זיהוי ישות בשם (NER) - המושג, הסוגים והיישומים

הגישות השונות ליצירת מערכות NER הן:

• מערכות מבוססות מילונים

  המערכת המבוססת על מילונים היא אולי גישת ה-NER הפשוטה והבסיסית ביותר. הוא ישתמש במילון עם מילים רבות, מילים נרדפות ואוסף אוצר מילים. המערכת תבדוק האם ישות מסוימת הקיימת בטקסט זמינה גם היא באוצר המילים. על ידי שימוש באלגוריתם התאמת מחרוזת, מתבצעת בדיקה צולבת של ישויות.

  חסרון אחד של שימוש בגישה זו הוא שיש צורך בשדרוג מתמיד של מערך אוצר המילים לצורך תפקוד יעיל של מודל ה-NER.

• מערכות מבוססות כללים

  בגישה זו, מידע מופק על סמך קבוצה של כללים מוגדרים מראש. ישנן שתי מערכות עיקריות של כללים בשימוש,

  כללים מבוססי דפוס - כפי שהשם מרמז, כלל מבוסס דפוס עוקב אחר דפוס מורפולוגי או מחרוזת מילים המשמשת במסמך.

  כללים מבוססי הקשר - כללים מבוססי הקשר תלויים במשמעות או בהקשר של המילה במסמך.

• מערכות מבוססות למידת מכונה

  במערכות מבוססות למידת מכונה, נעשה שימוש במודלים סטטיסטיים לאיתור ישויות. ייצוג מבוסס תכונה של מסמך הטקסט משמש בגישה זו. אתה יכול להתגבר על מספר חסרונות של שתי הגישות הראשונות מכיוון שהמודל יכול לזהות סוגי ישויות למרות שינויים קלים באיותיהם.

האם להשתמש במקרים ודוגמאות של זיהוי ישויות בשם?

חושפים את הרבגוניות של זיהוי ישויות בשם (NER):

1. צ'אט בוטים: NER מסייע לצ'אטבוטים כמו ChatGPT של OpenAI בהבנת שאילתות משתמשים על ידי זיהוי ישויות מפתח.
2. שירות לקוחות: הוא מארגן משוב לקוחות לפי שמות מוצרים, ומאיץ את זמני התגובה.
3. אוצר: NER שואבת נתונים חיוניים מדוחות פיננסיים, ומסייעת בניתוח מגמות והערכת סיכונים.
4. בריאות: הוא שואב מידע חיוני מהרשומות הקליניות, ומקדם ניתוח נתונים מהיר יותר.
5. HR you זה מייעל את הגיוס על ידי סיכום פרופילי מועמדים ותיעול משוב עובדים.
6. ספקי חדשות: NER מסווגת תוכן למידע ולטרנדים רלוונטיים, ומזרזת את הדיווח.
7. מנועי המלצה: חברות כמו Netflix מעסיקות את NER כדי להתאים אישית המלצות על סמך התנהגות המשתמשים.
8. מנועי חיפוש: על ידי סיווג תוכן אינטרנט, NER משפר את דיוק תוצאות החיפוש.
9. ניתוח הסנטימנט: NER מחלץ אזכורים למותג מסקירות, ומזין כלים לניתוח סנטימנטים.

יישומים של NER

ל-NER יש מספר מקרי שימוש בתחומים רבים הקשורים לעיבוד שפה טבעית וליצירת מערכי נתונים להדרכה למידת מכונה ו למידה עמוקה פתרונות. חלק מהיישומים של NER הם:

• תמיכת לקוחות יעילה

  מערכת NER יכולה לזהות בקלות תלונות רלוונטיות של לקוחות, שאילתות ומשוב על סמך מידע חיוני כגון שמות מוצרים, מפרטים, מיקומי סניפים ועוד. התלונה או המשוב מסווגים בצורה הולמת ומופנים למחלקה הנכונה על ידי סינון מילות מפתח עדיפות.

• משאבי אנוש יעילים

  NER עוזרת לצוותי משאבי אנוש לשפר את תהליך הגיוס שלהם ולצמצם את לוחות הזמנים על ידי סיכום מהיר של קורות החיים של המועמדים. הכלים של NER יכולים לסרוק את קורות החיים ולחלץ מידע רלוונטי - שם, גיל, כתובת, הסמכה, מכללה וכו'.

  בנוסף, מחלקת משאבי אנוש יכולה גם להשתמש בכלי NER כדי לייעל את זרימות העבודה הפנימיות על ידי סינון תלונות עובדים והעברתן לראשי המחלקות הנוגעים בדבר.

• סיווג תוכן פשוט

  סיווג תוכן הוא משימה עצומה עבור ספקי חדשות. סיווג התוכן לקטגוריות שונות מקל על גילוי, השגת תובנות, זיהוי מגמות והבנת הנושאים. א בשם הכרה בישות כלי יכול להיות שימושי עבור ספקי חדשות. זה יכול לסרוק מאמרים רבים, לזהות מילות מפתח עדיפות ולחלץ מידע על סמך האנשים, הארגון, המיקום ועוד.

• אופטימיזציה של מנועי חיפוש

  נר עוזר לפשט ולשפר את המהירות והרלוונטיות של תוצאות החיפוש. במקום להריץ את שאילתת החיפוש עבור אלפי מאמרים, מודל NER יכול להריץ את השאילתה פעם אחת ולשמור את התוצאות. לכן, בהתבסס על התגים בשאילתת החיפוש, ניתן לאסוף במהירות את המאמרים המשויכים לשאילתה.

   

• המלצת תוכן מדויקת

  מספר יישומים מודרניים תלויים בכלי NER כדי לספק חווית לקוח מותאמת ומותאמת. לדוגמה, נטפליקס מספקת המלצות מותאמות אישית על סמך היסטוריית החיפוש והצפייה של המשתמש באמצעות זיהוי ישויות עם שם.

זיהוי ישות בשם עושה את שלך למידת מכונה דגמים יעילים ואמינים יותר. עם זאת, אתה צריך מערכי אימון איכותיים כדי שהמודלים שלך יעבדו ברמה האופטימלית שלהם וישיגו את המטרות המיועדות. כל מה שאתה צריך זה שותף שירות מנוסה שיכול לספק לך מערכי נתונים איכותיים מוכנים לשימוש. אם זה המקרה, שייפ הוא ההימור הטוב ביותר שלך עד כה. פנה אלינו לקבלת מערכי נתונים מקיפים של NER שיעזרו לך לפתח פתרונות ML יעילים ומתקדמים עבור דגמי הבינה המלאכותית שלך.

[קרא גם: תיאור מקרה: זיהוי ישות בשם (NER) עבור NLP קליני]

כיצד פועלת זיהוי ישויות בשם?

התעמקות בתחום של זיהוי ישות בשם (NER) חושפת מסע שיטתי הכולל מספר שלבים:

• טוקניזציה

  בתחילה, הנתונים הטקסטואליים מנותחים ליחידות קטנות יותר, המכונות אסימונים, שיכולות לנוע בין מילים למשפטים. לדוגמה, ההצהרה "ברק אובמה היה נשיא ארה"ב" מפולחת לאסימונים כמו "ברק", "אובמה", "היה", "ה", "נשיא", "של", "ה" ו" ארה"ב".

• זיהוי ישויות

  באמצעות שילוב של קווים מנחים לשוניים ומתודולוגיות סטטיסטיות, ישויות פוטנציאליות שמות מודגשות בזרקורים. זיהוי דפוסים כמו שימוש באותיות רישיות בשמות ("ברק אובמה") או פורמטים נפרדים (כמו תאריכים) חיוני בשלב זה.

• סיווג ישויות

  לאחר זיהוי, ישויות ממוינות לקטגוריות מוגדרות מראש כגון "אדם", "ארגון" או "מיקום". מודלים של למידת מכונה, המטופחים על מערכי נתונים מסומנים, מניעים לעתים קרובות את הסיווג הזה. כאן, "ברק אובמה" מתויג כ"אדם" ו"ארה"ב" כ"מיקום".

• הערכה הקשרית

  היכולות של מערכות NER מוגברת לעתים קרובות על ידי הערכת ההקשר שמסביב. לדוגמה, במשפט "וושינגטון הייתה עדה לאירוע היסטורי", ההקשר עוזר להבחין ב"וושינגטון" כמיקום ולא כשם של אדם.

• חידוד לאחר הערכה

  לאחר הזיהוי והסיווג הראשוניים, עשוי להיווצר חידוד לאחר הערכה כדי לחדד את התוצאות. שלב זה יכול להתמודד עם אי בהירות, לאחד ישויות מרובות אסימונים, או להשתמש בבסיסי ידע כדי להגדיל את נתוני הישות.

גישה מסודרת זו לא רק מבטלת את הליבה של NER אלא גם מייעלת את התוכן עבור מנועי החיפוש, ומשפרת את הנראות של התהליך המורכב שמגלם NER.

יתרונות ואתגרים של NER?

יתרונות:

1. הפקת מידע: NER מזהה נתוני מפתח, מסייעים באחזור מידע.
2. ארגון תוכן: זה עוזר לסווג תוכן, שימושי עבור מסדי נתונים ומנועי חיפוש.
3. חווית משתמש משופרת: NER מחדד את תוצאות החיפוש ומתאים אישית את ההמלצות.
4. ניתוח בעל תובנה: זה מקל על ניתוח סנטימנטים וזיהוי מגמות.
5. זרימת עבודה אוטומטית: NER מקדם אוטומציה, חוסך זמן ומשאבים.

מגבלות/אתגרים:

1. פתרון עמימות: נאבקים עם הבחנה בין ישויות דומות.
2. התאמה ספציפית לתחום: עתיר משאבים על פני תחומים מגוונים.
3. תלות בשפה: האפקטיביות משתנה עם השפות.
4. מחסור בנתונים מסומנים: צריך מערכי נתונים גדולים עם תווית לאימון.
5. טיפול בנתונים לא מובנים: דורש טכניקות מתקדמות.
6. מדידת ביצועים: הערכה מדויקת היא מורכבת.
7. עיבוד בזמן אמת: איזון מהירות עם דיוק הוא מאתגר.