’єднувати сутності з кількома маркерами або використовувати бази знань для розширення даних сутності.
Цей окреслений підхід не тільки демістифікує суть NER, але й оптимізує вміст для пошукових систем, підвищуючи видимість складного процесу, який втілює NER.
Порівняння інструментів і бібліотек NER:
Кілька потужних інструментів і бібліотек полегшують впровадження NER. Ось порівняння деяких популярних варіантів:
Інструмент/Бібліотека | Опис | Сильні | Слабкі сторони |
---|---|---|---|
просторий | Швидка та ефективна бібліотека NLP на Python. | Відмінна продуктивність, проста у використанні, доступні попередньо навчені моделі. | Обмежена підтримка інших мов, крім англійської. |
НЛТК | Комплексна бібліотека NLP на Python. | Широкий спектр функціональних можливостей, підходить для навчальних цілей. | Може бути повільніше, ніж spaCy. |
Стенфордське ядроНЛП | Інструментарій NLP на основі Java. | Дуже точний, підтримує кілька мов. | Вимагає більше обчислювальних ресурсів. |
OpenNLP | Набір інструментів для НЛП на основі машинного навчання. | Підтримує кілька мов, налаштовується. | Може бути складним для налаштування. |
Переваги та проблеми NER?
Переваги:
- Видобуток інформації: NER ідентифікує ключові дані, сприяючи пошуку інформації.
- Організація контенту: допомагає класифікувати вміст, корисний для баз даних і пошукових систем.
- Розширений досвід користувачів: NER уточнює результати пошуку та персоналізує рекомендації.
- Глибокий аналіз: полегшує аналіз настроїв і виявлення трендів.
- Автоматизований робочий процес: NER сприяє автоматизації, економії часу та ресурсів.
Обмеження / виклики:
- Вирішення неоднозначності: Бореться з розрізненням подібних сутностей, як-от «Амазонка», як річки чи компанії.
- Доменно-спеціальна адаптація: ресурсомісткі в різних областях.
- Варіанти мови: Ефективність залежить від сленгу та регіональних відмінностей.
- Дефіцит мічених даних: для навчання потрібні великі набори даних із мітками.
- Обробка неструктурованих даних: Вимагає передових технологій.
- Вимірювання продуктивності: Точна оцінка складна.
- Обробка в режимі реального часу: Збалансувати швидкість і точність складно.
- Залежність від контексту: Точність залежить від розуміння нюансів навколишнього тексту.
- Розрідженість даних: Потрібні значні набори даних із мітками, особливо для спеціалізованих областей.
Майбутнє NER
Незважаючи на те, що розпізнавання іменованих об’єктів (NER) є добре розвиненою сферою, попереду ще багато роботи. Однією з перспективних областей, яку ми можемо розглянути, є методи глибокого навчання, включаючи трансформатори та попередньо підготовлені мовні моделі, тому продуктивність NER можна покращити.
Ще одна захоплююча ідея — створення власних систем NER для різних професій, наприклад лікарів чи юристів. Оскільки різні галузі мають власні типи ідентифікації та шаблони, створення систем NER у цих конкретних контекстах може забезпечити більш точні та релевантні результати.
Крім того, багатомовний і міжмовний NER також є сферою, яка розвивається швидше, ніж будь-коли. Зі зростаючою глобалізацією бізнесу нам потрібно розробити системи NER, які можуть обробляти різноманітні лінгвістичні структури та сценарії.
Висновок
Розпізнавання іменованих сутностей (NER) — потужна техніка NLP, яка ідентифікує та класифікує ключові сутності в тексті, дозволяючи машинам ефективніше розуміти та обробляти людську мову. Від вдосконалення пошукових систем і чат-ботів до підтримки клієнтів і фінансового аналізу, NER має різноманітні застосування в різних галузях. Незважаючи на те, що в таких сферах, як вирішення неоднозначності та обробка неструктурованих даних, залишаються проблеми, поточний прогрес, зокрема глибоке навчання, обіцяє подальше вдосконалення можливостей NER і розширення його впливу в майбутньому.