Named Entity Recognition (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: Apfel
  • Adresse: 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 von Verarbeitung natürlicher Sprache. Das primäre Ziel von NER ist strukturiert abzuarbeiten 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 des 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:

Häufige Beispiele für Ner Person: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Adresse: 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.

Anwendungen von NER

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

  • Optimierter Kundensupport

    Ein NER-System kann relevante Kundenbeschwerden, Anfragen und Rückmeldungen auf der Grundlage wichtiger Informationen wie Produktnamen, Spezifikationen, Filialstandort und mehr leicht erkennen. Die Beschwerde oder das Feedback wird passend klassifiziert und durch das Filtern von vorrangigen Schlüsselwörtern an die richtige Abteilung weitergeleitet.

  • Effiziente Humanressourcen

    NER hilft Personalteams, ihren Einstellungsprozess zu verbessern und die Fristen zu verkürzen, indem es die Lebensläufe von Bewerbern schnell zusammenfasst. Die NER-Tools können den Lebenslauf scannen und relevante Informationen extrahieren – Name, Alter, Adresse, Qualifikation, Hochschule und so weiter.

    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. Beispielsweise bietet Netflix personalisierte Empfehlungen basierend auf dem Such- und Ansichtsverlauf der Benutzer 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. Alles, was Sie brauchen, ist ein erfahrener Servicepartner, der Ihnen gebrauchsfertige Qualitätsdatensätze zur Verfügung stellt. Wenn das der Fall ist, ist Shaip Ihre beste Wahl. Wenden Sie sich an uns, um umfassende NER-Datensätze zu erhalten, die Sie bei der Entwicklung effizienter und fortschrittlicher ML-Lösungen für Ihre KI-Modelle unterstützen.

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