Препознавање именованих ентитета (НЕР) нуди одличан начин да се разумеју дате текстуалне информације и идентификују специфични ентитети или ознаке унутар њих за различите апликације.
Од категоризације имена људи до означавања датума, организација, локација и још много тога, НЕР прави сопствени пут за боље разумевање језика.
Многе организације се баве великом количином података у облику садржаја, личних података, повратних информација купаца, детаља о производима и још много тога.
Када вам затребају информације одмах, мораћете да извршите операције претраживања да бисте добили резултат, што може да однесе много времена, енергије и ресурса, посебно када се ради о великим количинама података.
За оснаживање организација ефикасним решењем за операције претраживања и проналажење правих података, НЕР је одлична опција.
У овом чланку ћу детаљно разговарати о НЕР-у, његовом математичком концепту, његовој различитој употреби и другим важним тачкама.
Почнимо!
Преглед садржаја
Шта је препознавање именованих ентитета?
Препознавање именованих ентитета (НЕР) је метода обраде природног језика (НЛП) која може да идентификује и класификује ентитете унутар текстуалних, неструктурираних података.
Ови ентитети садрже широк спектар информација, као што су организације, локације, имена појединаца, нумеричке вредности, датуми и друго. Он омогућава машинама да издвоје горе наведене ентитете, чинећи га корисним алатом за апликације као што су превођење, одговарање на питања итд., у неколико индустрија.
Извор: Сцалер
Дакле, НЕР настоји да лоцира и категорише различите ентитете у неструктурираном тексту у унапред дефинисане групе као што су организације, медицински кодови, количине, имена особа, проценти, монетарне вредности, временски изрази и још много тога.
Хајде да ово разумемо на примеру:
[William] купио имање од [Z1 Corp.] ин [2023]. Овде су блокови ентитети које је идентификовао НЕР. Они су класификовани као:
- Вилијам – име особе
- З1 Цорп. – Организација
- 2003 – Време
НЕР се користи у неколико области вештачке интелигенције, укључујући дубоко учење, машинско учење (МЛ) и неуронске мреже. То је критична компонента НЛП система, као што су алати за анализу осећања, претраживачи и чет-ботови. Поред тога, може се користити у финансијама, подршци корисницима, високом образовању, здравству, људским ресурсима и анализи друштвених медија.
Једноставно речено, НЕР идентификује, класификује и издваја суштинске информације из неструктурисаног текста без икакве људске анализе. Може брзо да издвоји кључне информације из доступног скупа великих података.
Штавише, НЕР пружа суштинске увиде вашој организацији о производима, тржишним трендовима, купцима и конкуренцији. На пример, здравствене установе користе НЕР за издвајање основних медицинских података из картона пацијената. Многе компаније га користе да идентификују да ли се помињу у било којој публикацији.
Кључни концепти: НЕР
Важно је знати основне концепте укључене у НЕР. Хајде да разговарамо о неким кључним терминима у вези са НЕР-ом које треба упознати.
- Именовани ентитет: Свака реч која се односи на место, организацију, особу или други ентитет.
- Корпус: Збирка различитих текстова који се користе за анализу језика и обуку НЕР модела.
- ПОС означавање: Процес у којем се текст означава према одговарајућем говору, као што су придеви, глаголи и именице.
- Сецкање: То је процес који се користи за груписање речи у различите фразе са значењем на основу синтаксичке структуре и дела говора.
- Подаци за обуку и тестирање: Ово је процес који се користи за обуку модела са означеним подацима и процену перформанси првог скупа на другом скупу података.
Употреба НЕР-а у НЛП-у
НЕР има више апликација у НЛП-у, као што су анализа осећања, системи препорука, одговарање на питања, екстракција информација и још много тога.
- Анализа сентимента: НЕР се користи за откривање осећања израженог у реченици или параграфу према одређеном именованом ентитету, као што је производ или услуга. Ови подаци се користе за побољшање корисничког искуства и идентификацију области побољшања.
- Системи препорука: НЕР се користи за идентификацију преференција и интереса корисника на основу именованих ентитета поменутих у онлајн интеракцијама или упитима за претрагу. Ови подаци се користе за побољшање побољшања корисника пружањем персонализованих препорука.
- Одговарање на питање: НЕР се користи за откривање одређених ентитета из текста, који се даље користи за одговор на упит или специфично питање. Ово се углавном користи за виртуелне помоћнике и цхат ботове.
- Екстракција информација: НЕР се користи за издвајање битних информација из већег скупа неструктурисаног текста. Ово укључује постове на друштвеним мрежама, онлајн рецензије, чланке вести и још много тога. Ови подаци се користе за генерисање вредних увида и доношење одлука заснованих на подацима.
Математички концепти: НЕР
НЕР процес укључује различите математичке концепте, као што су машинско учење, дубоко учење, теорија вероватноће и још много тога. Ево неколико математичких техника:
- Скривени Марков модели: Скривени Марковљеви модели или ХММ су статистички приступ за секвенционирање задатака класификације, као што је НЕР. То укључује представљање неког низа речи у тексту као различита стања, при чему свака држава представља одређени именовани ентитет. Анализом вероватноће можете идентификовати именоване ентитете из текста.
- Дубоко учење: Технике дубоког учења као што су неуронске мреже користе се у НЕР задацима. Ово вам омогућава да ефикасно и тачно идентификујете и категоришете именоване ентитете.
- Условна насумична поља: Ова поља спадају у графички модел који се користи у задацима означавања секвенци. Они нуде моделирање условне вероватноће сваке ознаке која садржи низ речи. Ово вам омогућава да идентификујете именоване ентитете у тексту.
Како НЕР функционише?
Извор: АЦС Публицатионс
Препознавање именованих ентитета (НЕР) функционише као екстракција информација. Његово функционисање је подељено на различите кључне кораке:
#1. Предобрадите текст
У првом кораку, НЕР укључује припрему текстуалних информација за анализу. Обично укључује задатке као што је токенизација. Овде се текст прво поделио на токене пре него што је НЕР почео да идентификује ентитете.
На пример, „Бил Гејтс је основао Мицрософт“ може се поделити на различите токене као што су „Билл“, „Гатес“, „основан“ и „Мајкрософт“.
#2. Идентификујте ентитете
Потенцијални именовани ентитети могу се открити коришћењем статистичких метода или језичких правила. Овај корак укључује препознавање образаца, као што су одређени формати (датуми) или писање великих слова у именима („Бил Гејтс“). Када се заврши функција предобраде, НЕР алгоритми скенирају текст да би идентификовали речи у секвенцама које одговарају ентитетима.
#3. Класификујте ентитете
Након што НЕР идентификује ентитете, категорише ове препознате ентитете у типове, класе или групе. Уобичајене категорије су организација, датум, локација, особа и још много тога. Ово се постиже моделима машинског учења који се обучавају на означеним подацима.
На пример, „Бил Гејтс“ би био препознат као „особа“, а „Мајкрософт“ као „организација“.
#4. Контекстуална анализа
НЕР се никада не зауставља на препознавању и класификовању ентитета. Често узима у обзир да би контекст побољшао тачност. Овај корак узима у обзир контекст у којем се ентитети појављују, дајући тачну категоризацију.
На пример, „Бил Гејтс је основао Мицрософт“. Овде контекст омогућава системима да идентификују „рачун“ као име особе, а не као рачун за плаћање.
#5. Пост обрада
Након почетне идентификације и категоризације, неопходна је накнадна обрада да би се прецизирали коначни резултати. Ово укључује решавање нејасноћа, коришћење база знања, спајање ентитета са више токена и још много тога за побољшање података о ентитетима.
Невероватан део НЕР-а је то што има способност да тумачи и разуме неструктурирани текст, који садржи податке који су потребни за ваше пословање. Он прима суштински део података из новинских чланака, веб страница, истраживачких радова, постова на друштвеним мрежама и још много тога.
Препознавањем и категоризацијом именованих ентитета, НЕР додаје додатни слој значења и структуре текстуалном пејзажу.
Методе НЕР-а
Најчешће коришћене методе су следеће:
#1. Метода заснована на надгледаном машинском учењу
Овај метод користи моделе машинског учења који су обучени на текстовима које су људи унапред означили именованим категоријама ентитета.
Овај приступ користи алгоритме, укључујући максималну ентропију и условна случајна поља, да би се добили сложени статистички модели језика. Ефикасан је за решавање лингвистичких значења заједно са другим сложеностима, али му је потребна велика количина података за обуку да би се извршила операција.
#2. Системи засновани на правилима
Овај метод користи различита правила за прикупљање информација. Укључује наслове или велика слова, као што је „Ер“. У овој методи, потребна је велика људска интервенција да би се дали унос, надгледали и изврнули правила. Овај метод може пропустити текстуалне варијације које нису укључене у напомене за обуку. Зато системи засновани на правилима нису у стању да се носе са сложеношћу и моделима машинског учења.
#3. Системи засновани на речницима
У овој методи, речник који садржи велику количину синонима и колекцију речника користи се за идентификацију и унакрсну проверу именованих идентитета. Овај метод се суочава са проблемима у категоризацији именованих ентитета који имају различите варијације у писању.
Такође, постоје многе друге нове НЕР методе. Хајде да разговарамо и о њима:
#4. Системи машинског учења без надзора
Ови МЛ системи користе моделе машинског учења који нису претходно обучени за текстуалне податке. Модели учења без надзора су способнији за извршавање сложених послова од модела под надзором.
#5. Боотстраппинг Системс
Системи за покретање су такође познати као системи са самонадзором који категоришу именоване ентитете у зависности од граматичких карактеристика, укључујући делове говорних ознака, писање великих слова и друге унапред обучене категорије.
Човек затим подешава систем за покретање тако што означава предвиђања система као нетачна или тачна и додаје исправна у нови сет за обуку.
#6. Неурал Нетворк Системс
Он гради модел препознавања именованих ентитета користећи двосмерне моделе учења архитектуре (Бидирецтионал Енцодер Репресентатионс фром Трансформерс), неуронске мреже и технике кодирања. Овај метод минимизира људску интеракцију.
#7. Статистицал Системс
Овај метод користи пробабилистичке моделе који су обучени на текстуалним односима и обрасцима. Помаже да се лако предвиде именовани ентитети из нових текстуалних података.
#8. Системи означавања семантичких улога
Овај систем претходно обрађује модел препознавања именованих ентитета користећи технике семантичког учења које подучавају однос између категорија и контекста.
#9. Хибрид Системс
Овај метод је занимљив који користи аспекте неколико приступа на комбинован начин.
Предности НЕР-а
НЕР модели пружају бројне предности.
- НЕР аутоматизује процес екстракције података за велику количину података.
- Користи се у свакој индустрији за издвајање кључних информација из неструктурираног текста.
- Ово може уштедети вама и вашим запосленима време у обављању задатака екстракције података.
- Може побољшати тачност НЛП процеса и задатака.
- Осигурава сигурност података хостовањем прилагођених НЕР модела, елиминишући потребу за дељењем осетљивих информација са независним добављачима.
- Он прихвата нове типове ентитета и терминологије како се домен развија.
Изазови НЕР-а
- Двосмисленост: Многе речи које се користе у тексту могу бити варљиве. На пример, реч „Амазон” се односи на компанију, реку и шуму. Може се разликовати по специфичном контексту. Дакле, ово чини препознавање ентитета мало сложенијим.
- Зависност од контекста: Речи изведене из околног контекста имају различита значења; на пример, „јабука“ у тексту заснованом на технологији односи се на корпорацију, док се у окружењу односи на воће. Није тешко препознати тачан ентитет.
- Реткост података: За НЕР методе засноване на МЛ, доступност означених података је од суштинског значаја. Међутим, издвајање таквих података, посебно за специјализоване домене или мање уобичајене језике, може бити изазовно.
- Језичке варијације: Људски језици имају различите облике у зависности од њихових дијалеката, регионалних разлика и сленга. Отуда је тешко издвојити текст на страном језику.
- Генерализација модела: НЕР модели могу се истаћи у класификовању ентитета у једном домену, али могу збунити генерализацију у другом домену. Дакле, НЕР модели се могу понашати различито у различитим доменима.
Ови изазови се могу решити ако комбинујете напредне алгоритме, лингвистичку стручност и квалитетне податке. Пошто се НЕР развија, истраживачки и развојни тимови морају усавршити различите технике како би се ухватили у коштац са овим изазовима.
Случајеви употребе НЕР-а
#1. Категоризација садржаја
Издавачке и новинске куће генеришу велику количину онлајн садржаја. Дакле, ефикасно управљање њима је кључно да бисте извукли максимум из чланка или вести.
Препознавање именованих ентитета аутоматски скенира цео садржај и извлачи податке као што су организације, места и имена људи који се користе у садржају. Познавање потребних ознака за сваки чланак помаже вам да категоришете чланке у дефинисаној хијерархији, побољшавајући испоруку садржаја.
#2. Алгоритми претраживања
Претпоставимо да имате интерни алгоритам за претрагу за свог онлајн издавача који садржи милионе чланака. За сваки упит за претрагу, ваш интерни алгоритам претраге на крају прикупља све речи из тих чланака. Ово је дуготрајан процес.
Сада, ако користите НЕР за свог онлајн издавача, он ће лако добити битне ентитете из свих чланака и чувати их одвојено. Ово ће убрзати ваш процес претраживања.
#3. Цонтент Рецоммендатионс
Аутоматизација процеса препорука је главни случај употребе НЕР-а. Системи препорука воде у откривању нових идеја и садржаја.
Нетфлик је најбољи пример за то. То је доказ да вам изградња ефикасног система препорука помаже да постанете зависнији и привлачнији за догађаје.
За издаваче вести, НЕР ефикасно ради у препоруци сличних чланака. Ово се може урадити прикупљањем ознака из одређеног чланка и препоруком другог садржаја који има сличне ентитете.
#4. Подршка муштеријама
За сваку организацију, корисничка подршка је главна ствар. Зато постоји више начина да се функција руковања повратним информацијама корисника учини глатком. НЕР је један од њих. Хајде да ово разумемо на примеру.
Претпоставимо да купац даје повратне информације „Особљу у Адидас оутлет продавници у Сан Дијегу недостају финији детаљи о спортској обући.“ Овде НЕР извлачи ознаке „Сан Дијего” (локација) и „спортске ципеле” (производ).
Стога се НЕР користи за класификацију сваке жалбе и слање је одговарајућем одељењу унутар организације да се бави проблемом. Можете развити базу података која се састоји од повратних информација које су категорисане у различита одељења и анализирати сваку повратну информацију.
#5. Истраживачки радови
Интернетска публикација или веб страница часописа садржи мноштво научних чланака и истраживачких радова. Можете пронаћи стотине радова сличних темама са малим модификацијама. Дакле, организовање свих ових података на структуиран начин може бити компликован задатак.
Да бисте прескочили дуг процес, можете одвојити ове папире на основу релевантних ознака.
На пример, постоје хиљаде радова о машинском учењу. Да бисте пронашли онај који је помињао употребу конволуционих неуронских мрежа (ЦНН), морате на њих ставити ентитете. Ово ће вам помоћи да брзо пронађете чланак према вашим захтевима.
Закључак
НЛП техника, Препознавање именованих ентитета (НЕР), помаже у идентификацији именованих ентитета у неструктурираном тексту и категоризацији ових ентитета у унапред дефинисане групе као што су локације, имена особа, производи и још много тога.
Примарни циљ НЕР-а је да прикупи структуриране информације из неструктурираног текста и представи их у читљивом формату. Укључује различите моделе и процесе и доноси многе предности професионалцима и предузећима. Такође се користи за разне апликације осим за НЛП.
Надам се да разумете горенаведено објашњење о овој техници да бисте могли да је примените у свом пословању и да на време добијете релевантне, вредне информације.
Такође можете истражити неке од најбољих НЛП курсева да бисте научили обраду природног језика