Anerkennung benannter Entitäten (NER)

Named Entity Recognition (NER) – Konzept, Typen und Anwendungen

Jedes Mal, wenn wir ein Wort hören oder einen Text lesen, haben wir die natürliche Fähigkeit, das Wort zu identifizieren und in Personen, Orte, Orte, Werte und mehr zu kategorisieren. Menschen können ein Wort schnell erkennen, es kategorisieren und den Kontext verstehen. Wenn Sie zum Beispiel das Wort „Steve Jobs“ hören, können Sie sofort an mindestens drei bis vier Attribute denken und die Entität in Kategorien einteilen.

  • Person: Steve Jobs
  • Unternehmen: Apple
  • Standort: Kalifornien

Da Computer diese natürliche Fähigkeit nicht haben, benötigen sie unsere Hilfe, um Wörter oder Texte zu identifizieren und zu kategorisieren. Es ist, wo Anerkennung benannter Entitäten (NER) ins Spiel kommt.

Verschaffen wir uns einen kurzen Überblick über NER und seine Beziehung zu NLP.

Was ist die Named Entity Recognition?

Named Entity Recognition ist ein Teil der Verarbeitung natürlicher Sprache. Das primäre Ziel von NER zu verarbeiten ist strukturierte und unstrukturierte Daten und klassifizieren Sie diese benannten Entitäten in vordefinierte Kategorien. Einige gängige Kategorien sind Name, Ort, Firma, Zeit, Geldwerte, Ereignisse und mehr.

Kurz gesagt befasst sich NER mit:

  • Erkennung/Erkennung benannter Entitäten – Identifizieren eines Wortes oder einer Reihe von Wörtern in einem Dokument.
  • Benannte Entitätsklassifizierung – Klassifizierung jeder erkannten Entität in vordefinierte Kategorien.

Aber wie hängt NER mit NLP zusammen?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache hilft bei der Entwicklung intelligenter Maschinen, die in der Lage sind, Bedeutungen aus Sprache und Text zu extrahieren. Maschinelles Lernen hilft diesen intelligenten Systemen, weiter zu lernen, indem es große Mengen natürlicher Sprache trainiert Datensätze.

Im Allgemeinen besteht NLP aus drei Hauptkategorien:

  • Den Aufbau und die Regeln der Sprache verstehen – Syntax
  • Bedeutung von Wörtern, Text und Sprache ableiten und ihre Beziehungen erkennen – Semantik
  • Gesprochene Wörter identifizieren und erkennen und in Text umwandeln - Rede

NER hilft im semantischen Teil von NLP, indem es die Bedeutung von Wörtern extrahiert, sie anhand ihrer Beziehungen identifiziert und lokalisiert.

Gängige Beispiele für NER

Einige der häufigsten Beispiele für eine vorgegebene Entitätskategorisierung sind:

Beispiele für Ner
Beispiele für NER

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

Standort: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilien, Cambridge

Organisation: Samsung, Disney, Yale University, Google

Uhrzeit: 15.35, 12 Uhr,

Weitere Kategorien sind Numerische Werte, Ausdruck, E-Mail-Adressen und Einrichtung.

Mehrdeutigkeit bei der Erkennung benannter Entitäten

Zu welcher Kategorie ein Begriff gehört, ist für Menschen intuitiv ganz klar. Bei Computern ist dies jedoch nicht der Fall – sie stoßen auf Klassifizierungsprobleme. Beispielsweise:

Manchester City (Organisation) gewann die Premier League Trophy, während im folgenden Satz die Organisation anders verwendet wird. Manchester City (Ort) war ein Textil- und Industriekraftwerk.

Ihr NER-Modell benötigt Trainingsdaten genau zu führen Entitätsextraktion und Klassifizierung. Wenn Sie Ihr Modell in Shakespeare-Englisch trainieren, kann es Instagram natürlich nicht entziffern.

Verschiedene NER-Ansätze

Das primäre Ziel von a NER-Modell ist es, Entitäten in Textdokumenten zu kennzeichnen und zu kategorisieren. Dazu werden im Allgemeinen die folgenden drei Ansätze verwendet. Sie können jedoch auch eine oder mehrere Methoden kombinieren.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Die verschiedenen Ansätze zur Erstellung von NER-Systemen sind:

  • Wörterbuchbasierte Systeme

    Das wörterbuchbasierte System ist vielleicht der einfachste und grundlegendste NER-Ansatz. Es wird ein Wörterbuch mit vielen Wörtern, Synonymen und einer Vokabelsammlung verwendet. Das System prüft, ob eine bestimmte im Text vorkommende Entität auch im Vokabular vorhanden ist. Durch die Verwendung eines String-Matching-Algorithmus wird eine Gegenprüfung der Entitäten durchgeführt.

    Ein Nachteil bei der Verwendung dieses Ansatzes besteht darin, dass der Vokabulardatensatz für das effektive Funktionieren des NER-Modells ständig aktualisiert werden muss.

  • Regelbasierte Systeme

    Bei diesem Ansatz werden Informationen basierend auf einem Satz voreingestellter Regeln extrahiert. Es werden zwei primäre Regelsätze verwendet,

    Musterbasierte Regeln – Wie der Name schon sagt, folgt eine musterbasierte Regel einem morphologischen Muster oder einer Folge von Wörtern, die im Dokument verwendet werden.

    Kontextbasierte Regeln – Kontextbasierte Regeln hängen von der Bedeutung oder dem Kontext des Wortes im Dokument ab.

  • Auf maschinellem Lernen basierende Systeme

    In auf maschinellem Lernen basierenden Systemen wird statistische Modellierung verwendet, um Entitäten zu erkennen. Bei diesem Ansatz wird eine merkmalsbasierte Darstellung des Textdokuments verwendet. Sie können mehrere Nachteile der ersten beiden Ansätze überwinden, da das Modell erkennen kann Entitätstypen trotz geringfügiger Abweichungen in ihrer Schreibweise.

Anwendungsfälle und Beispiele für die Erkennung benannter Entitäten?

Enthüllung der Vielseitigkeit der Named Entity Recognition (NER):

  1. Chatbots: NER hilft Chatbots wie ChatGPT von OpenAI dabei, Benutzeranfragen zu verstehen, indem es wichtige Entitäten identifiziert.
  2. Kundenservice Es organisiert Kundenfeedback nach Produktnamen und beschleunigt so die Reaktionszeiten.
  3. Finanzen: NER extrahiert wichtige Daten aus Finanzberichten und hilft so bei der Trendanalyse und Risikobewertung.
  4. Gesundheitswesen: Es ruft wichtige Informationen aus klinischen Aufzeichnungen ab und ermöglicht so eine schnellere Datenanalyse.
  5. HR: Es optimiert die Rekrutierung, indem es Bewerberprofile zusammenfasst und Mitarbeiterfeedback kanalisiert.
  6. Nachrichtenanbieter: NER kategorisiert Inhalte in relevante Informationen und Trends und beschleunigt so die Berichterstattung.
  7. Empfehlungsmaschinen: Unternehmen wie Netflix nutzen NER, um Empfehlungen basierend auf dem Benutzerverhalten zu personalisieren.
  8. Suchmaschinen: Durch die Kategorisierung von Webinhalten verbessert NER die Genauigkeit der Suchergebnisse.
  9. Stimmungsanalyse: NER extrahiert Markenerwähnungen aus Bewertungen und unterstützt so Sentiment-Analysetools.

Anwendungen von NER

NER hat mehrere Anwendungsfälle in vielen Bereichen im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Erstellung von Trainingsdatensätzen dafür Maschinelles Lernen und tiefe Lernen Lösungen. Einige der Anwendungen von NER sind:

  • Optimierter Kundensupport

    Ein NER-System kann relevante Kundenbeschwerden, Fragen und Feedback anhand wichtiger Informationen wie Produktnamen, Spezifikationen, Filialstandorte und mehr leicht erkennen. Durch die Filterung nach Prioritätsschlüsselwörtern wird die Beschwerde oder das Feedback passend klassifiziert und an die richtige Abteilung weitergeleitet.

  • Effiziente Humanressourcen

    NER hilft Personalabteilungen, ihren Einstellungsprozess zu verbessern und die Zeitpläne zu verkürzen, indem es die Lebensläufe der Bewerber schnell zusammenfasst. Die NER-Tools können den Lebenslauf scannen und relevante Informationen extrahieren – Name, Alter, Adresse, Qualifikation, Hochschule usw.

    Darüber hinaus kann die Personalabteilung auch NER-Tools verwenden, um die internen Arbeitsabläufe zu rationalisieren, indem Mitarbeiterbeschwerden gefiltert und an die zuständigen Abteilungsleiter weitergeleitet werden.

  • Vereinfachte Inhaltsklassifizierung

    Die Klassifizierung von Inhalten ist eine gewaltige Aufgabe für Nachrichtenanbieter. Die Einteilung der Inhalte in verschiedene Kategorien erleichtert das Entdecken, Gewinnen von Einblicken, Erkennen von Trends und Verstehen der Themen. Ein Name Entitätserkennung Tool kann sich für Nachrichtenanbieter als nützlich erweisen. Es kann viele Artikel scannen, vorrangige Schlüsselwörter identifizieren und Informationen basierend auf Personen, Unternehmen, Standort und mehr extrahieren.

  • Optimierung von Suchmaschinen

    SEO NER hilft bei der Vereinfachung und Verbesserung der Geschwindigkeit und Relevanz von Suchergebnissen. Anstatt die Suchabfrage für Tausende von Artikeln auszuführen, kann ein NER-Modell die Abfrage einmal ausführen und die Ergebnisse speichern. So können anhand der Tags in der Suchanfrage die mit der Suchanfrage verknüpften Artikel schnell aufgegriffen werden.

     

  • Genaue Inhaltsempfehlung

    Mehrere moderne Anwendungen sind auf NER-Tools angewiesen, um ein optimiertes und individuelles Kundenerlebnis zu bieten. Netflix bietet beispielsweise personalisierte Empfehlungen basierend auf dem Such- und Anzeigeverlauf des Benutzers mithilfe der Erkennung benannter Entitäten.

Named Entity Recognition macht Ihre Maschinelles Lernen Modelle effizienter und zuverlässiger. Sie benötigen jedoch hochwertige Trainingsdatensätze, damit Ihre Modelle optimal funktionieren und die beabsichtigten Ziele erreichen. Sie benötigen lediglich einen erfahrenen Servicepartner, der Ihnen gebrauchsfertige Qualitätsdatensätze zur Verfügung stellen kann. Wenn das der Fall ist, ist Shaip Ihre bisher beste Wahl. Kontaktieren Sie uns für umfassende NER-Datensätze, die Sie bei der Entwicklung effizienter und fortschrittlicher ML-Lösungen für Ihre KI-Modelle unterstützen.

[Lesen Sie auch: Fallstudie: Named Entity Recognition (NER) für klinisches NLP]

Wie funktioniert die Erkennung benannter Entitäten?

Das Eintauchen in den Bereich der Named Entity Recognition (NER) offenbart eine systematische Reise, die mehrere Phasen umfasst:

  • Tokenisierung

    Zunächst werden die Textdaten in kleinere Einheiten, sogenannte Token, zerlegt, die von Wörtern bis hin zu Sätzen reichen können. Beispielsweise ist die Aussage „Barack Obama war der Präsident der USA“ in Token wie „Barack“, „Obama“, „war“, „der“, „Präsident“, „von“, „der“ und „ USA".

  • Entitätserkennung

    Mithilfe einer Mischung aus linguistischen Richtlinien und statistischen Methoden werden potenzielle benannte Entitäten beleuchtet. In dieser Phase ist das Erkennen von Mustern wie der Großschreibung von Namen („Barack Obama“) oder unterschiedlichen Formaten (z. B. Datumsangaben) von entscheidender Bedeutung.

  • Entitätsklassifizierung

    Nach der Erkennung werden Entitäten in vordefinierte Kategorien wie „Person“, „Organisation“ oder „Standort“ sortiert. Modelle des maschinellen Lernens, die auf gekennzeichneten Datensätzen basieren, sind häufig die Grundlage für diese Klassifizierung. Hier wird „Barack Obama“ als „Person“ und „USA“ als „Ort“ getaggt.

  • Kontextuelle Bewertung

    Die Leistungsfähigkeit von NER-Systemen wird häufig durch die Bewertung des umgebenden Kontexts verstärkt. Beispielsweise hilft der Kontext in der Formulierung „Washington war Zeuge eines historischen Ereignisses“, dass „Washington“ eher ein Ort als der Name einer Person ist.

  • Verfeinerung nach der Bewertung

    Nach der anfänglichen Identifizierung und Klassifizierung kann eine Verfeinerung nach der Bewertung erfolgen, um die Ergebnisse zu verfeinern. In dieser Phase könnten Unklarheiten behoben, Multi-Token-Entitäten zusammengeführt oder Wissensdatenbanken genutzt werden, um die Entitätsdaten zu erweitern.

Dieser umrissene Ansatz entmystifiziert nicht nur den Kern von NER, sondern optimiert auch den Inhalt für Suchmaschinen und erhöht die Sichtbarkeit des komplexen Prozesses, den NER verkörpert.

Vorteile und Herausforderungen von NER?

Vorteile:

  1. Informationsextraktion: NER identifiziert Schlüsseldaten und unterstützt so den Informationsabruf.
  2. Inhaltsorganisation: Es hilft bei der Kategorisierung von Inhalten, nützlich für Datenbanken und Suchmaschinen.
  3. Verbesserte Benutzererfahrung: NER verfeinert Suchergebnisse und personalisiert Empfehlungen.
  4. Aufschlussreiche Analyse: Es erleichtert die Stimmungsanalyse und Trenderkennung.
  5. Automatisierter Workflow: NER fördert die Automatisierung und spart Zeit und Ressourcen.

Einschränkungen/Herausforderungen:

  1. Mehrdeutigkeitsauflösung: Schwierigkeiten bei der Unterscheidung ähnlicher Einheiten.
  2. Domänenspezifische Anpassung: Ressourcenintensiv in verschiedenen Domänen.
  3. Sprachabhängigkeit: Die Wirksamkeit variiert je nach Sprache.
  4. Mangel an gekennzeichneten Daten: Benötigt große beschriftete Datensätze für das Training.
  5. Umgang mit unstrukturierten Daten: Erfordert fortgeschrittene Techniken.
  6. Leistungsmessung: Eine genaue Bewertung ist komplex.
  7. Echtzeitverarbeitung: Geschwindigkeit und Genauigkeit in Einklang zu bringen, ist eine Herausforderung.

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