מה נקרא זיהוי ישות (NER) - דוגמה, מקרי שימוש, יתרונות ואתגרים

• 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.

• למידה עמוקה

  שיטות למידה עמוקה עבור NER ממנפות את הכוח של רשתות עצביות כמו RNNs ושנאים כדי להבין תלות ארוכת טווח בטקסט. היתרון העיקרי בשימוש בשיטות אלו הוא שהן מתאימות היטב למשימות NER בקנה מידה גדול עם נתוני אימון בשפע.

  יתר על כן, הם יכולים ללמוד דפוסים ותכונות מורכבות מהנתונים עצמם, ולבטל את הצורך באימון ידני. אבל יש מלכוד. שיטות אלו דורשות כמות נכבדת של כוח חישוב לאימון ופריסה.

• שיטות היברידיות

  שיטות אלו משלבות גישות כמו מבוססת כללים, סטטיסטית ולמידת מכונה כדי לחלץ ישויות עם שם. המטרה היא לשלב את החוזקות של כל שיטה תוך מזעור החולשות שלה. החלק הטוב ביותר בשימוש בשיטות היברידיות הוא הגמישות שאתה מקבל על ידי מיזוג טכניקות מרובות שבאמצעותן תוכל לחלץ ישויות ממקורות נתונים מגוונים.

  עם זאת, קיימת אפשרות שהשיטות הללו עשויות להיות הרבה יותר מורכבות משיטות הגישה הבודדת, מכיוון שכאשר אתה ממזג מספר גישות, זרימת העבודה עלולה להיות מבלבלת.

מקרים שימוש עבור זיהוי ישות בשם (NER)?

חושפים את הרבגוניות של זיהוי ישויות בשם (NER):

• צ'אט בוטים: מסייע לצ'אטבוטים כמו GPT בהבנת שאילתות משתמשים על ידי זיהוי ישויות מפתח.
• שירות לקוחות: מחלק משוב לפי מוצר, מאיץ את זמן התגובה.
  
• אוצר: מחלץ נתונים חיוניים מדוחות פיננסיים, לניתוח מגמות והערכת סיכונים.
• בריאות: חילוץ נתוני מטופלים מרשומות בריאות אלקטרוניות (EHR).
• HR you מייעל את הגיוס על ידי סיכום פרופילי מועמדים ותיעול משוב.
• ספקי חדשות: מחלק תוכן למידע רלוונטי, ומאיץ את הדיווח.
• מנועי המלצה: חברות כמו Netflix מעסיקות את NER כדי להתאים אישית המלצות על סמך התנהגות המשתמשים.
• מנועי חיפוש: על ידי סיווג תוכן אינטרנט, NER משפר את דיוק תוצאות החיפוש.
• ניתוח סנטימנטים: Extracts אזכורים של המותג מביקורות, דלק כלי ניתוח סנטימנטים.
• מסחר אלקטרוני: שיפור חוויות קניות מותאמות אישית.
• משפטי: ניתוח חוזים ומסמכים משפטיים.

מי משתמש בזיהוי ישות בשם (NER)?

NER (הכרה בשם ישות) בהיותה אחת מטכניקות עיבוד השפה הטבעית החזקות (NLP) עשתה את דרכה לתעשיות ולתחומים שונים. הנה כמה דוגמאות:

• מנועי חיפוש: NER הוא מרכיב מרכזי במנועי חיפוש מודרניים כמו גוגל ובינג. הוא משמש כדי לזהות ולסווג ישויות מדפי אינטרנט ושאילתות חיפוש כדי לספק תוצאות חיפוש רלוונטיות יותר. לדוגמה, בעזרת NER, מנוע החיפוש יכול להבדיל בין "Apple" החברה לעומת "Apple" את הפרי על סמך הקשר.
• צ'אט בוטים: צ'אטבוטים ועוזרי בינה מלאכותית יכולים להשתמש ב-NER כדי להבין ישויות מפתח משאילתות משתמשים. על ידי כך, צ'אטבוטים יכולים לספק תגובות מדויקות יותר. לדוגמה, אם תשאלו "מצא מסעדות איטלקיות ליד סנטרל פארק" הצ'אטבוט יבין את "איטלקית" כסוג המטבח, "מסעדות" כמקום ו"סנטרל פארק" כמיקום.
• עיתונות חוקרת: הקונסורציום הבינלאומי של עיתונאים חוקרים (ICIJ), ארגון תקשורת נודע השתמש ב-NER כדי לנתח את מסמכי פנמה, דליפה מסיבית של 11.5 מיליון מסמכים פיננסיים ומשפטיים. במקרה זה, נעשה שימוש ב-NER לזיהוי אוטומטי של אנשים, ארגונים ומיקומים על פני מיליוני מסמכים לא מובנים, לחשוף רשתות נסתרות של העלמת מס מחוץ לחוף הים.
• ביואינפורמטיקה: בשדה של ביואינפורמטיקהNER משמש לחילוץ ישויות מפתח כגון גנים, חלבונים, תרופות ומחלות ממאמרי מחקר ביו-רפואיים ודוחות ניסויים קליניים. נתונים כאלה מסייעים בהאצת תהליך גילוי התרופות.
• ניטור מדיה חברתית: מותגים דרך מדיה חברתית משתמשים ב-NER כדי לעקוב אחר המדדים הכוללים של מסעות הפרסום שלהם ואיך מתחרים שלהם מצליחים. לדוגמה, יש חברת תעופה שמשתמשת ב-NER כדי לנתח ציוצים המזכירים את המותג שלהם. הוא מזהה הערות שליליות סביב ישויות כמו "מזוודות אבודות" בשדה תעופה מסוים כדי שיוכלו לפתור את הבעיה מהר ככל האפשר.
• פרסום קונטקסטואלי: פלטפורמות פרסום משתמשות ב-NER כדי לחלץ ישויות מפתח מדפי אינטרנט כדי להציג מודעות רלוונטיות יותר לצד התוכן, ובסופו של דבר משפרות את מיקוד המודעות ואת שיעורי הקליקים. לדוגמה, אם NER מזהה "הוואי", "מלונות" ו"חופים" בבלוג טיולים, פלטפורמת המודעות תציג מבצעים לאתרי נופש בהוואי ולא לרשתות מלונות גנריות.
• גיוס ובדיקת קורות חיים: אתה יכול להורות ל-NER למצוא לך את הכישורים והכישורים הנדרשים המדויקים בהתבסס על מערך המיומנויות, הניסיון והרקע של המבקש. לדוגמה, סוכנות גיוס יכולה להשתמש ב-NER כדי להתאים מועמדים באופן אוטומטי.

יישומים של זיהוי ישות (NER) על פני תעשיות

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

• שירות לקוחות

  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

  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: מה זה NLP? איך זה עובד, יתרונות, אתגרים, דוגמאות

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.

השוואת כלים וספריות NER:

מספר כלים וספריות רבי עוצמה מקלים על יישום NER. להלן השוואה של כמה אפשרויות פופולריות:

יתרונות ואתגרים של NER?

יתרונות:

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

מגבלות / אתגרים:

• פתרון עמימות: נאבק עם הבחנה בין ישויות דומות כמו "אמזון" כנהר או חברה.
• התאמה ספציפית לתחום: עתיר משאבים על פני תחומים מגוונים.
• וריאציות שפה: האפקטיביות משתנה עקב סלנג והבדלים אזוריים.
• מחסור בנתונים מסומנים: צריך מערכי נתונים גדולים עם תווית לאימון.
• טיפול בנתונים לא מובנים: דורש טכניקות מתקדמות.
• מדידת ביצועים: הערכה מדויקת היא מורכבת.
• עיבוד בזמן אמת: איזון מהירות עם דיוק הוא מאתגר.
• תלות בהקשר: הדיוק מסתמך על הבנת הניואנסים של הטקסט שמסביב.
• דלילות נתונים: דורש מערכי נתונים בעלי תוויות, במיוחד עבור אזורי נישה.

העתיד של NER

אמנם זיהוי ישות בשם (NER) הוא תחום מבוסס היטב, יש עדיין הרבה עבודה לעשות. תחום מבטיח אחד שאנו יכולים לשקול הוא טכניקות למידה עמוקה כולל שנאים ומודלים של שפה מאומנים מראש, כך שניתן לשפר עוד יותר את הביצועים של NER.

רעיון מרגש נוסף הוא בניית מערכות NER מותאמות אישית למקצועות שונים, כמו רופאים או עורכי דין. מכיוון שלענפים שונים יש סוגי זהות ודפוסים משלהם, יצירת מערכות NER בהקשרים ספציפיים אלה יכולה לספק תוצאות מדויקות ורלוונטיות יותר.

יתר על כן, NER רב לשוני וחוצה לשוני הוא גם תחום של צמיחה מהירה מאי פעם. עם הגלובליזציה הגוברת של העסק, עלינו לפתח מערכות NER שיכולות להתמודד עם מבנים ותסריטים לשוניים מגוונים.

סיכום