Hvad er navngivet enhedsgenkendelse (NER) – Eksempel, Use Cases, Benefits & Challenges

De forskellige tilgange til at skabe NER-systemer er:

• Ordbogsbaserede systemer

  Det ordbogsbaserede system er måske den mest enkle og grundlæggende NER-tilgang. Den vil bruge en ordbog med mange ord, synonymer og ordforrådssamling. Systemet vil kontrollere, om en bestemt enhed i teksten også er tilgængelig i ordforrådet. Ved at bruge en streng-matchende algoritme udføres en krydstjek af entiteter.

  En ulempe ved at bruge denne tilgang er, at der er et behov for konstant at opgradere ordforrådsdatasættet for NER-modellens effektive funktion.

• Regelbaserede systemer

  I denne tilgang udtrækkes information baseret på et sæt forudindstillede regler. Der er to primære sæt regler, der anvendes,

  Mønsterbaserede regler – Som navnet antyder, følger en mønsterbaseret regel et morfologisk mønster eller en række af ord, der bruges i dokumentet.

  Kontekstbaserede regler – Kontekstbaserede regler afhænger af betydningen eller konteksten af ​​ordet i dokumentet.

• Maskinlæringsbaserede systemer

  I maskinlæringsbaserede systemer bruges statistisk modellering til at opdage enheder. En funktionsbaseret repræsentation af tekstdokumentet bruges i denne tilgang. Du kan overvinde flere ulemper ved de to første tilgange, da modellen kan genkende enhedstyper på trods af små variationer i deres stavemåder.

• Deep learning

  Dybe læringsmetoder til NER udnytter kraften i neurale netværk som RNN'er og transformere til at forstå langsigtede tekstafhængigheder. Den vigtigste fordel ved at bruge disse metoder er, at de er velegnede til NER-opgaver i stor skala med rigelige træningsdata.

  Desuden kan de lære komplekse mønstre og funktioner fra selve dataene, hvilket eliminerer behovet for manuel træning. Men der er en fangst. Disse metoder kræver en stor mængde regnekraft til træning og implementering.

• Hybride metoder

  Disse metoder kombinerer tilgange som regelbaseret, statistisk og maskinlæring for at udtrække navngivne enheder. Målet er at kombinere styrkerne ved hver metode og samtidig minimere deres svagheder. Den bedste del ved at bruge hybride metoder er den fleksibilitet, du får ved at sammensmelte flere teknikker, hvormed du kan udtrække enheder fra forskellige datakilder.

  Der er dog en mulighed for, at disse metoder kan ende med at blive meget mere komplekse end metoderne med en enkelt tilgang, da når du kombinerer flere tilgange, kan arbejdsgangen blive forvirrende.

Brugssager til navngivne enhedsgenkendelse (NER)?

Afsløring af alsidigheden ved navngivet enhedsgenkendelse (NER):

• chatbots: Hjælper chatbots som GPT med at forstå brugerforespørgsler ved at identificere nøgleenheder.
• Customer Support: Kategoriserer feedback efter produkt, hvilket accelererer responstiden.
• Finans: Udtrækker vigtige data fra finansielle rapporter til trendanalyse og risikovurdering.
  
• Healthcare: Den henter væsentlig information fra kliniske optegnelser, hvilket fremmer hurtigere dataanalyse.
• HR: Strømliner rekruttering ved at opsummere ansøgerprofiler og kanalisere feedback.
• Nyhedsudbydere: Kategoriserer indhold i relevant information, hvilket fremskynder rapporteringen.
• Anbefalede motorer: Virksomheder som Netflix bruger NER til at tilpasse anbefalinger baseret på brugeradfærd.
• Søgemaskiner: Ved at kategorisere webindhold forbedrer NER søgeresultaternes nøjagtighed.
• Følelsesanalyse: Extracts mærkeomtaler fra anmeldelser, giver næring til sentimentanalyseværktøjer.

Hvem bruger navngivne enhedsgenkendelse (NER)?

NER (Named Entity Recognition), som er en af ​​de kraftfulde naturlige sprogbehandlingsteknikker (NLP) har fundet vej til forskellige industrier og domæner. Her er nogle eksempler:

• Søgemaskiner: NER er en kernekomponent i moderne søgemaskiner som Google og Bing. Det bruges til at identificere og kategorisere enheder fra websider og søgeforespørgsler for at give mere relevante søgeresultater. For eksempel kan søgemaskinen ved hjælp af NER skelne mellem "Apple" virksomheden vs. "æble" frugten baseret på kontekst.
• chatbots: Chatbots og AI-assistenter kan bruge NER til at forstå nøgleenheder fra brugerforespørgsler. Ved at gøre det kan chatbots give mere præcise svar. For eksempel, hvis du spørger "Find italienske restauranter i nærheden af ​​Central Park", vil chatbotten forstå "italiensk" som køkkentypen, "restauranter" som stedet og "Central Park" som lokationen.
• Undersøgelsesjournalistik: International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ), en anerkendt medieorganisation, brugte NER til at analysere Panama Papers, et massivt læk på 11.5 millioner finansielle og juridiske dokumenter. I dette tilfælde blev NER brugt til automatisk at identificere personer, organisationer og lokationer på tværs af millioner af ustrukturerede dokumenter, hvilket afslørede skjulte netværk af offshore skatteunddragelse.
• Bioinformatik: Inden for bioinformatik bruges NER til at udvinde nøgleenheder såsom gener, proteiner, lægemidler og sygdomme fra biomedicinske forskningsartikler og rapporter om kliniske forsøg. Sådanne data hjælper med at fastgøre processen med lægemiddelopdagelse.
• Overvågning af sociale medier: Mærker over sociale medier bruger NER til at spore de overordnede målinger for deres annoncekampagner, og hvordan deres konkurrenter klarer sig. For eksempel er der et flyselskab, der bruger NER til at analysere tweets, der nævner deres brand. Den registrerer negative kommentarer omkring enheder som "tabt bagage" i en bestemt lufthavn, så de kan løse problemet så hurtigt som muligt.
• Kontekstuel annoncering: Annonceplatforme bruger NER til at udtrække nøgleenheder fra websider for at vise mere relevante annoncer sammen med indholdet, hvilket i sidste ende forbedrer annoncemålretning og klikrater. Hvis NER f.eks. registrerer "Hawaii", "hoteller" og "strande" på en rejseblog, vil annonceplatformen vise tilbud for feriesteder i Hawaii i stedet for generiske hotelkæder.
• Rekruttering og CV-screening: Du kan instruere NER til at finde de nøjagtige nødvendige færdigheder og kvalifikationer baseret på ansøgerens færdigheder, erfaring og baggrund. For eksempel kan et rekrutteringsbureau bruge NER til automatisk at matche kandidater.

Anvendelser af NER

NER har flere use cases inden for mange områder relateret til Natural Language Processing og oprettelse af træningsdatasæt til machine learning og dyb læring løsninger. Nogle af applikationerne er:

• Kunde support

  Et NER-system kan nemt spotte relevante kundeklager, forespørgsler og feedback baseret på afgørende information såsom produktnavne, specifikationer, filialer og mere. Klagen eller feedback er passende klassificeret og omdirigeret til den korrekte afdeling ved at filtrere prioriterede søgeord.

• Effektive menneskelige ressourcer

  NER hjælper Human Resource-teams med at forbedre deres ansættelsesproces og reducere tidslinjerne ved hurtigt at opsummere ansøgernes CV. NER-værktøjerne kan scanne CV'et og udtrække relevante oplysninger - navn, alder, adresse, kvalifikationer, college og så videre.

  Derudover kan HR-afdelingen også bruge NER-værktøjer til at strømline de interne arbejdsgange ved at filtrere medarbejderklager og videresende dem til de berørte afdelingschefer.

• Indholdsklassificering

  Indholdsklassificering er en enorm opgave for nyhedsudbydere. At klassificere indholdet i forskellige kategorier gør det lettere at opdage, få indsigt, identificere tendenser og forstå emnerne. En navngivet Enhedsanerkendelse værktøj kan komme til nytte for nyhedsudbydere. Det kan scanne mange artikler, identificere prioriterede søgeord og udtrække information baseret på personer, organisation, placering og mere.

• Optimering af søgemaskiner

  NER hjælper med at forenkle og forbedre hastigheden og relevansen af ​​søgeresultater. I stedet for at køre søgeforespørgslen for tusindvis af artikler, kan en NER-model køre forespørgslen én gang og gemme resultaterne. Så baseret på tags i søgeforespørgslen kan de artikler, der er knyttet til forespørgslen, hurtigt hentes.

• Præcis indholdsanbefaling

  Flere moderne applikationer er afhængige af NER-værktøjer for at levere en optimeret og tilpasset kundeoplevelse. For eksempel giver Netflix personlige anbefalinger baseret på brugerens søge- og visningshistorik ved hjælp af navngivne enhedsgenkendelse.

Named Entity Recognition gør din machine learning modeller mere effektive og pålidelige. Du har dog brug for kvalitetstræningsdatasæt, for at dine modeller kan fungere på deres optimale niveau og nå de tilsigtede mål. Alt du behøver er en erfaren servicepartner, som kan give dig kvalitetsdatasæt klar til brug. Hvis det er tilfældet, er Shaip dit bedste bud endnu. Kontakt os for omfattende NER-datasæt for at hjælpe dig med at udvikle effektive og avancerede ML-løsninger til dine AI-modeller.

[Læs også: Hvad er NLP? Hvordan det virker, fordele, udfordringer, eksempler

Hvordan fungerer anerkendelse af navngivne enheder?

At dykke ned i riget af navngivet enhedsgenkendelse (NER) afslører en systematisk rejse, der omfatter flere faser:

• tokenization

  Til at begynde med dissekeres tekstdataene i mindre enheder, kaldet tokens, som kan variere fra ord til sætninger. For eksempel er udsagnet "Barack Obama var USA's præsident" opdelt i tokens som "Barack", "Obama", "var", "den", "præsident", "af", "den" og " USA".

• Enhedsdetektion

  Ved at bruge et sammenkog af sproglige retningslinjer og statistiske metoder bliver potentielle navngivne enheder sat i fokus. At genkende mønstre som brug af store bogstaver i navne ("Barack Obama") eller særskilte formater (som datoer) er afgørende i denne fase.

• Enhedsklassificering

  Efter registrering sorteres enheder i foruddefinerede kategorier såsom "Person", "Organisation" eller "Placering". Maskinlæringsmodeller, der plejes på mærkede datasæt, driver ofte denne klassificering. Her er "Barack Obama" tagget som en "Person" og "USA" som en "Location".

• Kontekstuel evaluering

  NER-systemernes dygtighed forstærkes ofte ved at evaluere den omgivende kontekst. For eksempel, i sætningen "Washington var vidne til en historisk begivenhed", hjælper konteksten med at skelne "Washington" som et sted snarere end en persons navn.

• Forfining efter evaluering

  Efter den indledende identifikation og klassificering kan der opstå en forfining efter evalueringen for at finpudse resultaterne. Denne fase kunne tackle uklarheder, fusionere multi-token-enheder eller bruge vidensbaser til at udvide enhedsdataene.

Denne afgrænsede tilgang afmystificerer ikke kun kernen af ​​NER, men optimerer også indholdet til søgemaskiner, hvilket øger synligheden af ​​den indviklede proces, som NER inkarnerer.

NER fordele og udfordringer?

Fordele:

• Informationsudtrækning: NER identificerer nøgledata, og hjælper med at hente oplysninger.
• Indholdsorganisation: Det hjælper med at kategorisere indhold, nyttigt til databaser og søgemaskiner.
• Forbedret brugeroplevelse: NER forfiner søgeresultater og tilpasser anbefalinger.
• Indsigtsfuld Analyse: Det letter sentimentanalyse og trenddetektion.
• Automatiseret arbejdsgang: NER fremmer automatisering, sparer tid og ressourcer.

Begrænsninger/udfordringer:

• Tvetydighed Opløsning: Kæmper med at skelne lignende enheder som "Amazon" som en flod eller virksomhed.
• Domænespecifik tilpasning: Ressourcekrævende på tværs af forskellige domæner.
• Sprogvariationer: Effektiviteten varierer på grund af slang og regionale forskelle.
• Knapphed på mærkede data: Har brug for store mærkede datasæt til træning.
• Håndtering af ustrukturerede data: Kræver avancerede teknikker.
• Ydeevnemåling: Nøjagtig evaluering er kompleks.
• Behandling i realtid: At balancere hastighed med nøjagtighed er udfordrende.
• Kontekstafhængighed: Nøjagtighed afhænger af forståelsen af ​​de omkringliggende tekstnuancer.
• Data sparsitet: Kræver betydelige mærkede datasæt, især for nicheområder.

NER's fremtid

Selvom navngivet enhedsgenkendelse (NER) er et veletableret felt, er der stadig meget arbejde at gøre. Et lovende område, som vi kan overveje, er deep learning-teknikker, herunder transformatorer og fortrænede sprogmodeller, så ydeevnen af ​​NER kan forbedres yderligere.

En anden spændende idé er at bygge skræddersyede NER-systemer til forskellige erhverv, såsom læger eller advokater. Da forskellige industrier har deres egne identitetstyper og mønstre, kan skabelse af NER-systemer i disse specifikke sammenhænge give mere præcise og relevante resultater.

Ydermere er flersproget og tværsproget NER også et område, der vokser hurtigere end nogensinde. Med den stigende globalisering af erhvervslivet er vi nødt til at udvikle NER-systemer, der kan håndtere forskellige sproglige strukturer og scripts.