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.

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, מיקום הסניף 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 המבוססות על היסטוריית החיפוש והצפייה של המשתמשים 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.P