Что такое распознавание именованных объектов (NER) – пример, варианты использования, преимущества и проблемы

• Системы на основе словарей

  Система на основе словаря, пожалуй, самый простой и фундаментальный подход к NER. Он будет использовать словарь со многими словами, синонимами и коллекцией словарного запаса. Система проверит, присутствует ли конкретная сущность, присутствующая в тексте, в словаре. С помощью алгоритма сопоставления строк выполняется перекрестная проверка сущностей.

  Одним из недостатков использования этого подхода является необходимость постоянного обновления набора словарных данных для эффективного функционирования модели NER.

• Системы на основе правил

  В этом подходе информация извлекается на основе набора заранее установленных правил. Используются два основных набора правил,

  Правила на основе шаблонов – Как следует из названия, правило на основе шаблона следует морфологическому шаблону или строке слов, используемых в документе.

  Контекстные правила – Контекстные правила зависят от значения или контекста слова в документе.

• Системы на основе машинного обучения

  В системах на основе машинного обучения для обнаружения сущностей используется статистическое моделирование. В этом подходе используется представление текстового документа на основе признаков. Вы можете преодолеть несколько недостатков первых двух подходов, поскольку модель может распознавать типы сущностей несмотря на небольшие различия в их написании.

• Глубокое обучение

  Методы глубокого обучения для NER используют возможности нейронных сетей, таких как RNN и преобразователи, для понимания долгосрочных текстовых зависимостей. Ключевым преимуществом использования этих методов является то, что они хорошо подходят для крупномасштабных задач NER с большим количеством обучающих данных.

  Более того, они могут изучать сложные закономерности и функции на основе самих данных, что устраняет необходимость ручного обучения. Но есть одна загвоздка. Эти методы требуют огромных вычислительных мощностей для обучения и развертывания.

• Гибридные методы

  Эти методы сочетают в себе такие подходы, как основанный на правилах, статистический и машинное обучение, для извлечения именованных объектов. Цель состоит в том, чтобы объединить сильные стороны каждого метода и минимизировать их недостатки. Лучшая часть использования гибридных методов — это гибкость, которую вы получаете за счет объединения нескольких методов, с помощью которых вы можете извлекать сущности из различных источников данных.

  Однако существует вероятность того, что эти методы могут оказаться намного более сложными, чем методы с одним подходом, поскольку при объединении нескольких подходов рабочий процесс может запутаться.

Варианты использования распознавания именованных объектов (NER)?

Раскрытие универсальности распознавания именованных сущностей (NER).

NER применяется в различных областях — от финансов до здравоохранения, демонстрируя свою адаптивность и широкую применимость.

• Чат-боты: Помогает чат-ботам, таким как GPT, понимать запросы пользователей, определяя ключевые сущности.
• Поддержка клиентов. Категоризирует отзывы по продуктам, сокращая время реагирования.
  
• Финансовые вопросы: Извлекает важные данные из финансовых отчетов для анализа тенденций и оценки рисков.
• Здравоохранение: Извлечение данных пациентов из электронных медицинских карт (ЭМК).
• HR: Оптимизирует процесс подбора персонала за счет обобщения профилей кандидатов и сбора отзывов.
• Поставщики новостей: Категоризирует контент по релевантной информации, ускоряя создание отчетов.
• Двигатели рекомендаций: Такие компании, как Netflix, используют NER для персонализации рекомендаций на основе поведения пользователей.
• Поисковые системы: Классифицируя веб-контент, NER повышает точность результатов поиска.
• Анализ настроений: Eизвлекает упоминания бренда из обзоров, подпитывая инструменты анализа настроений.
• электронная коммерция: Улучшение персонализированного опыта покупок.
• Юридическая информация: Анализ договоров и юридических документов.

Сущности, извлеченные с помощью NER, можно интегрировать в графы знаний, что обеспечивает улучшенную организацию и извлечение данных.

Кто использует распознавание именованных объектов (NER)?

NER (распознавание именованных сущностей) является одним из мощных методов обработки естественного языка (NLP), который проник в различные отрасли и области. Организации часто используют систему распознавания именованных сущностей для автоматизации извлечения информации и повышения эффективности. Вот несколько примеров:

• Поисковые системы: NER является основным компонентом современных поисковых систем, таких как Google и Bing. Он используется для идентификации и категоризации сущностей на веб-страницах и в поисковых запросах для предоставления более релевантных результатов поиска. Например, с помощью NER поисковая система может различать компанию «Apple» и фрукт «apple» на основе контекста. Реализация процесса NER имеет решающее значение для предоставления точных и контекстно-зависимых результатов.
• Чат-боты: Чат-боты и помощники ИИ могут использовать NER для понимания ключевых сущностей из пользовательских запросов. Таким образом, чат-боты могут давать более точные ответы. Например, если вы спросите «Найти итальянские рестораны рядом с Центральным парком», чат-бот поймет «итальянский» как тип кухни, «рестораны» как место и «Центральный парк» как местоположение. Процесс NER позволяет этим системам эффективно извлекать релевантную информацию.
• Журналистские расследования: Международный консорциум журналистов-расследователей (ICIJ), известная медиа-организация, использовала NER для анализа «Панамских документов» — массовой утечки 11.5 миллионов финансовых и юридических документов. В этом случае NER использовался для автоматической идентификации людей, организаций и местоположений в миллионах неструктурированных документов, раскрывая скрытые сети уклонения от уплаты налогов в офшорах.
• Биоинформатика: В области биоинформатики NER используется для извлечения ключевых сущностей, таких как гены, белки, лекарства и заболевания, из биомедицинских исследовательских работ и отчетов о клинических испытаниях. Такие данные помогают ускорить процесс открытия лекарств. Предварительное обучение моделей на больших биомедицинских корпусах может значительно улучшить производительность систем NER в этой специализированной области.
• Мониторинг социальных сетей: Бренды в социальных сетях используют NER для отслеживания общих показателей своих рекламных кампаний и того, как идут дела у их конкурентов. Например, есть авиакомпания, которая использует NER для анализа твитов, в которых упоминается их бренд. Он обнаруживает негативные комментарии вокруг таких сущностей, как «потерянный багаж» в определенном аэропорту, чтобы они могли решить проблему как можно быстрее. Процесс NER необходим для извлечения действенных идей из огромных объемов данных социальных сетей.
• Контекстная реклама: Рекламные платформы используют NER для извлечения ключевых сущностей из веб-страниц для отображения более релевантных объявлений рядом с контентом, в конечном итоге улучшая таргетинг рекламы и показатели кликабельности. Например, если NER обнаруживает «Гавайи», «отели» и «пляжи» в блоге о путешествиях, рекламная платформа будет показывать предложения для гавайских курортов, а не общие сети отелей.
• Рекрутинг и проверка резюме: Вы можете поручить NER найти вам точные требуемые навыки и квалификации на основе набора навыков, опыта и биографии заявителя. Например, кадровое агентство может использовать NER для автоматического подбора кандидатов. Компании могут использовать собственные модели, адаптированные под конкретные требования, или использовать предварительно обученные модели для повышения точности своей системы распознавания названных сущностей.

Применение распознавания именованных сущностей (NER) в различных отраслях

NER имеет несколько вариантов использования во многих областях, связанных с обработкой естественного языка и созданием обучающих наборов данных для машинного обучения и решений глубокого обучения. Обученная модель используется для выполнения NER на новых данных, что позволяет автоматически извлекать сущности из больших объемов текста. Вот некоторые из приложений:

• Служба поддержки клиентов:

  Система NER может легко выявлять соответствующие жалобы, запросы и отзывы клиентов на основе важной информации, такой как названия продуктов, характеристики, расположение филиалов и т. д. Жалоба или отзыв точно классифицируются и перенаправляются в нужный отдел путем фильтрации приоритетных ключевых слов.

• Эффективные человеческие ресурсы

  NER помогает отделам кадров улучшить процесс найма и сократить сроки за счет быстрого обобщения резюме кандидатов. Инструменты NER могут сканировать резюме и извлекать соответствующую информацию — имя, возраст, адрес, квалификацию, колледж и т. д.

  Кроме того, отдел кадров может также использовать инструменты NER для оптимизации внутренних рабочих процессов, фильтруя жалобы сотрудников и пересылая их руководителям соответствующих отделов.

• Классификация контента

  Классификация контента — огромная задача для поставщиков новостей. Классификация контента по разным категориям упрощает обнаружение, получение информации, выявление тенденций и понимание предметов. Именованный Распознавание объектов инструмент может пригодиться поставщикам новостей. Он может сканировать множество статей, определять приоритетные ключевые слова и извлекать информацию на основе лиц, организации, местоположения и многого другого.

• Оптимизация поисковых систем

  ЧПО помогает упростить и улучшить скорость и релевантность результатов поиска. Вместо того, чтобы выполнять поисковый запрос для тысяч статей, модель NER может выполнить запрос один раз и сохранить результаты. Таким образом, на основе тегов в поисковом запросе можно быстро подобрать статьи, связанные с запросом.

• Точная рекомендация по содержанию

  Некоторые современные приложения зависят от инструментов NER, обеспечивающих оптимизированное и индивидуальное обслуживание клиентов. Например, Netflix предоставляет персонализированные рекомендации на основе истории поиска и просмотра пользователя, используя распознавание именованных объектов.

Распознавание именованных объектов делает ваш обучение с помощью машины модели более эффективны и надежны. Однако вам нужны качественные обучающие наборы данных, чтобы ваши модели работали на оптимальном уровне и достигали намеченных целей. Все, что вам нужно, — это опытный сервисный партнер, который может предоставить вам качественные наборы данных, готовые к использованию. Если это так, Shaip — ваш лучший выбор. Свяжитесь с нами, чтобы получить исчерпывающие наборы данных NER, которые помогут вам разработать эффективные и передовые решения машинного обучения для ваших моделей ИИ.

[Также Читайте: Что такое НЛП? Как это работает, преимущества, проблемы, примеры

Как работает распознавание именованных объектов?

Погружение в область распознавания именованных объектов (NER) открывает систематический путь, состоящий из нескольких этапов:

• лексемизацию

  Первоначально текстовые данные разбиваются на более мелкие единицы, называемые токенами, которые могут варьироваться от слов до предложений. Например, утверждение «Барак Обама был президентом США» сегментировано на такие лексемы, как «Барак», «Обама», «был», «the», «президент», «из», «the» и « США".

• Обнаружение объектов

  Используя сочетание лингвистических руководств и статистических методологий, выявляются потенциальные названные объекты. На этом этапе решающее значение имеет распознавание таких закономерностей, как использование заглавных букв в именах («Барак Обама») или отдельных форматов (например, дат).

• Классификация объектов

  После обнаружения объекты сортируются по предопределенным категориям, таким как «Человек», «Организация» или «Местоположение». Модели машинного обучения, созданные на основе размеченных наборов данных, часто определяют эту классификацию. Здесь «Барак Обама» помечен как «Человек», а «США» как «Местоположение».

• Контекстная оценка

  Эффективность систем NER часто усиливается за счет оценки окружающего контекста. Например, во фразе «Вашингтон стал свидетелем исторического события» контекст помогает распознать «Вашингтон» как место, а не имя человека.

• Доработка после оценки

  После первоначальной идентификации и классификации может последовать уточнение после оценки для уточнения результатов. На этом этапе можно устранить двусмысленности, объединить объекты с несколькими токенами или использовать базы знаний для расширения данных объектов.

Этот четкий подход не только проясняет суть NER, но и оптимизирует контент для поисковых систем, повышая наглядность сложного процесса, который воплощает в себе NER.

Сравнение инструментов и библиотек NER:

Несколько мощных инструментов и библиотек облегчают реализацию NER. Вот сравнение некоторых популярных вариантов:

Модель обучения в NER

Обучение модели лежит в основе построения эффективных систем распознавания именованных сущностей (NER). Этот процесс включает обучение модели идентификации и классификации именованных сущностей, таких как люди, организации и местоположения, путем обучения на маркированных обучающих данных. Успех распознавания сущностей во многом зависит от качества и разнообразия этих обучающих данных, а также от ясности предопределенных категорий для каждого типа сущности.

Во время обучения модели алгоритмы машинного обучения анализируют текстовые данные, аннотированные правильными метками сущностей. Модели глубокого обучения, включая рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN), стали особенно популярны для задач NER. Эти нейронные сети отлично справляются с захватом сложных шаблонов и взаимосвязей в тексте, позволяя модели NER распознавать сущности с впечатляющей точностью — даже при столкновении с едва заметными изменениями в языке.

Однако обучение моделей глубокого обучения для распознавания именованных сущностей ner требует больших объемов маркированных данных, что может быть как трудоемким, так и дорогостоящим для производства. Для решения этой проблемы часто применяются такие методы, как дополнение данных и трансферное обучение. Дополнение данных расширяет набор данных обучения, генерируя новые примеры из существующих данных, в то время как трансферное обучение использует предварительно обученные модели, которые уже изучили общие языковые шаблоны, требуя только тонкой настройки на данных, специфичных для домена.

В конечном итоге эффективность модели NER зависит от надежного обучения модели, высококачественных маркированных данных и тщательного выбора моделей машинного обучения или глубокого обучения, подходящих для конкретной задачи распознавания сущностей.

Оценка модели в NER

После обучения модели распознавания именованных сущностей (NER) необходимо тщательно оценить ее производительность, чтобы убедиться, что она точно идентифицирует и классифицирует сущности в реальных сценариях. Оценка модели в распознавании сущностей обычно опирается на ключевые показатели, такие как точность, отзыв и F1-оценка.

• Точность измеряет, сколько сущностей, определенных моделью NER, на самом деле верны, помогая оценить точность модели в прогнозировании именованных сущностей.
• Recall оценивает, сколько фактических сущностей, присутствующих в тексте, были успешно распознаны моделью, что указывает на ее способность находить все соответствующие сущности.
• F1-оценка обеспечивает сбалансированную оценку, объединяя точность и полноту, предлагая единую метрику, отражающую как точность, так и полноту.

В дополнение к этому, такие метрики, как общая точность и средняя точность, могут дать дополнительную информацию об эффективности модели. Чтобы убедиться, что система NER может обрабатывать невидимые данные, важно протестировать модель на отдельном проверочном или тестовом наборе, который не использовался во время обучения. Такие методы, как перекрестная проверка, также могут помочь оценить обобщаемость модели на разных наборах данных.

Регулярная оценка модели не только выявляет сильные и слабые стороны распознавания сущностей, но и направляет дальнейшие улучшения и тонкую настройку. Систематически оценивая модели NER, организации могут создавать более надежные и устойчивые системы для извлечения сущностей из различных текстовых источников.

Лучшие практики для эффективного NER

Достижение высокой производительности в распознавании именованных сущностей (NER) требует соблюдения набора лучших практик, которые касаются как качества данных, так и разработки моделей. Вот некоторые ключевые стратегии для эффективного распознавания сущностей:

• Отдавайте приоритет высококачественным обучающим данным: Основой любой успешной модели NER являются разнообразные, хорошо аннотированные и репрезентативные данные обучения. Помеченные данные должны охватывать широкий спектр типов сущностей и контекстов, чтобы гарантировать, что модель может быть обобщена на новые сценарии.
• Тщательная предварительная обработка текста: Такие шаги, как токенизация и разметка частей речи, помогают модели лучше понимать структуру текста, улучшая ее способность точно распознавать и классифицировать именованные сущности.
• Выберите правильные алгоритмы: Хотя методы, основанные на правилах, могут быть эффективны для простых или высокоструктурированных задач, модели глубокого обучения, такие как RNN и CNN, часто показывают превосходные результаты для сложных, масштабных задач NER.
• Используйте предварительно обученные модели: Использование предварительно обученных моделей и их тонкая настройка на вашем конкретном наборе данных может значительно сократить потребность в больших маркированных наборах данных, ускорить разработку и повысить производительность.
• Непрерывная оценка модели и тонкая настройка: Регулярно оценивайте производительность своей сетевой модели, используя надежные оценочные показатели, и обновляйте ее по мере появления новых данных или задач распознавания сущностей.
• Контекстная осведомленность: Всегда учитывайте контекст, в котором появляются сущности. Это помогает устранить неоднозначность названий сущностей, которые могут иметь несколько значений, что приводит к более точному распознаванию сущностей.

Придерживаясь этих передовых методов, организации могут создавать более точные, адаптируемые и эффективные системы NER, которые превосходно извлекают сущности из сложных текстовых данных.

Преимущества и проблемы NER?

Бенефиты:

• Извлечение информации: NER идентифицирует ключевые данные, помогая найти информацию.
• Организация контента: помогает классифицировать контент, что полезно для баз данных и поисковых систем.
• Улучшенный пользовательский опыт: NER уточняет результаты поиска и персонализирует рекомендации.
• Глубокий анализ: облегчает анализ настроений и обнаружение тенденций.
• Автоматизированный рабочий процесс: NER способствует автоматизации, экономя время и ресурсы.

Ограничения/Проблемы:

• Разрешение неоднозначности: Возникают трудности с различением похожих сущностей, таких как «Амазонка», как реки или компании.
• Специализированная адаптация: Ресурсоемкие в различных областях.
• Варианты языка: Эффективность варьируется в зависимости от сленга и региональных различий.
• Недостаток размеченных данных: для обучения требуются большие размеченные наборы данных.
• Обработка неструктурированных данных: Требуются передовые методы.
• Измерение производительности: Точная оценка сложна.
• Обработка в реальном времени: Балансировать скорость и точность непросто.
• Зависимость от контекста: Точность зависит от понимания нюансов окружающего текста.
• Разреженность данных: Требуются существенные маркированные наборы данных, особенно для узкоспециализированных областей.

Будущее НЭР

Хотя распознавание именованных сущностей (NER) является хорошо зарекомендовавшей себя областью, предстоит еще много работы. Одной из перспективных областей, которую мы можем рассмотреть, являются методы глубокого обучения, включая трансформаторы и предварительно обученные языковые модели, поэтому производительность NER может быть улучшена еще больше. Продвинутые модели, такие как biLSTM-CRF и нейронные сети, теперь способны понимать сложные концепции в языке, что позволяет извлекать более сложные признаки для задач NER. Кроме того, обучение с небольшим количеством выстрелов может позволить системам NER хорошо работать даже с ограниченными маркированными данными, что упрощает расширение возможностей NER на новые домены.

Другая захватывающая идея — создание индивидуальных систем NER для разных профессий, например, врачей или юристов. Поскольку разные отрасли имеют свои собственные типы и шаблоны идентификации, создание систем NER в этих конкретных контекстах может обеспечить более точные и релевантные результаты, особенно когда речь идет об идентификации других сущностей, уникальных для этих доменов.

Более того, многоязычный и кросс-языковой NER также является областью, которая растет быстрее, чем когда-либо. С ростом глобализации бизнеса нам необходимо разрабатывать системы NER, которые могут обрабатывать разнообразные лингвистические структуры и сценарии. Будущие системы будут лучше распознавать сущности в сложных или неоднозначных контекстах, включая вложенную или специфичную для домена терминологию. Также изучаются методы неконтролируемого обучения, чтобы уменьшить зависимость от больших маркированных наборов данных, что еще больше повышает адаптивность и масштабируемость систем NER.

Заключение