Named Entity Recognition (NER) förklaras i lekmannens villkor

Named Entity Recognition (NER) erbjuder ett utmärkt sätt att förstå en given textinformation och identifiera specifika enheter eller taggar inom den för olika applikationer.

Från att kategorisera personers namn till att ange datum, organisationer, platser och mer, NER gör sin egen väg för en bättre förståelse av språk.

Många organisationer hanterar en stor mängd data i form av innehåll, personlig information, kundfeedback, produktinformation och många fler.

När du behöver information omedelbart måste du utföra sökoperationer för att få resultatet, vilket kan ta mycket tid, energi och resurser, särskilt när du hanterar stora datamängder.

För att ge organisationer en effektiv lösning för sökoperationer och hitta rätt data är NER ett utmärkt alternativ.

I den här artikeln kommer jag att diskutera NER i detalj, dess matematiska koncept, dess olika användningsområden och andra viktiga punkter.

Låt oss börja!

Vad är namngiven enhetserkännande?

Named Entity Recognition (NER) är en metod för Natural Language Processing (NLP) som kan identifiera och klassificera enheter inom textuell, ostrukturerad data.

Dessa enheter innehåller ett brett utbud av information, såsom organisationer, platser, namn på individer, numeriska värden, datum och mer. Det ger maskiner möjlighet att extrahera ovanstående enheter, vilket gör det till ett användbart verktyg för applikationer som översättning, svar på frågor, etc., inom flera branscher.

Källa: Skalare

Så, NER försöker lokalisera och kategorisera de olika enheterna i en ostrukturerad text i fördefinierade grupper såsom organisationer, medicinska koder, kvantiteter, personnamn, procentsatser, monetära värden, tidsuttryck och mer.

Låt oss förstå detta med ett exempel:

[William] köpte en fastighet av [Z1 Corp.] i [2023]. Här är blocken de enheter som identifieras av NER. De klassificeras som:

  • William – Namn på en person
  • Z1 Corp. – Organisation
  • 2003 – Tid

NER används inom flera områden av AI, inklusive djupinlärning, maskininlärning (ML) och neurala nätverk. Det är en kritisk komponent i NLP-system, såsom sentimentanalysverktyg, sökmotorer och chatbots. Dessutom kan den användas inom ekonomi, kundsupport, högre utbildning, sjukvård, mänskliga resurser och sociala medier.

Enkelt uttryckt identifierar, klassificerar och extraherar NER den väsentliga informationen från den ostrukturerade texten utan mänsklig analys. Det kan extrahera nyckelinformation snabbt från den tillgängliga uppsättningen av stora data.

Dessutom levererar NER väsentliga insikter till din organisation om produkterna, marknadstrender, kunder och konkurrens. Sjukvårdsinstitutioner använder till exempel NER för att extrahera viktiga medicinska data från patientjournaler. Många företag använder det för att identifiera om de nämns i någon publikation.

Nyckelbegrepp: NER

Det är viktigt att känna till de grundläggande begreppen som ingår i NER. Låt oss diskutera några nyckeltermer relaterade till NER för att vara bekant med.

  • Namngiven enhet: Alla ord som refererar till en plats, organisation, person eller annan enhet.
  • Corpus: En samling olika texter som används för att analysera språk och träna NER-modeller.
  • POS-taggning: En process där texten märks enligt motsvarande tal, såsom adjektiv, verb och substantiv.
  • Chunking: Det är en process som används för att gruppera ord i olika meningsfulla fraser baserat på den syntaktiska strukturen och talets del.
  • Tränings- och testdata: Detta är den process som används för att träna en modell med märkta data och utvärdera prestandan för den första uppsättningen på en annan uppsättning data.

Användning av NER i NLP

NER har flera tillämpningar inom NLP, såsom sentimentanalys, rekommendationssystem, frågesvar, informationsextraktion och mer.

  • Sentimentanalys: NER används för att upptäcka sentimentet uttryckt i en mening eller paragraf mot en specifik namngiven Entitet, som en produkt eller tjänst. Dessa data används för att förbättra kundupplevelsen och identifiera förbättringsområdena.
  • Rekommendationssystem: NER används för att identifiera användarnas preferenser och intressen baserat på de namngivna enheterna som nämns i onlineinteraktioner eller sökfrågor. Dessa data används för att förbättra användarnas förbättringar genom att tillhandahålla personliga rekommendationer.
  • Frågesvar: NER används för att upptäcka vissa entiteter från en text, som vidare används för att svara på en fråga eller specifik fråga. Detta används vanligtvis för virtuella assistenter och chatbots.
  • Informationsextraktion: NER används för att extrahera viktig information från en större uppsättning ostrukturerad text. Detta inkluderar inlägg på sociala medier, onlinerecensioner, nyhetsartiklar och mer. Denna data används för att generera värdefulla insikter och fatta datadrivna beslut.

Matematiska begrepp: NER

NER-processen inkluderar olika matematiska begrepp, såsom maskininlärning, djupinlärning, sannolikhetsteori och mer. Här är några matematiska tekniker:

  • Dolda Markov-modeller: Dolda Markov-modeller eller HMMs är ett statistiskt tillvägagångssätt för sekvensering av klassificeringsuppgifter, såsom NER. Det innebär att representera en sekvens av ord i texten som olika tillstånd, där varje stat representerar en specifik namngiven enhet. Genom att analysera sannolikheterna kan du identifiera de namngivna enheterna från texten.
  • Djup inlärning: Djup inlärningstekniker som neurala nätverk används i NER-uppgifter. Detta gör att du kan identifiera och kategorisera namngivna enheter effektivt och korrekt.
  • Villkorliga slumpmässiga fält: Dessa ingår i en grafisk modell som används i sekvensmärkningsuppgifter. De erbjuder villkorad sannolikhetsmodellering av varje tagg som innehåller sekvensen av ord. Detta gör att du kan identifiera de namngivna enheterna i en text.

Hur fungerar NER?

Källa: ACS-publikationer

Named Entity Recognition (NER) fungerar som ett utdrag av information. Dess funktion är uppdelad i olika nyckelsteg:

#1. Förbearbeta texten

I det första steget innebär NER utarbetandet av textinformation för analys. Det involverar i allmänhet uppgifter som tokenisering. Här delades texten först upp i tokens innan NER började identifiera enheter.

Till exempel kan ”Bill Gates grundade Microsoft” delas upp i olika tokens som ”Bill”, ”Gates”, ”grundade” och ”Microsoft”.

#2. Identifiera enheter

Potentiella namngivna enheter kan upptäckas genom att använda statistiska metoder eller språkliga regler. Detta steg involverar mönsterigenkänning, såsom specifika format (datum) eller versaler i namn (”Bill Gates”). När förbearbetningsfunktionen är klar skannar NER-algoritmer texten för att identifiera ord i sekvenserna som motsvarar enheterna.

#3. Klassificera enheter

Efter att NER har identifierat enheterna, kategoriserar den dessa erkända enheter i typer, klasser eller grupper. De vanligaste kategorierna är organisation, datum, plats, person med mera. Detta uppnås genom maskininlärningsmodeller som tränas på märkt data.

Till exempel skulle ”Bill Gates” erkännas som en ”person” och ”Microsoft” som en ”organisation”.

#4. Kontextuell analys

NER stannar aldrig vid att känna igen och klassificera enheter. Den anser ofta att sammanhanget förbättrar noggrannheten. Detta steg tar hänsyn till sammanhanget där enheterna visas, vilket ger korrekt kategorisering.

Till exempel ”Bill Gates grundade Microsoft”. Här låter sammanhanget systemen identifiera ”Bill” som namnet på en person och inte fakturan för en betalning.

#5. Efterbehandling

Efter initial identifiering och kategorisering är efterbearbetning nödvändig för att förfina de slutliga resultaten. Detta innebär att lösa oklarheter, använda kunskapsbaser, slå samman multi-token-enheter och mer för att förbättra enhetsdata.

Den fantastiska delen av NER är att den har förmågan att tolka och förstå ostrukturerad text, som innehåller den data som behövs för ditt företag. Den tar emot en viktig del av data från nyhetsartiklar, webbsidor, forskningsartiklar, inlägg på sociala medier och mer.

Genom att känna igen och kategorisera namngivna enheter, lägger NER ett extra lager av mening och struktur till textlandskapet.

Metoder för NER

De vanligaste metoderna är följande:

#1. Supervised Machine Learning-baserad metod

Denna metod använder maskininlärningsmodeller som tränas på texter som är förmärkta av människor med namngivna entitetskategorier.

Detta tillvägagångssätt använder algoritmer, inklusive maximal entropi och villkorade slumpmässiga fält, för att få komplexa statistiska språkmodeller. Det är effektivt för att lösa språkliga betydelser tillsammans med andra komplexiteter, men det behöver en stor mängd träningsdata för att utföra operationen.

#2. Regelbaserade system

Denna metod använder olika regler för att samla in information. Det inkluderar titlar eller versaler, som ”Er”. I den här metoden är mycket mänskligt ingripande nödvändigt för att ge input, övervaka och vrida reglerna. Den här metoden kan missa de textvariationer som inte ingår i träningskommentarerna. Det är därför regelbaserade system inte kan hantera komplexitet och maskininlärningsmodeller.

#3. Ordboksbaserade system

I denna metod används en ordbok som innehåller en omfattande mängd synonymer och ordförrådssamling för att identifiera och korskontrollera namngivna identiteter. Denna metod har problem med att kategorisera namngivna enheter som har olika variationer i stavningar.

Det finns också många andra nya NER-metoder. Låt oss diskutera dem också:

#4. Oövervakade maskininlärningssystem

Dessa ML-system använder maskininlärningsmodeller som inte är förtränade på textdata. De oövervakade inlärningsmodellerna är mer kapabla att utföra komplexa jobb än övervakade modeller.

#5. Bootstrapping-system

Bootstrapping-system är också kända som självövervakade system som kategoriserar de namngivna enheterna beroende på grammatiska egenskaper, inklusive delar av taltaggar, versaler och andra förtränade kategorier.

En människa justerar sedan bootstrap-systemet genom att märka systemets förutsägelser som felaktiga eller korrekta och lägga till de rätta till den nya träningsuppsättningen.

#6. Neurala nätverkssystem

Den bygger Named Entity Recognition-modellen genom att använda dubbelriktade arkitekturinlärningsmodeller (dubbelriktade kodarrepresentationer från transformatorer), neurala nätverk och kodningstekniker. Denna metod minimerar mänsklig interaktion.

#7. Statistiska system

Denna metod använder probabilistiska modeller som tränas på textuella relationer och mönster. Det hjälper till att förutsäga namngivna enheter enkelt från ny textbaserad data.

#8. Semantiska rollmärkningssystem

Detta system förbearbetar en Named Entity Recognition-modell med hjälp av semantiska inlärningstekniker som lär ut relationen mellan kategorierna och sammanhanget.

#9. Hybridsystem

Denna metod är en intressant metod som använder aspekter av flera tillvägagångssätt på ett kombinerat sätt.

Fördelar med NER

NER-modeller ger många fördelar.

  • NER automatiserar datautvinningsprocessen för en stor datamängd.
  • Det används i alla branscher för att extrahera nyckelinformation från en ostrukturerad text.
  • Detta kan spara tid för dig och dina anställda att utföra datautvinningsuppgifter.
  • Det kan förbättra noggrannheten i NLP-processer och -uppgifter.
  • Det säkerställer datasäkerhet genom att vara värd för anpassade NER-modeller, vilket eliminerar behovet av att dela känslig information med tredjepartsleverantörer.
  • Den rymmer nya entitetstyper och terminologier i takt med att domänen utvecklas.

NERs utmaningar

  • Tvetydighet: Många ord som används i texten kan vara vilseledande. Till exempel hänvisar ordet ”Amazon” till ett företag, en flod och en skog. Det kan särskiljas av ett specifikt sammanhang. Detta gör alltså entitetsigenkänning lite svårare.
  • Kontextberoende: Ord som härrör från det omgivande sammanhanget har olika betydelser; till exempel, ”Äpple” i en teknikbaserad text hänvisar till företaget, medan det i omgivningen hänvisar till frukt. Det är inte svårt att känna igen en korrekt enhet.
  • Datasparsitet: För ML-baserade NER-metoder är tillgången på märkt data väsentligt. Att extrahera sådan data, särskilt för specialiserade domäner eller mindre vanliga språk, kan dock vara en utmaning.
  • Språkvariationer: Mänskliga språk har olika former beroende på deras dialekter, regionala skillnader och slang. Därför är det svårt att extrahera den främmande språktexten.
  • Modellgeneralisering: NER-modellerna kan utmärka sig i att klassificera enheter i en enskild domän men kan förväxla generalisering i en annan domän. Så NER-modeller kan bete sig olika över olika domäner.

Dessa utmaningar kan lösas om du kombinerar avancerade algoritmer, språklig expertis och kvalitetsdata. Eftersom NER utvecklas måste forsknings- och utvecklingsteam förfina olika tekniker för att hantera dessa utmaningar.

Användningsfall av NER

#1. Kategorisering av innehåll

Förlag och nyhetsbyråer genererar en stor volym onlineinnehåll. Så att hantera dem effektivt är avgörande för att få ut så mycket som möjligt av en artikel eller en nyhet.

Named Entity Recognition skannar hela innehållet automatiskt och extraherar data som organisationer, platser och personers namn som används i innehållet. Att känna till de nödvändiga taggarna för varje artikel hjälper dig att kategorisera artiklar i den definierade hierarkin, vilket förbättrar innehållsleveransen.

#2. Sökalgoritmer

Anta att du har en intern sökalgoritm för din onlineutgivare som innehåller miljontals artiklar. För varje sökfråga samlar din interna sökalgoritm alla ord från dessa artiklar. Detta är en tidskrävande process.

Nu, om du använder NER för din onlineutgivare, kommer den enkelt att hämta de väsentliga enheterna från alla artiklar och lagra dem separat. Detta kommer att påskynda din sökprocess.

#3. Innehållsrekommendationer

Automatisering av rekommendationsprocessen är ett stort användningsfall av NER. Rekommendationssystem vägleder i upptäckten av nya idéer och innehåll.

Netflix är det bästa exemplet på detta. Det är ett bevis på att att bygga ett effektivt rekommendationssystem hjälper dig att bli mer beroendeframkallande och engagerande för evenemang.

För nyhetsutgivare arbetar NER effektivt med att rekommendera liknande artiklar. Detta kan göras genom att samla taggar från en specifik artikel och rekommendera annat innehåll som har liknande enheter.

#4. Kundsupport

För varje organisation är kundsupport en viktig sak. Det är därför det finns flera sätt att göra hanteringen av kundfeedback smidig. NER är en av dem. Låt oss förstå detta med ett exempel.

Anta att en kund ger feedback ”Personalen i Adidas outletbutik i San Diego saknar finare detaljer om sportskor.” Här drar NER ut taggarna ”San Diego” (plats) och ”sportskor” (produkt).

Således används NER för att klassificera varje klagomål och skicka det till respektive avdelning inom organisationen för att hantera frågan. Du kan utveckla en databas bestående av feedback som är kategoriserad i olika avdelningar och analysera varje feedback.

#5. Forskningspapper

En onlinepublikation eller tidskriftswebbplats innehåller massor av vetenskapliga artiklar och forskningsartiklar. Du kan hitta hundratals tidningar som liknar liknande ämnen med små ändringar. Så att organisera all denna data på ett strukturerat sätt kan vara en komplicerad uppgift.

För att hoppa över den långa processen kan du separera dessa papper baserat på relevanta taggar.

Till exempel finns det tusentals artiklar om maskininlärning. För att hitta den som nämnde användningen av konvolutionella neurala nätverk (CNN), måste du sätta entiteter på dem. Detta hjälper dig att snabbt hitta artikeln enligt dina krav.

Slutsats

NLP-tekniken, Named Entity Recognition (NER), hjälper till att identifiera namngivna enheter i en ostrukturerad text och kategorisera dessa enheter i fördefinierade grupper som platser, personnamn, produkter och mer.

Det primära målet med NER är att samla in strukturerad information från en ostrukturerad text och representera den i ett läsbart format. Det involverar olika modeller och processer och ger många fördelar för yrkesverksamma och företag. Det används också för olika applikationer förutom NLP.

Jag hoppas att du förstår ovanstående förklaring om denna teknik för att kunna implementera detta i din verksamhet och få relevant, värdefull information i tid.

Du kan också utforska några bästa NLP-kurser för att lära dig naturlig språkbehandling