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: Apple
- 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 (Местонахождение) 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. Свяжитесь с нами, чтобы получить исчерпывающие наборы данных NER, которые помогут вам разработать эффективные и передовые решения машинного обучения для ваших моделей ИИ.
----------
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» сегментируется на такие лексемы, как «Барак», «Обама», «был», «президент», «из», «США», «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
Мастерство 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.
Варианты использования NER?
Раскрытие универсальности распознавания именованных объектов (NER):
- Чат-боты: NER помогает чат-ботам, таким как ChatGPT OpenAI, понимать запросы пользователей, определяя ключевые объекты.
- Поддержка клиентов: Он систематизирует отзывы клиентов по названиям продуктов, ускоряя время ответа.
- Финансовые вопросы: NER извлекает важные данные из финансовых отчетов, помогая анализировать тенденции и оценивать риски.
- Здравоохранение: Он извлекает важную информацию из клинических записей, способствуя более быстрому анализу данных.
- HR: Он упрощает набор персонала, обобщая профили кандидатов и направляя отзывы сотрудников.
- Поставщики новостей: NER классифицирует контент по актуальной информации и тенденциям, ускоряя подготовку 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: NER извлекает упоминания брендов из обзоров, расширяя возможности инструментов анализа настроений.
Преимущества и проблемы NER?
Выгоды:
- 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: Борется с различением похожих объектов.
- Специализированная адаптация: Ресурсоемкие в различных областях.
- Языковая зависимость: Эффективность зависит от языка.
- 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.