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 объектов (NER):

• 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.

Кто использует распознавание именованных объектов (NER)?

NER (распознавание именованных объектов), являющийся одним из мощных методов обработки естественного языка (NLP), нашел свое применение в различных отраслях и областях. Вот некоторые примеры:

• Поисковые системы: NER — это основной компонент современных поисковых систем, таких как Google и Bing. Он используется для идентификации и категоризации объектов на веб-страницах и в поисковых запросах, чтобы обеспечить более релевантные результаты поиска. Например, с помощью NER поисковая система может различать «Apple» (компания) и «Apple» (фрукт) в зависимости от контекста.
• Чат-боты: Чат-боты и ИИ-помощники могут использовать NER для понимания ключевых объектов из запросов пользователей. Благодаря этому чат-боты могут давать более точные ответы. Например, если вы спросите «Найти итальянские рестораны рядом с Центральным парком», чат-бот поймет «Итальянская» как тип кухни, «рестораны» как место и «Центральный парк» как местоположение.
• 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 Биоинформатика, 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.
• Мониторинг социальных сетей: Бренды в социальных сетях используют NER для отслеживания общих показателей своих рекламных кампаний и показателей конкурентов. Например, есть авиакомпания, которая использует NER для анализа твитов, в которых упоминается ее бренд. Он обнаруживает негативные комментарии о таких вещах, как «потеря багажа» в конкретном аэропорту, чтобы они могли решить проблему как можно быстрее.
• Контекстная реклама: Рекламные платформы используют NER для извлечения ключевых объектов с веб-страниц и отображения более релевантной рекламы рядом с контентом, что в конечном итоге улучшает таргетинг рекламы и рейтинг кликов. Например, если NER обнаружит в блоге о путешествиях слова «Гавайи», «отели» и «пляжи», рекламная платформа покажет предложения для гавайских курортов, а не обычных гостиничных сетей.
• Рекрутинг и проверка резюме: Вы можете поручить NER подобрать вам именно те навыки и квалификацию, которые вам необходимы, исходя из набора навыков, опыта и биографии кандидата. Например, кадровое агентство может использовать NER для автоматического подбора кандидатов.

Применение распознавания именованных сущностей (NER) в различных отраслях

NER имеет несколько вариантов использования во многих областях, связанных с обработкой естественного языка и созданием наборов обучающих данных для обучение с помощью машины и глубокое обучение решения. Некоторые из приложений:

• Техподдержка

  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:

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 объектов (NER) является хорошо зарекомендовавшей себя областью, предстоит еще много работы. Одна из многообещающих областей, которую мы можем рассмотреть, — это методы глубокого обучения, включая преобразователи и предварительно обученные языковые модели, чтобы можно было еще больше улучшить производительность NER.

Еще одна интересная идея — создание индивидуальных систем NER для разных профессий, например, врачей или юристов. Поскольку в разных отраслях существуют свои собственные типы и шаблоны идентичности, создание систем НЭР в этих конкретных контекстах может обеспечить более точные и актуальные результаты.

Кроме того, многоязычная и межъязыковая НЭР также является областью, которая развивается быстрее, чем когда-либо. В условиях растущей глобализации бизнеса нам необходимо разработать системы NER, которые смогут обрабатывать разнообразные лингвистические структуры и сценарии.

Заключение