Navngitt enhetsgjenkjenning (NER) er en verdifull metode for å analysere tekstdata og lokalisere spesifikke elementer eller merker for ulike bruksområder.
NER bidrar til en bedre språforståelse ved å kategorisere alt fra personnavn til datoer, organisasjoner og steder.
Mange virksomheter håndterer store mengder data, inkludert innhold, personopplysninger, kundetilbakemeldinger og produktinformasjon.
Når rask tilgang til informasjon er nødvendig, kan søkeoperasjoner være tidkrevende og ressurskrevende, spesielt med store datamengder.
NER er en utmerket løsning for organisasjoner som trenger effektive søkemetoder for å finne relevante data.
Denne artikkelen tar for seg NER i detalj, inkludert de matematiske prinsippene, bruksområder og andre viktige aspekter.
La oss sette i gang!
Hva er navngitt enhetsgjenkjenning?
Navngitt enhetsgjenkjenning (NER) er en metode innen naturlig språkbehandling (NLP) som identifiserer og klassifiserer enheter i ustrukturert tekst.
Disse enhetene omfatter et bredt spekter av informasjon, som organisasjoner, lokasjoner, personnavn, numeriske verdier og datoer. Dette gjør det mulig for maskiner å trekke ut slike enheter, noe som er nyttig for applikasjoner som oversettelse og spørsmålsbesvarelse i mange bransjer.
Kilde: Skaler
NER lokaliserer og kategoriserer ulike elementer i ustrukturert tekst i forhåndsdefinerte grupper som organisasjoner, medisinske koder, mengder, personnavn, prosenter, pengeverdier og tidsuttrykk.
Her er et eksempel:
[William] kjøpte en eiendom fra [Z1 Corp.] i [2023]. Her er enhetene identifisert av NER. De er klassifisert som:
- William – En persons navn
- Z1 Corp. – Organisasjon
- 2023 – Tid
NER brukes innen ulike AI-områder, inkludert dyp læring, maskinlæring (ML) og nevrale nettverk. Det er en viktig komponent i NLP-systemer som sentimentanalyse, søkemotorer og chatbots. I tillegg kan det brukes innen finans, kundeservice, høyere utdanning, helsevesen, HR og sosiale medier.
Enkelt sagt, NER identifiserer, klassifiserer og trekker ut relevant informasjon fra ustrukturert tekst uten manuell analyse. Det kan raskt trekke ut viktig informasjon fra store datamengder.
Videre gir NER verdifull innsikt til organisasjoner om produkter, markedstrender, kunder og konkurrenter. Helseinstitusjoner bruker for eksempel NER til å trekke ut viktige medisinske data fra pasientjournaler, og mange selskaper bruker det til å finne ut om de er nevnt i publikasjoner.
Nøkkelbegreper: NER
Det er viktig å forstå de grunnleggende konseptene i NER. Her er noen nøkkelbegreper for å bli kjent med metoden:
- Navngitt enhet: Ethvert ord som refererer til et sted, en organisasjon, en person eller annen enhet.
- Korpus: En samling av ulike tekster som brukes til å analysere språk og trene NER-modeller.
- POS-tagging: En prosess der tekst merkes i henhold til ordklasse, som adjektiver, verb og substantiv.
- Chunking: En prosess der ord grupperes i meningsfulle fraser basert på syntaktisk struktur og ordklasse.
- Trenings- og testdata: En prosess der en modell trenes med merkede data og evalueres ved hjelp av et annet datasett.
Bruk av NER i NLP
NER har flere bruksområder innen NLP, som sentimentanalyse, anbefalingssystemer, spørsmålsbesvarelse og informasjonsutvinning.
- Sentimentanalyse: NER brukes til å identifisere følelsen i en setning eller et avsnitt rettet mot en spesifikk navngitt enhet, for eksempel et produkt eller en tjeneste. Disse dataene brukes til å forbedre kundeopplevelsen og identifisere områder for forbedring.
- Anbefalingssystemer: NER identifiserer brukerpreferanser og interesser basert på navngitte enheter i interaksjoner på nettet eller søk. Disse dataene brukes til å gi personlige anbefalinger og forbedre brukeropplevelsen.
- Spørsmålsbesvarelse: NER oppdager spesifikke enheter fra en tekst, som brukes til å svare på spørsmål eller spesifikke henvendelser. Dette er vanlig for virtuelle assistenter og chatbots.
- Informasjonsutvinning: NER trekker ut viktig informasjon fra store mengder ustrukturert tekst, inkludert innlegg på sosiale medier, anmeldelser på nettet og nyhetsartikler. Disse dataene gir verdifull innsikt og hjelper til med datadrevne beslutninger.
Matematiske begreper: NER
NER-prosessen benytter ulike matematiske konsepter, som maskinlæring, dyp læring og sannsynlighetsteori. Her er noen matematiske teknikker:
- Skjulte Markov-modeller: HMM-er er en statistisk tilnærming for klassifiseringsoppgaver, som NER. En sekvens av ord i teksten representeres som ulike tilstander, der hver tilstand representerer en spesifikk navngitt enhet. Ved å analysere sannsynligheter kan enhetene identifiseres.
- Dyp læring: Dyp læringsteknikker som nevrale nettverk brukes i NER-oppgaver for effektiv og nøyaktig identifisering og kategorisering av navngitte enheter.
- Betingede tilfeldige felt: Disse grafiske modellene brukes i sekvensmerkings oppgaver. De tilbyr betinget sannsynlighetsmodellering av hvert merke, som inneholder ordsekvensen, og identifiserer navngitte enheter i en tekst.
Hvordan fungerer NER?
Kilde: ACS-publikasjoner
NER fungerer som en uttrekksmetode for informasjon, og dens funksjon er delt inn i flere trinn:
#1. Forbehandling av teksten
I det første trinnet forbereder NER tekstdata for analyse, vanligvis gjennom oppgaver som tokenisering, der teksten deles opp i mindre deler før NER begynner å identifisere enheter.
For eksempel kan setningen «Bill Gates grunnla Microsoft» deles opp i tokens som «Bill», «Gates», «grunnla» og «Microsoft».
#2. Identifisere enheter
Potensielle navngitte enheter kan identifiseres ved hjelp av statistiske metoder eller språklige regler. Dette trinnet innebærer mønstergjenkjenning, for eksempel spesifikke formater (datoer) eller bruk av store bokstaver i navn («Bill Gates»). Når forbehandlingen er fullført, skanner NER-algoritmer teksten for å identifisere ord som tilhører enhetene.
#3. Klassifisere enheter
Etter at NER har identifisert enhetene, kategoriserer den disse gjenkjente enhetene i typer, klasser eller grupper. Vanlige kategorier er organisasjon, dato, sted, person og mer. Dette oppnås ved hjelp av maskinlæringsmodeller trent på merkede data.
For eksempel vil «Bill Gates» klassifiseres som en «person», og «Microsoft» som en «organisasjon».
#4. Kontekstuell analyse
NER vurderer også konteksten for å øke nøyaktigheten. Dette trinnet analyserer konteksten der enhetene vises for å gi en nøyaktig kategorisering.
For eksempel, i setningen «Bill Gates grunnla Microsoft», vil konteksten hjelpe systemene med å identifisere «Bill» som et personnavn og ikke en regning.
#5. Etterbehandling
Etter innledende identifikasjon og kategorisering er etterbehandling nødvendig for å avgrense de endelige resultatene. Dette innebærer å løse tvetydigheter, bruke kunnskapsbaser og slå sammen multi-token enheter for å forbedre enhetsdata.
Den fantastiske delen av NER er dens evne til å tolke og forstå ustrukturert tekst, som inneholder nødvendige data for virksomheten din. Den mottar viktig data fra nyhetsartikler, nettsider, forskningsartikler og innlegg på sosiale medier.
Ved å gjenkjenne og kategorisere navngitte enheter, tilfører NER et ekstra lag med mening og struktur til tekst.
Metoder for NER
De mest brukte metodene er:
#1. Veiledet maskinlæringsbasert metode
Denne metoden bruker maskinlæringsmodeller som er trent på tekster som er forhåndsmerket av mennesker med navngitte enhetskategorier.
Denne tilnærmingen bruker algoritmer som maksimal entropi og betingede tilfeldige felt for å skape komplekse statistiske språkmodeller. Det er effektivt for å håndtere språklige betydninger og kompleksitet, men krever store mengder treningsdata.
#2. Regelbaserte systemer
Denne metoden bruker ulike regler for å samle informasjon. Det inkluderer titler eller store bokstaver. Mye menneskelig inngripen er nødvendig for å levere input, overvåke og justere reglene. Denne metoden kan overse tekstvariasjoner som ikke er inkludert i treningsannotasjonene, og kan derfor ikke håndtere kompleksitet like godt som maskinlæringsmodeller.
#3. Ordbokbaserte systemer
Denne metoden bruker en ordbok med synonymer og et stort vokabular for å identifisere og krysssjekke navngitte identiteter. Metoden sliter med å kategorisere enheter som har ulike stavemåter.
Det finnes også flere nye NER-metoder. La oss se nærmere på dem:
#4. Maskinlæringssystemer uten tilsyn
Disse ML-systemene bruker modeller som ikke er forhåndstrent på tekstdata. Uovervåkede læringsmodeller er mer egnet for komplekse oppgaver enn veiledede modeller.
#5. Bootstrapping-systemer
Bootstrapping-systemer, også kjent som selvovervåkede systemer, kategoriserer navngitte enheter basert på grammatiske egenskaper, som ordklasse, store bokstaver og andre forhåndstrente kategorier.
Et menneske justerer deretter systemet ved å merke systemets spådommer som feil eller korrekte og legge de riktige til det nye treningssettet.
#6. Nevrale nettverkssystemer
Denne metoden bygger NER-modeller ved hjelp av toveis arkitekturlæringsmodeller (toveis koderepresentasjoner fra transformatorer), nevrale nettverk og kodingsteknikker. Den minimerer menneskelig interaksjon.
#7. Statistiske systemer
Denne metoden bruker sannsynlighetsmodeller trent på tekstlige sammenhenger og mønstre. Det hjelper til med å forutsi navngitte enheter fra nye tekstbaserte data.
#8. Semantiske rollemerkingssystemer
Dette systemet forbehandler NER-modellen ved hjelp av semantiske læringsteknikker som lærer forholdet mellom kategoriene og konteksten.
#9. Hybride systemer
Denne metoden kombinerer elementer fra flere tilnærminger.
Fordeler med NER
NER-modeller har mange fordeler:
- NER automatiserer datautvinningsprosessen for store datamengder.
- Det brukes i alle bransjer for å trekke ut nøkkelinformasjon fra ustrukturert tekst.
- Det sparer tid for ansatte som utfører datautvinningsoppgaver.
- Det forbedrer nøyaktigheten i NLP-prosesser og oppgaver.
- Det sikrer datasikkerhet ved å være vert for tilpassede NER-modeller, noe som eliminerer behovet for å dele sensitiv informasjon med tredjepartsleverandører.
- Det tilpasser seg nye enhetstyper og terminologier etter hvert som domenet utvikler seg.
Utfordringer med NER
- Tvetydighet: Ord som brukes i teksten kan være villedende. For eksempel kan «Amazon» referere til et selskap, en elv eller en skog. Konteksten avgjør betydningen, noe som gjør enhetsgjenkjenningen vanskelig.
- Kontekstavhengighet: Ord har ulike betydninger avhengig av konteksten. For eksempel refererer «Eple» til selskapet i en teknologitekst og til frukten i andre sammenhenger. Dette gjør det utfordrende å identifisere enheter nøyaktig.
- Datasparsomhet: For ML-baserte NER-metoder er tilgjengeligheten av merkede data avgjørende. Men å skaffe slike data, spesielt for spesialiserte domener eller mindre vanlige språk, kan være utfordrende.
- Språkvariasjoner: Menneskelige språk varierer avhengig av dialekter, regionale forskjeller og slang, noe som gjør det vanskelig å trekke ut informasjon fra fremmedspråklig tekst.
- Modellgeneralisering: NER-modeller kan utmerke seg ved å klassifisere enheter i ett domene, men kan slite med generalisering i et annet. Det betyr at NER-modeller kan oppføre seg forskjellig i ulike domener.
Disse utfordringene kan løses med avanserte algoritmer, språklig ekspertise og kvalitetsdata. Siden NER er i stadig utvikling, må forskningsteam foredle teknikker for å møte disse utfordringene.
Bruksområder for NER
#1. Kategorisering av innhold
Publiserings- og nyhetshus genererer store mengder innhold på nettet. Effektiv håndtering av innhold er avgjørende for å få mest mulig ut av en artikkel eller en nyhet.
NER skanner alt innhold automatisk og trekker ut data som organisasjoner, steder og personnavn. Koding av hver artikkel hjelper til med å kategorisere artikler i det definerte hierarkiet og forbedrer leveringen av innhold.
#2. Søkealgoritmer
Anta at du har en intern søkealgoritme for nettutgiveren din som inneholder millioner av artikler. For hvert søk samler den interne algoritmen alle ordene fra disse artiklene, noe som er en tidkrevende prosess.
Hvis du bruker NER, henter den enkelt de essensielle enhetene fra alle artiklene og lagrer dem separat, noe som vil øke hastigheten på søket.
#3. Innholdsanbefalinger
Automatisering av anbefalingsprosesser er et viktig bruksområde for NER. Anbefalingssystemer veileder i oppdagelsen av nye ideer og innhold.
Netflix er et godt eksempel på dette. Å bygge et effektivt anbefalingssystem bidrar til å gjøre plattformen mer engasjerende.
For nyhetsutgivere anbefaler NER lignende artikler effektivt. Dette kan gjøres ved å samle merker fra en spesifikk artikkel og anbefale annet innhold som har lignende enheter.
#4. Kundeservice
Kundestøtte er viktig for enhver organisasjon. Det finnes flere måter å forbedre funksjonen for kundetilbakemeldinger, og NER er en av dem. Her er et eksempel:
Anta at en kunde gir tilbakemelding: «Ansatte i Adidas outlet-butikk i San Diego mangler kunnskap om sportssko.» Her trekker NER ut merkene «San Diego» (sted) og «sportssko» (produkt).
NER brukes til å klassifisere hver klage og sende den til den respektive avdelingen i organisasjonen for å håndtere problemet. Du kan utvikle en database som inneholder tilbakemeldinger kategorisert etter avdeling, og deretter analysere hver tilbakemelding.
#5. Forskningsartikler
En nettpublikasjon eller en tidsskriftnettsted inneholder ofte mange vitenskapelige artikler og forskningsartikler. Det kan være hundrevis av artikler om lignende emner med små variasjoner, noe som gjør det komplisert å organisere all data på en strukturert måte.
For å forenkle prosessen, kan du sortere disse dokumentene basert på de relevante kodene.
For eksempel, hvis du har tusenvis av artikler om maskinlæring, kan du bruke enheter for å finne de som nevner konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN). Dette vil hjelpe deg med å finne de relevante artiklene raskt.
Konklusjon
NLP-teknikken, navngitt enhetsgjenkjenning (NER), hjelper til med å identifisere navngitte enheter i ustrukturert tekst og kategorisere disse enhetene i forhåndsdefinerte grupper, som steder, personnavn og produkter.
Hovedmålet med NER er å samle strukturert informasjon fra ustrukturert tekst og presentere den i et lesbart format. Det omfatter ulike modeller og prosesser og gir mange fordeler for fagfolk og bedrifter. Det brukes også til ulike bruksområder utover NLP.
Jeg håper forklaringen ovenfor gir deg en god forståelse av denne teknikken, slik at du kan implementere den i virksomheten din og få relevant, verdifull informasjon i tide.
Du kan også utforske noen av de beste NLP-kursene for å lære om naturlig språkbehandling.