Riconoscimento entità designata (NER)

Named Entity Recognition (NER) – Il concetto, i tipi e le applicazioni

Ogni volta che ascoltiamo una parola o leggiamo un testo, abbiamo la naturale capacità di identificare e classificare la parola in persone, luogo, posizione, valori e altro ancora. Gli esseri umani possono riconoscere rapidamente una parola, classificarla e comprenderne il contesto. Ad esempio, quando senti la parola "Steve Jobs", puoi immediatamente pensare ad almeno tre o quattro attributi e separare l'entità in categorie,

  • Persona: Steve Jobs
  • Società: Apple
  • Sede: California

Poiché i computer non hanno questa capacità naturale, richiedono il nostro aiuto per identificare parole o testo e categorizzarli. È dove Riconoscimento di entità nominate (NER) entra in gioco.

Diamo una breve comprensione di NER e della sua relazione con la PNL.

Che cos'è il riconoscimento di entità denominate?

Il riconoscimento di entità nominative fa parte dell'elaborazione del linguaggio naturale. L'obiettivo primario di NER è elaborare dati strutturati e non strutturati e classificare queste entità denominate in categorie predefinite. Alcune categorie comuni includono nome, posizione, azienda, ora, valori monetari, eventi e altro.

In poche parole, NER si occupa di:

  • Riconoscimento/rilevamento di entità nominative – Identificazione di una parola o serie di parole in un documento.
  • Classificazione dell'entità denominata – Classificazione di ogni entità rilevata in categorie predefinite.

Ma in che modo NER è correlato alla PNL?

L'elaborazione del linguaggio naturale aiuta a sviluppare macchine intelligenti in grado di estrarre significato dal parlato e dal testo. L'apprendimento automatico aiuta questi sistemi intelligenti a continuare l'apprendimento allenandosi su grandi quantità di linguaggio naturale set di dati.

In generale, la PNL è composta da tre categorie principali:

  • Comprendere la struttura e le regole della lingua – Sintassi
  • Derivare il significato di parole, testo e discorso e identificare le loro relazioni - Semantica
  • Identificare e riconoscere le parole pronunciate e trasformarle in testo - Discorso

Il NER aiuta nella parte semantica della PNL, estraendo il significato delle parole, identificandole e localizzandole in base alle loro relazioni.

Esempi comuni di NER

Alcuni degli esempi comuni di un predeterminato categorizzazione di entità siamo:

Esempi di Ner
Esempi di NER

Persona: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Sede: Canada, Honolulu, Bangkok, Brasile, Cambridge

Organizzazione: Samsung, Disney, Università di Yale, Google

Orari: 15.35, 12,

Altre categorie includono Valori numerici, Espressione, Indirizzi di posta elettronica e Struttura.

Ambiguità nel riconoscimento di entità nominative

La categoria a cui appartiene un termine è intuitivamente abbastanza chiara per gli esseri umani. Tuttavia, non è il caso dei computer: incontrano problemi di classificazione. Per esempio:

Manchester City (Organizzazione) ha vinto il Trofeo Premier League mentre nella frase seguente l'organizzazione è usata in modo diverso. Manchester City (Località) era una centrale tessile e industriale.

Il tuo modello NER ha bisogno dati di allenamento condurre in modo accurato estrazione di entità e classificazione. Se stai allenando la tua modella sull'inglese shakespeariano, inutile dirlo, non sarà in grado di decifrare Instagram.

Approcci NER differenti

L'obiettivo primario di a modello NER consiste nell'etichettare le entità nei documenti di testo e classificarle. I seguenti tre approcci sono generalmente utilizzati per questo scopo. Tuttavia, puoi scegliere di combinare anche uno o più metodi.

Parliamo oggi dei requisiti relativi ai dati di addestramento AI.

I diversi approcci alla creazione di sistemi NER sono:

  • Sistemi basati su dizionario

    Il sistema basato su dizionario è forse l'approccio NER più semplice e fondamentale. Utilizzerà un dizionario con molte parole, sinonimi e raccolta di vocaboli. Il sistema verificherà se una particolare entità presente nel testo è disponibile anche nel vocabolario. Utilizzando un algoritmo di corrispondenza delle stringhe, viene eseguito un controllo incrociato delle entità.

    Uno svantaggio dell'utilizzo di questo approccio è che vi è la necessità di aggiornare costantemente il set di dati del vocabolario per l'efficace funzionamento del modello NER.

  • Sistemi basati su regole

    In questo approccio, le informazioni vengono estratte sulla base di un insieme di regole preimpostate. Ci sono due serie principali di regole utilizzate,

    Regole basate su modelli – Come suggerisce il nome, una regola basata su schemi segue uno schema morfologico o una stringa di parole utilizzate nel documento.

    Regole basate sul contesto – Le regole basate sul contesto dipendono dal significato o dal contesto della parola nel documento.

  • Sistemi basati sull'apprendimento automatico

    Nei sistemi basati sull'apprendimento automatico, la modellazione statistica viene utilizzata per rilevare le entità. In questo approccio viene utilizzata una rappresentazione basata su funzionalità del documento di testo. È possibile superare diversi inconvenienti dei primi due approcci poiché il modello può riconoscere tipi di entità nonostante lievi variazioni nella loro ortografia.

Casi d'uso ed esempi di riconoscimento di entità nominate?

Svelare la versatilità del riconoscimento delle entità denominate (NER):

  1. chatbots: Il NER aiuta i chatbot come ChatGPT di OpenAI a comprendere le query degli utenti identificando le entità chiave.
  2. Servizio Clienti: Organizza il feedback dei clienti in base ai nomi dei prodotti, accelerando i tempi di risposta.
  3. Finanza: Il NER estrae dati cruciali dai report finanziari, aiutando nell'analisi delle tendenze e nella valutazione del rischio.
  4. Assistenza sanitaria: Estrae informazioni essenziali dalle cartelle cliniche, promuovendo un'analisi dei dati più rapida.
  5. HR: Semplifica il reclutamento riassumendo i profili dei candidati e canalizzando il feedback dei dipendenti.
  6. Fornitori di notizie: Il NER classifica i contenuti in informazioni e tendenze rilevanti, accelerando la reportistica.
  7. Motori di raccomandazione: Aziende come Netflix utilizzano il NER per personalizzare i consigli in base al comportamento degli utenti.
  8. Motori di ricerca: Classificando i contenuti web, NER migliora la precisione dei risultati di ricerca.
  9. Analisi del sentimento: Il NER estrae le menzioni del brand dalle recensioni, alimentando gli strumenti di analisi del sentiment.

Applicazioni di NER

Il NER ha diversi casi d'uso in molti campi relativi all'elaborazione del linguaggio naturale e alla creazione di set di dati di addestramento machine learning ed apprendimento profondo soluzioni. Alcune delle applicazioni di NER sono:

  • Assistenza clienti semplificata

    Un sistema NER può facilmente individuare reclami, domande e feedback rilevanti dei clienti sulla base di informazioni cruciali come nomi di prodotti, specifiche, sedi delle filiali e altro ancora. Il reclamo o il feedback vengono opportunamente classificati e deviati al dipartimento corretto filtrando le parole chiave prioritarie.

  • Risorse umane efficienti

    NER aiuta i team delle risorse umane a migliorare il processo di assunzione e a ridurre le tempistiche riepilogando rapidamente i curriculum dei candidati. Gli strumenti NER possono scansionare il curriculum ed estrarre informazioni rilevanti: nome, età, indirizzo, qualifica, università e così via.

    Inoltre, il dipartimento delle risorse umane può anche utilizzare gli strumenti NER per semplificare i flussi di lavoro interni filtrando i reclami dei dipendenti e inoltrandoli ai capi dipartimento interessati.

  • Classificazione dei contenuti semplificata

    La classificazione dei contenuti è un compito enorme per i fornitori di notizie. Classificare il contenuto in diverse categorie semplifica la scoperta, l'acquisizione di informazioni dettagliate, l'identificazione delle tendenze e la comprensione degli argomenti. Un Nominato Riconoscimento di entità strumento può tornare utile per i fornitori di notizie. Può eseguire la scansione di molti articoli, identificare le parole chiave prioritarie ed estrarre informazioni in base alle persone, all'organizzazione, alla posizione e altro ancora.

  • Ottimizzazione dei motori di ricerca

    Search Engine Optimization NER aiuta a semplificare e migliorare la velocità e la pertinenza dei risultati di ricerca. Invece di eseguire la query di ricerca per migliaia di articoli, un modello NER può eseguire la query una volta e salvare i risultati. Quindi, in base ai tag nella query di ricerca, gli articoli associati alla query possono essere raccolti rapidamente.

     

  • Raccomandazione sui contenuti accurati

    Diverse applicazioni moderne dipendono dagli strumenti NER per offrire un'esperienza cliente ottimizzata e personalizzata. Ad esempio, Netflix fornisce consigli personalizzati basati sulla cronologia delle ricerche e delle visualizzazioni dell'utente utilizzando il riconoscimento delle entità denominate.

Il riconoscimento di entità nominate rende il tuo machine learning modelli più efficienti e affidabili. Tuttavia, hai bisogno di set di dati di addestramento di qualità affinché i tuoi modelli funzionino al loro livello ottimale e raggiungano gli obiettivi previsti. Tutto ciò di cui hai bisogno è un partner di servizi esperto in grado di fornirti set di dati di qualità pronti all'uso. Se è così, Shaip è ancora la soluzione migliore. Rivolgiti a noi per set di dati NER completi che ti aiuteranno a sviluppare soluzioni ML efficienti e avanzate per i tuoi modelli di intelligenza artificiale.

[Leggi anche: Caso di studio: Named Entity Recognition (NER) per la PNL clinica]

Come funziona il riconoscimento delle entità nominate?

L'approfondimento nel regno del Named Entity Recognition (NER) svela un viaggio sistematico composto da diverse fasi:

  • tokenizzazione

    Inizialmente, i dati testuali vengono suddivisi in unità più piccole, chiamate token, che possono variare dalle parole alle frasi. Ad esempio, l'affermazione "Barack Obama era il presidente degli Stati Uniti" è segmentata in token come "Barack", "Obama", "era", "il", "presidente", "di", "il" e " STATI UNITI D'AMERICA".

  • Rilevamento di entità

    Utilizzando una combinazione di linee guida linguistiche e metodologie statistiche, vengono evidenziate le potenziali entità denominate. Riconoscere modelli come le maiuscole nei nomi (“Barack Obama”) o formati distinti (come le date) è cruciale in questa fase.

  • Classificazione delle entità

    Dopo il rilevamento, le entità vengono ordinate in categorie predefinite come "Persona", "Organizzazione" o "Posizione". I modelli di machine learning, alimentati su set di dati etichettati, spesso guidano questa classificazione. Qui, “Barack Obama” è contrassegnato come “Persona” e “USA” come “Luogo”.

  • Valutazione contestuale

    L’abilità dei sistemi NER è spesso amplificata valutando il contesto circostante. Ad esempio, nella frase "Washington è stata testimone di un evento storico", il contesto aiuta a discernere "Washington" come luogo piuttosto che come nome di una persona.

  • Perfezionamento post-valutazione

    Dopo l'identificazione e la classificazione iniziali, può seguire un perfezionamento post-valutazione per affinare i risultati. Questa fase potrebbe affrontare le ambiguità, fondere entità multi-token o utilizzare basi di conoscenza per aumentare i dati delle entità.

Questo approccio delineato non solo demistifica il nucleo del NER ma ottimizza anche il contenuto per i motori di ricerca, migliorando la visibilità dell’intricato processo che il NER incarna.

Vantaggi e sfide del NER?

Vantaggi:

  1. Estrazione delle informazioni: NER identifica i dati chiave, aiutando il recupero delle informazioni.
  2. Organizzazione dei contenuti: Aiuta a classificare i contenuti, utile per database e motori di ricerca.
  3. Esperienza utente migliorata: NER perfeziona i risultati della ricerca e personalizza i consigli.
  4. Analisi approfondita: Facilita l'analisi del sentiment e il rilevamento delle tendenze.
  5. Flusso di lavoro automatizzato: NER promuove l'automazione, risparmiando tempo e risorse.

Limitazioni/Sfide:

  1. Risoluzione ambiguità: Ha difficoltà a distinguere entità simili.
  2. Adattamento specifico del dominio: ad alta intensità di risorse in diversi domini.
  3. Dipendenza dalla lingua: L'efficacia varia a seconda della lingua.
  4. Scarsità di dati etichettati: necessita di set di dati etichettati di grandi dimensioni per l'addestramento.
  5. Gestione dei dati non strutturati: Richiede tecniche avanzate.
  6. Valutazione della prestazione: La valutazione accurata è complessa.
  7. Elaborazione in tempo reale: Trovare il giusto equilibrio tra velocità e precisione è impegnativo.

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