Каждый раз, когда мы слышим слово или читаем текст, у нас появляется естественная способность идентифицировать и классифицировать слово по людям, месту, местоположению, ценностям и т. д. Люди могут быстро распознавать слово, классифицировать его и понимать контекст. Например, когда вы слышите слово «Стив Джобс», вы можете сразу же подумать о трех-четырех атрибутах и разделить сущность на категории.
- Человек: Стив Джобс
- Компания: Яблоко
- Местонахождение: Калифорния
Поскольку компьютеры не обладают этой естественной способностью, им требуется наша помощь, чтобы идентифицировать слова или текст и классифицировать их. Это где Признание названного лица (НЭК) вступает в игру.
Давайте кратко разберемся с НЭР и его связью с НЛП.
Что такое распознавание именованных сущностей?
Распознавание именованных объектов является частью обработки естественного языка. Основная цель ЧПО заключается в обработке структурированные и неструктурированные данные и классифицировать эти именованные сущности по предопределенным категориям. Некоторые общие категории включают имя, местоположение, компанию, время, денежные значения, события и многое другое.
Вкратце, NER занимается:
- Распознавание/обнаружение именованных объектов — идентификация слова или последовательности слов в документе.
- Классификация именованных объектов — классификация каждого обнаруженного объекта по предопределенным категориям.
Но как НЭР связана с НЛП?
Обработка естественного языка помогает разрабатывать интеллектуальные машины, способные извлекать смысл из речи и текста. Машинное обучение помогает этим интеллектуальным системам продолжать обучение, обучаясь большому количеству естественного языка. наборы данных.
Как правило, НЛП состоит из трех основных категорий:
- Понимание структуры и правил языка – Синтаксис
- Вывод значения слов, текста и речи и установление их взаимосвязей – Семантика
- Идентификация и распознавание произносимых слов и преобразование их в текст - Речь
NER помогает в семантической части НЛП, извлекая значение слов, идентифицируя и находя их на основе их отношений.
Общие примеры NER
Некоторые из распространенных примеров предопределенного категоризация объектов составляют:
Человек: Майкл Джексон, Опра Уинфри, Барак Обама, Сьюзан Сарандон
Местонахождение: Канада, Гонолулу, Бангкок, Бразилия, Кембридж
Организация: Samsung, Disney, Йельский университет, Google
Время: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,
Другие категории включают числовые значения, выражение, адреса электронной почты и оборудование.
Неоднозначность в распознавании именованных объектов
Категория, к которой принадлежит термин, интуитивно вполне ясна для человека. Однако с компьютерами дело обстоит иначе — они сталкиваются с проблемами классификации. Например:
Манчестер (организация) выиграл трофей Премьер-лиги, тогда как в следующем предложении организация используется по-другому. Манчестер (Местоположение) была текстильной и промышленной электростанцией.
Ваша модель NER нуждается данные обучения проводить точные извлечение сущности и классификация. Если вы обучаете свою модель шекспировскому английскому, разумеется, она не сможет расшифровать Instagram.
Различные подходы NER
Основная цель модель НЭР заключается в маркировке объектов в текстовых документах и их категоризации. Для этой цели обычно используются следующие три подхода. Однако вы также можете комбинировать один или несколько методов.
Различные подходы к созданию систем NER:
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.
Приложения NER
NER имеет несколько вариантов использования во многих областях, связанных с обработкой естественного языка и созданием обучающих наборов данных для обучение с помощью машины и глубокое обучение решения. Некоторые из приложений NER:
Оптимизированная поддержка клиентов
Система NER может легко выявлять соответствующие жалобы, запросы и отзывы клиентов на основе важной информации, такой как названия продуктов, спецификации, местоположение филиала и т. д. Жалоба или отзыв правильно классифицируются и перенаправляются в нужный отдел путем фильтрации по приоритетным ключевым словам.
Эффективные человеческие ресурсы
NER помогает отделам кадров улучшить процесс найма и сократить сроки за счет быстрого обобщения резюме соискателей. 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.
Упрощенная 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
Несколько современных приложений зависят от инструментов NER для обеспечения оптимизированного и индивидуального взаимодействия с клиентами. Например, Netflix предоставляет персонализированные рекомендации на основе истории поиска и просмотров пользователей, используя распознавание именованных объектов.
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.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. Обратитесь к нам, чтобы получить полные наборы данных NER, которые помогут вам разработать эффективные и передовые решения машинного обучения для ваших моделей ИИ.