Numm Entitéit Unerkennung (NER)

Wat ass genannt Entitéitserkennung (NER) - Beispill, Benotzungsfäll, Virdeeler & Erausfuerderungen

All Kéier wann mir e Wuert héieren oder en Text liesen, hu mir déi natierlech Fäegkeet fir d'Wuert a Leit, Plaz, Standuert, Wäerter a méi ze identifizéieren an ze kategoriséieren. D'Mënsche kënnen e Wuert séier erkennen, et kategoriséieren an de Kontext verstoen. Zum Beispill, wann Dir d'Wuert 'Steve Jobs' héiert, kënnt Dir direkt un op d'mannst dräi bis véier Attributer denken an d'Entitéit a Kategorien trennen,

  • Persoun: Steve Jobs
  • Company: Apple
  • location: Kalifornien

Well Computeren dës natierlech Fäegkeet net hunn, brauche se eis Hëllef fir Wierder oder Text z'identifizéieren an se ze kategoriséieren. Et ass wou Genannt Entitéit Unerkennung (NER) Spill komm.

Loosst eis e kuerze Verständnis vun NER a seng Relatioun zu NLP kréien.

Wat ass benannt Entitéit Unerkennung?

Named Entity Recognition ass en Deel vun der Natural Language Processing. D'Haaptziel vun Ner ass ze veraarbecht strukturéiert an onstrukturéiert Donnéeën a klassifizéieren dës benannt Entitéiten a virdefinéierte Kategorien. E puer gemeinsam Kategorien enthalen Numm, Standuert, Firma, Zäit, monetär Wäerter, Eventer a méi.

An enger Nossschuel beschäftegt NER sech mat:

  • Benannt Entitéit Unerkennung / Detektioun - e Wuert oder eng Serie vu Wierder an engem Dokument z'identifizéieren.
  • Benannt Entitéitsklassifikatioun - Klassifikatioun vun all entdeckten Entitéit a virdefinéierte Kategorien.

Awer wéi ass NER mat NLP verbonnen?

Natierlech Sproochveraarbechtung hëlleft intelligent Maschinnen z'entwéckelen déi fäeg sinn Bedeitung aus Ried an Text ze extrahieren. Machine Learning hëlleft dës intelligent Systemer weider ze léieren andeems se op grouss Quantitéite vun der natierlecher Sprooch trainéieren Datesätz.

Allgemeng besteet NLP aus dräi Haaptkategorien:

  • D'Struktur an d'Regele vun der Sprooch verstoen - Syntax
  • D'Bedeitung vu Wierder, Text a Ried ofleeden an hir Bezéiungen z'identifizéieren - Semantik
  • Gesprochene Wierder z'identifizéieren an z'erkennen an se an Text ze transforméieren - Ried

NER hëlleft am semanteschen Deel vun NLP, d'Bedeitung vu Wierder extrahéieren, se z'identifizéieren an ze lokaliséieren op Basis vun hire Bezéiungen.

Beispiller vun benannt Entitéit Unerkennung

E puer vun de gemeinsame Beispiller vun engem virbestëmmten Entitéitskategoriséierung sinn:

Beispiller vun ner

Apple: ass als ORG (Organisatioun) markéiert a rout markéiert.

haut: ass als DATE markéiert a rosa markéiert.

Zweeten: ass als QUANTITÉIT markéiert a gréng markéiert.

iPhone SE: ass als COMM (Commercial Product) markéiert a blo markéiert.

4.7 Zoll: ass als QUANTITÉIT markéiert a gréng markéiert.

Ambiguitéit an der benannt Entitéit Unerkennung

D'Kategorie zu engem Begrëff gehéiert ass intuitiv ganz kloer fir de Mënsch. Dat ass awer net de Fall mat Computeren - si stousse Klassifikatiounsproblemer. Zum Beispill:

Manchester City (ENG)Organisatioun) gewonnen der Premier League Trophy wärend am folgende Saz d'Organisatioun anescht benotzt gëtt. Manchester City (ENG)Standuert) war en Textil- an Industrie-Powerhouse.

Äre NER Modell brauch Training Daten genee ze féieren Entitéit Extraktioun a Klassifikatioun. Wann Dir Äre Model op Shakespearean Englesch trainéiert, ass et onnéideg ze soen, et wäert Instagram net entschlësselen.

Verschidde NER Approche

D'Haaptziel vun engem Modell NER ass Entitéiten an Textdokumenter ze markéieren an ze kategoriséieren. Déi folgend dräi Approche ginn allgemeng fir dësen Zweck benotzt. Wéi och ëmmer, Dir kënnt och wielen eng oder méi Methoden ze kombinéieren.

Déi verschidde Approche fir NER Systemer ze kreéieren sinn:

  • Wierderbuch-baséiert Systemer

    De Wierderbuch-baséiert System ass vläicht déi einfachst a fundamentalst NER Approche. Et wäert e Wierderbuch mat ville Wierder, Synonyme a Vokabulärsammlung benotzen. De System iwwerpréift ob eng bestëmmten Entitéit, déi am Text präsent ass, och am Vocabulaire verfügbar ass. Andeems Dir e String-passende Algorithmus benotzt, gëtt e Cross-Checking vun Entitéite gemaach.

    Een Nodeel vun der Benotzung vun dëser Approche ass datt et e Bedierfnes ass fir d'Vokabulär-Datesaz dauernd opzebauen fir den effektiven Fonctionnement vum NER Modell.

  • Regel-baséiert Systemer

    An dëser Approche gëtt d'Informatioun extrahéiert baséiert op enger Rei vu virausgesate Reegelen. Et ginn zwou primär Sets vu Regele benotzt,

    Muster-baséiert Regelen - Wéi den Numm et scho seet, follegt eng Muster-baséiert Regel e morphologesche Muster oder String vu Wierder, déi am Dokument benotzt ginn.

    Kontext-baséiert Regelen - Kontextbaséiert Regelen hänke vun der Bedeitung oder dem Kontext vum Wuert am Dokument of.

  • Maschinn Léieren-baséiert Systemer

    A Maschinnléiere-baséiert Systemer gëtt statistesch Modelléierung benotzt fir Entitéiten z'entdecken. Eng Feature-baséiert Representatioun vum Textdokument gëtt an dëser Approche benotzt. Dir kënnt e puer Nodeeler vun den éischten zwou Approche iwwerwannen, well de Modell kann erkennen Zorte vun Entitéite trotz liichte Variatiounen an hirer Schreifweis.

  • Deep Learning

    Déif Léiermethoden fir NER profitéieren d'Kraaft vun neurale Netzwierker wéi RNNs an Transformatoren fir laangfristeg Textabhängegkeeten ze verstoen. De Schlësselvirdeel fir dës Methoden ze benotzen ass datt se gutt gëeegent sinn fir grouss NER Aufgaben mat vill Trainingsdaten.

    Ausserdeem kënne si komplex Musteren a Features aus den Daten selwer léieren, wat d'Bedierfnes fir manuell Training eliminéiert. Awer et gëtt e Fang. Dës Methoden erfuerderen e grousse Betrag u Rechenkraaft fir Training an Asaz.

  • Hybrid Methoden

    Dës Methode kombinéieren Approche wéi Regel-baséiert, statistesch a Maschinnléiere fir benannt Entitéiten ze extrahieren. D'Zil ass d'Stäerkten vun all Method ze kombinéieren an hir Schwächen ze minimiséieren. Dee beschten Deel vun der Benotzung vun Hybridmethoden ass d'Flexibilitéit déi Dir kritt andeems Dir verschidde Techniken fusionéiert, mat deenen Dir Entitéite vu verschiddenen Datequellen extrahéiert.
    Wéi och ëmmer, et gëtt eng Méiglechkeet datt dës Methode vill méi komplex kënne ginn wéi déi eenzeg Approche Methoden, well wann Dir verschidde Approche fusionéiert, kann de Workflow duerchernee ginn.

Benotzt Cases fir Named Entity Recognition (NER)?

Enthüllung vun der Villsäitegkeet vun der Named Entity Recognition (NER):

  • chatbots: NER hëlleft Chatbots wéi OpenAI's ChatGPT fir Benotzerufroen ze verstoen andeems Dir Schlësselentitéiten identifizéiert.
  • Client Support: Et organiséiert Clientsfeedback duerch Produktnimm, beschleunegt d'Äntwertzäiten.
  • Finanzen: NER extrahéiert entscheedend Daten aus finanzielle Berichter, hëlleft bei Trendanalyse a Risikobewäertung.
  • Gesondheetswiesen: Et zitt wesentlech Informatioun aus klineschen Opzeechnungen, fördert méi séier Datenanalyse.
  • HR: Et streamlines d'Rekrutéierung andeems d'Bewerberprofile resuméieren an d'Mataarbechter Feedback kanaliséieren.
  • News Provider: NER kategoriséiert Inhalt an relevant Informatioun an Trends, beschleunegt Berichterstattung.
  • Empfehlungsmotoren: Firmen wéi Netflix benotzen NER fir Empfehlungen ze personaliséieren op Basis vum Benotzerverhalen.
  • Sichmotoren: Andeems Dir Webinhalt kategoriséiert, verbessert NER d'Genauegkeet vun der Sichresultater.
  • Sentiment Analyse: NER extrahéiert Markennimm aus Bewäertungen, fërdert Gefillsanalyseinstrumenter.

Wien benotzt Named Entity Recognition (NER)?

NER (Named Entity Recognition) ass eng vun de mächtege natierleche Sproochveraarbechtung (NLP) Techniken huet säi Wee a verschidden Industrien an Domainen gemaach. Hei sinn e puer Beispiller:

  • Sichmotoren: NER ass e Kärkomponent vun modernen Sichmotoren wéi Google a Bing. Et gëtt benotzt fir Entitéite vu Websäiten a Sichufroen z'identifizéieren an ze kategoriséieren fir méi relevant Sichresultater ze bidden. Zum Beispill, mat der Hëllef vun NER, kann d'Sichmaschinn tëscht "Apple" d'Firma vs "Apple" d'Fruucht op Basis vu Kontext ënnerscheeden.
  • chatbots: Chatbots an AI Assistenten kënnen NER benotze fir Schlësselentitéite vu Benotzerufroen ze verstoen. Doduerch kënne Chatbots méi präzis Äntwerten ubidden. Zum Beispill, wann Dir frot "Find Italienesch Restauranten no bei Central Park" versteet den Chatbot "Italienesch" als Kichentyp, "Restauranten" als Plaz, an "Central Park" als Plaz.
  • Investigativ Journalismus: D'International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ), eng renomméiert Medienorganisatioun huet NER benotzt fir d'Panama Papers ze analyséieren, e massive Leck vun 11.5 Millioune finanziell a juristesch Dokumenter. An dësem Fall gouf NER benotzt fir automatesch Leit, Organisatiounen a Plazen iwwer Millioune vun onstrukturéierten Dokumenter z'identifizéieren, verstoppt Netzwierker vun Offshore Steierhannerzéiung z'entdecken.
  • Bioinformatik: Am Beräich vun der Bioinformatik gëtt NER benotzt fir Schlësselentitéite wéi Genen, Proteinen, Medikamenter a Krankheeten aus biomedizinesche Fuerschungspabeieren a klineschen Testberichter ze extrahieren. Esou Daten hëllefen de Prozess vun der Entdeckung vum Medikament ze befestigen.
  • Social Media Monitoring: Marken iwwer soziale Medien benotzen NER fir d'Gesamtmetriken vun hiren Annonce Kampagnen ze verfolgen a wéi hir Konkurrenten et maachen. Zum Beispill gëtt et eng Fluchgesellschaft déi NER benotzt fir Tweets ze analyséieren déi hir Mark ernimmen. Et detektéiert negativ Commentaire ronderëm Entitéite wéi "verluer Gepäck" op engem bestëmmte Flughafen, sou datt se de Problem sou séier wéi méiglech léisen kann.
  • Kontextuell Reklammen: Annonce Plattformen benotzen NER Schlëssel Entitéite vun Websäiten ze Extrait fir méi relevant Annoncen nieft dem Inhalt ze weisen schlussendlech Annonce Targeting a klickt-duerch Tariffer verbesseren. Zum Beispill, wann NER "Hawaii", "Hoteller" an "Stränn" op engem Reesblog erkennt, weist d'Annonceplattform Offere fir Hawaiian Resorts anstatt generesch Hotelketten.
  • Rekrutéierung a Resume Screening: Dir kënnt NER instruéieren fir Iech déi exakt erfuerderlech Fäegkeeten a Qualifikatiounen ze fannen baséiert op dem Bewerber seng Fäegkeeten, Erfahrung an Hannergrond. Zum Beispill kann eng Recrutementsagentur NER benotze fir Kandidaten automatesch ze passen.

Uwendungen vun NER

NER huet e puer Benotzungsfäll a ville Beräicher am Zesummenhang mat Natural Language Processing a Schafe vun Trainingsdates fir Maschinn léieren an ze léieren Léisungen. E puer vun den Uwendungen vum NER sinn:

  • Streamlined Clientssupport

    En NER System kann einfach relevante Cliente Reklamatiounen, Ufroen a Feedback opfänken op Basis vun entscheedender Informatioun wéi Produktnimm, Spezifikatioune, Filialplazen, a méi. D'Beschwerde oder de Feedback ass adequat klasséiert an an déi richteg Departement ëmgeleet andeems Dir prioritär Schlësselwieder filtert.

  • Effikass Mënschlech Ressourcen

    NER hëlleft Human Resource Teams hiren Astellungsprozess ze verbesseren an d'Timelines ze reduzéieren andeems d'Bewerber hir Resumé séier zesummefaassen. D'NER Tools kënnen de Resumé scannen an relevant Informatioun extrahéieren - Numm, Alter, Adress, Qualifikatioun, College, a sou weider.

    Zousätzlech kann d'HR-Departement och NER-Tools benotze fir déi intern Workflows ze streamline andeems d'Beschwerden vun de Mataarbechter filteren an se un déi betraffe Departementscheffen weiderginn.

  • Vereinfacht Inhalt Klassifikatioun

    Inhalt Klassifikatioun ass eng enorm Aufgab fir Neiegkeeten Ubidder. D'Klassifikatioun vum Inhalt a verschidde Kategorien mécht et méi einfach ze entdecken, Abléck ze kréien, Trends z'identifizéieren an d'Themen ze verstoen. A genannt Entitéit Unerkennung Tool kann fir Neiegkeeten Ubidder praktesch kommen. Et kann vill Artikelen scannen, prioritär Schlësselwieder identifizéieren an Informatioun extrahéieren op Basis vun de Persounen, Organisatioun, Standuert a méi.

  • Sichmotoren optimiséieren

    Suchmaschin optiméieren Ner hëlleft fir d'Geschwindegkeet an d'Relevanz vun de Sichresultater ze vereinfachen an ze verbesseren. Amplaz d'Sich Ufro fir Dausende vun Artikelen auszeféieren, kann en NER Modell d'Ufro eemol lafen an d'Resultater späicheren. Also, baséiert op den Tags an der Sichufro, kënnen d'Artikelen, déi mat der Ufro verbonne sinn, séier opgeholl ginn.

  • Genau Inhalt Empfehlung

    Verschidde modern Uwendungen hänke vun NER Tools of fir eng optimiséiert a personaliséiert Clientserfarung ze liwweren. Zum Beispill liwwert Netflix personaliséiert Empfehlungen op Basis vun der Sich vum Benotzer a kuckt Geschicht mat der genannter Entitéitserkennung.

Benannt Entitéit Unerkennung mécht Är Maschinn léieren Modeller méi effizient an zouverlässeg. Wéi och ëmmer, Dir braucht Qualitéitstrainingsdatesets fir Är Modeller fir op hirem optimalen Niveau ze schaffen an virgesinn Ziler z'erreechen. Alles wat Dir braucht ass en erfuerene Servicepartner deen Iech qualitativ héichwäerteg Datesätz prett ze benotzen kann ubidden. Wann dat de Fall ass, ass de Shaip Är bescht Wette bis elo. Gitt eis un fir ëmfaassend NER Datesätz fir Iech ze hëllefen effizient a fortgeschratt ML Léisunge fir Är AI Modeller z'entwéckelen.

[Lies och: Wat ass NLP? Wéi et funktionnéiert, Virdeeler, Erausfuerderungen, Beispiller

Wéi funktionéiert d'Unerkennung vun der genannter Entitéit?

Delving an d'Räich vun der Named Entity Recognition (NER) enthüllt eng systematesch Rees déi verschidde Phasen enthält:

  • Tokeniséierung

    Am Ufank ginn d'textuell Donnéeën a méi kleng Eenheeten dissektéiert, genannt Tokens, déi vu Wierder a Sätz kënne variéieren. Zum Beispill ass d'Ausso "Barack Obama war de President vun den USA" segmentéiert an Tokens wéi "Barack", "Obama", "war", "den", "President", "vun", "den", an " USA".

  • Entitéit Detektioun

    Mat enger Mëschung vu sproochleche Richtlinnen a statistesche Methodologien, gi potenziell benannt Entitéite beliicht. Mustere wéi Kapitaliséierung an Nimm ("Barack Obama") oder ënnerschiddlech Formater (wéi Datumen) erkennen ass entscheedend an dëser Etapp.

  • Entitéit Klassifikatioun

    Post Detektioun, Entitéite ginn a virdefinéierte Kategorien zortéiert wéi "Persoun", "Organisatioun" oder "Location". Maschinn Léiermodeller, gefërdert op markéierten Datesätz, féieren dacks dës Klassifikatioun. Hei gëtt "Barack Obama" als "Persoun" an "USA" als "Location" markéiert.

  • Kontext Evaluatioun

    D'Fäegkeet vun NER Systemer gëtt dacks verstäerkt andeems Dir den Ëmgéigend Kontext evaluéiert. Zum Beispill, am Saz "Washington Zeien vun engem historeschen Event", hëlleft de Kontext "Washington" als Plaz z'ënnerscheeden anstatt den Numm vun enger Persoun.

  • Post-Evaluatioun Verfeinerung

    No der initialer Identifikatioun a Klassifikatioun kann eng Post-Evaluatioun Verfeinerung entstoen fir d'Resultater z'erhéijen. Dës Etapp kéint Ambiguitéiten unzegoen, Multi-Token Entitéiten fusionéieren oder Wëssensbase benotze fir d'Entitéitsdaten ze vergréisseren.

Dës delineated Approche demystifizéiert net nëmmen de Kär vum NER, mee optiméiert och den Inhalt fir Sichmotoren, verbessert d'Visibilitéit vum komplizéierte Prozess deen NER verkierpert.

NER Virdeeler & Erausfuerderungen?

Virdeeler:

  • Informatioun Extraktioun: NER identifizéiert Schlësseldaten, hëlleft Informatiounsrecuperatioun.
  • Inhalt Organisatioun: Et hëlleft Inhalt ze kategoriséieren, nëtzlech fir Datenbanken a Sichmotoren.
  • Verbesserte Benotzererfarung: NER verfeinert Sichresultater a personaliséiert Empfehlungen.
  • Insightful Analyse: Et erliichtert Gefillsanalyse an Trenddetektioun.
  • Automatiséiertem Workflow: NER fördert Automatisatioun, spuert Zäit a Ressourcen.

Aschränkungen / Erausfuerderungen:

  • Ambiguitéit Opléisung: Kämpft mat ähnlechen Entitéiten z'ënnerscheeden.
  • Domain-spezifesch Adaptatioun: Ressourceintensiv iwwer verschidden Domainen.
  • Sprooch Ofhängegkeet: Effektivitéit variéiert mat Sproochen.
  • Knappheet vun Label Daten: Braucht grouss markéiert Datesätz fir Training.
  • Ëmgank mat onstrukturéierten Donnéeën: Verlaangt fortgeschratt Techniken.
  • Leeschtung Miessung: Genau Evaluatioun ass komplex.
  • Echtzäit Veraarbechtung: Gläichgewiicht mat Genauegkeet balancéieren ass Erausfuerderung.

D'Zukunft vun NER

Wärend Named Entity Recognition (NER) e gutt etabléiert Feld ass, ass et nach vill Aarbecht ze maachen. Ee villverspriechend Gebitt dat mir kënne berécksiichtegen ass déif Léiertechniken abegraff Transformatoren a pre-trainéiert Sproochmodeller, sou datt d'Performance vum NER weider verbessert ka ginn.

Eng aner spannend Iddi ass personaliséiert NER Systemer fir verschidde Beruffer ze bauen, wéi Dokteren oder Affekoten. Wéi verschidden Industrien hunn hir eege Identitéit Zorte a Mustere, schafen NER Systemer an dëse spezifesche Kontexter kann méi präziist a relevant Resultater ginn.

Ausserdeem ass méisproocheg a cross-lingual NER och e Gebitt fir méi séier ze wuessen wéi jee. Mat der wuessender Globaliséierung vum Geschäft musse mir NER Systemer entwéckelen déi verschidde sproochlech Strukturen a Skripte kënne handhaben.

Wéi NER Systemer méi komplex ginn an a kritesche Beräicher wéi Gesondheetsariichtung a Finanzen applizéiert ginn, ass et wichteg ze verstoen wéi dës Modeller hir Prognosen maachen. Techniken entwéckelen fir d'Begrënnung hannert NER-Outputen ze visualiséieren an z'erklären kënnen d'Vertrauen an dëse Systemer erhéijen an hir verantwortlech Deployment erliichteren.

Sozial Share

Dir Mee och