Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) – Konsept, Türler ve Uygulamalar

Ne zaman bir kelime duysak veya bir metin okusak, kelimeyi insanlara, yere, konuma, değerlere ve daha fazlasına göre tanımlama ve kategorilere ayırma konusunda doğal bir yeteneğe sahibiz. İnsanlar bir kelimeyi çabucak tanıyabilir, kategorilere ayırabilir ve bağlamı anlayabilir. Örneğin, 'Steve Jobs' kelimesini duyduğunuzda, hemen en az üç ila dört nitelik düşünebilir ve varlığı kategorilere ayırabilirsiniz,

  • Kişi: Steve Jobs
  • Şirket: Apple
  • Lokasyon: Kaliforniya

Bilgisayarlar bu doğal yeteneğe sahip olmadığı için, kelimeleri veya metinleri tanımlamak ve sınıflandırmak için yardımımıza ihtiyaç duyarlar. O nerede Adlandırılmış Varlık Tanıma (EŞ) devreye giriyor.

NER ve NLP ile ilişkisi hakkında kısa bir bilgi edinelim.

Adlandırılmış Varlık Tanıma nedir?

Adlandırılmış Varlık Tanıma, Doğal Dil İşleme'nin bir parçasıdır. Birincil amacı NER işlemek yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler ve bu adlandırılmış varlıkları önceden tanımlanmış kategoriler halinde sınıflandırın. Bazı yaygın kategoriler ad, konum, şirket, zaman, parasal değerler, etkinlikler ve daha fazlasını içerir.

Özetle, NER şunlarla ilgilenir:

  • Adlandırılmış varlık tanıma/algılama – Bir belgedeki bir kelimeyi veya kelime dizisini tanımlama.
  • Adlandırılmış varlık sınıflandırması – Tespit edilen her varlığın önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırılması.

Fakat NER, NLP ile nasıl ilişkilidir?

Doğal Dil işleme, konuşma ve metinden anlam çıkarabilen akıllı makinelerin geliştirilmesine yardımcı olur. Makine Öğrenimi, büyük miktarlarda doğal dil üzerinde eğitim vererek bu akıllı sistemlerin öğrenmeye devam etmesine yardımcı olur. veri kümeleri.

Genel olarak, NLP üç ana kategoriden oluşur:

  • Dilin yapısını ve kurallarını anlamak – Sözdizimi
  • Sözcüklerin, metnin ve konuşmanın anlamlarını türetme ve aralarındaki ilişkileri belirleme - Anlambilim
  • Konuşulan kelimeleri belirleme ve tanıma ve bunları metne dönüştürme - Konuşma

NER, kelimelerin anlamlarını çıkararak, onları ilişkilerine göre tanımlayıp konumlandırarak NLP'nin semantik kısmında yardımcı olur.

NER'nin Yaygın Örnekleri

Önceden belirlenmiş yaygın örneklerden bazıları varlık kategorizasyonu şunlardır:

Ner Örnekleri
NER örnekleri

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

Lokasyon: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brezilya, Cambridge

Organizasyon: Samsung, Disney, Yale Üniversitesi, Google

Zaman: 15.35, 12,

Diğer kategoriler arasında Sayısal değerler, İfade, E-posta Adresleri ve Tesis bulunur.

Adlandırılmış Varlık Tanımadaki Belirsizlik

Bir terimin ait olduğu kategori, insanlar için sezgisel olarak oldukça açıktır. Ancak bilgisayarlarda durum böyle değil – sınıflandırma sorunlarıyla karşılaşıyorlar. Örneğin:

Manchester City (organizasyon) Premier Lig Kupasını kazandı, oysa aşağıdaki cümlede organizasyon farklı şekilde kullanılıyor. Manchester City (Lokasyon) bir tekstil ve endüstriyel güç merkeziydi.

NER modelinizin ihtiyaçları Eğitim verileri doğru yürütmek varlık çıkarma ve sınıflandırma. Modelinizi Shakespeare İngilizcesi üzerine eğitiyorsanız, söylemeye gerek yok, Instagram'ın şifresini çözemez.

Farklı NER Yaklaşımları

Birincil hedef bir NER modeli metin belgelerindeki varlıkları etiketlemek ve kategorize etmektir. Aşağıdaki üç yaklaşım genellikle bu amaç için kullanılır. Ancak, bir veya daha fazla yöntemi birleştirmeyi de seçebilirsiniz.

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.

NER sistemleri oluşturmaya yönelik farklı yaklaşımlar şunlardır:

  • Sözlük tabanlı sistemler

    Sözlük tabanlı sistem, belki de en basit ve temel NER yaklaşımıdır. Birçok kelime, eş anlamlı ve kelime koleksiyonu içeren bir sözlük kullanacaktır. Sistem, metinde bulunan belirli bir varlığın sözlükte de bulunup bulunmadığını kontrol edecektir. Bir dizi eşleştirme algoritması kullanılarak, varlıkların çapraz kontrolü gerçekleştirilir.

    Bu yaklaşımı kullanmanın bir dezavantajı, NER modelinin etkin çalışması için kelime veri setinin sürekli olarak yükseltilmesine ihtiyaç duyulmasıdır.

  • Kural tabanlı sistemler

    Bu yaklaşımda, bilgiler önceden belirlenmiş bir dizi kurala dayalı olarak çıkarılır. Kullanılan iki temel kural grubu vardır,

    Kalıp tabanlı kurallar – Adından da anlaşılacağı gibi, kalıp tabanlı bir kural, belgede kullanılan morfolojik bir kalıbı veya kelime dizisini takip eder.

    Bağlama dayalı kurallar – Bağlama dayalı kurallar, belgedeki kelimenin anlamına veya bağlamına bağlıdır.

  • Makine öğrenimi tabanlı sistemler

    Makine öğrenimi tabanlı sistemlerde, varlıkları tespit etmek için istatistiksel modelleme kullanılır. Bu yaklaşımda metin belgesinin özellik tabanlı bir temsili kullanılır. Model tanıyabildiğinden, ilk iki yaklaşımın çeşitli dezavantajlarının üstesinden gelebilirsiniz. varlık türleri yazımlarında küçük farklılıklar olmasına rağmen.

Adlandırılmış Varlık Tanıma Kullanım Durumları ve Örnekleri?

Adlandırılmış Varlık Tanıma'nın (NER) Çok Yönlülüğünün Ortaya Çıkarılması:

  1. Sohbet robotları: NER, OpenAI'nin ChatGPT'si gibi sohbet robotlarının, önemli varlıkları tanımlayarak kullanıcı sorgularını anlamalarına yardımcı olur.
  2. Müşteri Desteği: Müşteri geri bildirimlerini ürün adlarına göre düzenleyerek yanıt sürelerini hızlandırır.
  3. Finans: NER, finansal raporlardan önemli verileri çıkararak trend analizine ve risk değerlendirmesine yardımcı olur.
  4. Sağlık hizmeti: Daha hızlı veri analizini teşvik ederek klinik kayıtlardan önemli bilgileri alır.
  5. İK: Başvuru sahibi profillerini özetleyerek ve çalışanların geri bildirimlerini kanalize ederek işe alım sürecini kolaylaştırır.
  6. Haber Sağlayıcılar: NER, içeriği ilgili bilgi ve trendlere göre sınıflandırarak raporlamayı hızlandırır.
  7. Öneri Motorları: Netflix gibi şirketler, önerileri kullanıcı davranışına göre kişiselleştirmek için NER'i kullanıyor.
  8. Arama motorları: NER, web içeriğini kategorilere ayırarak arama sonucu doğruluğunu artırır.
  9. Duygu Analizi: NER, markadan bahsedilenleri incelemelerden çıkararak duyarlılık analizi araçlarını besliyor.

NER uygulamaları

NER'in Doğal Dil İşleme ve eğitim veri kümeleri oluşturmayla ilgili birçok alanda çeşitli kullanım durumları vardır. makine öğrenme ve derin öğrenme çözümler. NER uygulamalarından bazıları şunlardır:

  • Kolaylaştırılmış Müşteri Desteği

    Bir NER sistemi, ürün adları, teknik özellikler, şube konumları ve daha fazlası gibi önemli bilgilere dayanarak ilgili müşteri şikayetlerini, sorularını ve geri bildirimlerini kolayca tespit edebilir. Şikayet veya geri bildirim uygun şekilde sınıflandırılır ve öncelikli anahtar kelimeler filtrelenerek doğru departmana yönlendirilir.

  • Verimli İnsan Kaynakları

    NER, başvuru sahiplerinin özgeçmişlerini hızla özetleyerek İnsan Kaynakları ekiplerinin işe alım süreçlerini iyileştirmelerine ve zaman çizelgelerini kısaltmalarına yardımcı olur. NER araçları özgeçmişi tarayabilir ve ad, yaş, adres, yeterlilik, üniversite vb. gibi ilgili bilgileri çıkarabilir.

    Ek olarak, İK departmanı, çalışan şikayetlerini filtreleyerek ve bunları ilgili departman başkanlarına ileterek dahili iş akışlarını düzene sokmak için NER araçlarını da kullanabilir.

  • Basitleştirilmiş İçerik Sınıflandırması

    İçerik sınıflandırması, haber sağlayıcılar için çok büyük bir görevdir. İçeriği farklı kategorilerde sınıflandırmak, keşfetmeyi, içgörü kazanmayı, eğilimleri belirlemeyi ve konuları anlamayı kolaylaştırır. Adlandırılmış Varlık Tanıma aracı haber sağlayıcılar için kullanışlı olabilir. Birçok makaleyi tarayabilir, öncelikli anahtar kelimeleri belirleyebilir ve kişilere, organizasyona, konuma ve daha fazlasına dayalı olarak bilgi çıkarabilir.

  • Arama Motorlarını Optimize Etme

    Arama Motoru Optimizasyonu NER arama sonuçlarının hızını ve alaka düzeyini basitleştirmeye ve iyileştirmeye yardımcı olur. Bir NER modeli binlerce makale için arama sorgusu çalıştırmak yerine sorguyu bir kez çalıştırabilir ve sonuçları kaydedebilir. Böylece, arama sorgusundaki etiketlere bağlı olarak, sorguyla ilişkili makaleler hızlı bir şekilde alınabilir.

     

  • Doğru İçerik önerisi

    Pek çok modern uygulama, optimize edilmiş ve özelleştirilmiş bir müşteri deneyimi sunmak için NER araçlarına güveniyor. Örneğin Netflix, adlandırılmış varlık tanımayı kullanarak kullanıcının arama ve görüntüleme geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş öneriler sağlar.

Adlandırılmış Varlık Tanıma, makine öğrenme modeller daha verimli ve güvenilirdir. Ancak modellerinizin optimum düzeyde çalışması ve istenen hedeflere ulaşması için kaliteli eğitim veri kümelerine ihtiyacınız var. Tek ihtiyacınız olan, size kullanıma hazır kaliteli veri kümeleri sağlayabilecek deneyimli bir hizmet ortağıdır. Durum buysa, Shaip şimdiye kadarki en iyi seçeneğiniz. AI modelleriniz için verimli ve gelişmiş ML çözümleri geliştirmenize yardımcı olacak kapsamlı NER veri kümeleri için bize ulaşın.

[Ayrıca Okuyun: Vaka Çalışması: Klinik NLP için Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)]

Adlandırılmış varlık tanıma nasıl çalışır?

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) alanına girmek, birkaç aşamadan oluşan sistematik bir yolculuğu ortaya çıkarır:

  • dizgeciklere

    Başlangıçta metinsel veriler, sözcüklerden cümlelere kadar değişebilen, belirteçler adı verilen daha küçük birimlere bölünür. Örneğin, "Barack Obama ABD'nin başkanıydı" ifadesi "Barack", "Obama", "oldu", "the", "başkan", "of", "the" ve "gibi belirteçlere bölünmüştür. AMERİKA BİRLEŞİK DEVLETLERİ".

  • Varlık Algılama

    Dilsel yönergeler ve istatistiksel metodolojilerin bir karışımı kullanılarak, potansiyel adlandırılmış varlıklar ön plana çıkarılır. İsimlerdeki büyük harfler (“Barack Obama”) veya farklı formatlar (tarihler gibi) gibi kalıpların tanınması bu aşamada çok önemlidir.

  • Varlık Sınıflandırması

    Tespit sonrası varlıklar, "Kişi", "Kuruluş" veya "Konum" gibi önceden tanımlanmış kategorilere göre sıralanır. Etiketli veri kümelerinden beslenen makine öğrenimi modelleri genellikle bu sınıflandırmayı yönlendirir. Burada “Barack Obama” “Kişi”, “ABD” ise “Konum” olarak etiketlenmiştir.

  • Bağlamsal Değerlendirme

    NER sistemlerinin gücü genellikle çevredeki bağlamın değerlendirilmesiyle güçlendirilir. Örneğin, "Washington tarihi bir olaya tanık oldu" ifadesindeki bağlam, "Washington"ın bir kişinin adından ziyade bir yer olarak anlaşılmasına yardımcı olur.

  • Değerlendirme Sonrası İyileştirme

    İlk tanımlama ve sınıflandırmanın ardından, sonuçların daha da netleştirilmesi için değerlendirme sonrası bir iyileştirme yapılabilir. Bu aşama belirsizliklerin üstesinden gelebilir, çoklu token varlıklarını birleştirebilir veya varlık verilerini artırmak için bilgi tabanlarını kullanabilir.

Bu tanımlanmış yaklaşım, yalnızca NER'in özündeki gizemi açığa çıkarmakla kalmıyor, aynı zamanda içeriği arama motorları için optimize ederek NER'in bünyesinde barındırdığı karmaşık sürecin görünürlüğünü artırıyor.

NER'in Avantajları ve Zorlukları?

Faydaları:

  1. Bilgi Çıkarma: NER, önemli verileri tanımlayarak bilgi alımına yardımcı olur.
  2. İçerik Organizasyonu: Veritabanları ve arama motorları için yararlı olan içeriğin sınıflandırılmasına yardımcı olur.
  3. Gelişmiş Kullanıcı Deneyimi: NER, arama sonuçlarını iyileştirir ve önerileri kişiselleştirir.
  4. Anlayışlı Analiz: Duyarlılık analizini ve trend tespitini kolaylaştırır.
  5. Otomatik İş Akışı: NER otomasyonu teşvik ederek zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlar.

Sınırlamalar/Zorluklar:

  1. Belirsizlik Çözümü: Benzer varlıkları ayırt etmekte zorlanır.
  2. Etki Alanına Özel Uyarlama: Çeşitli alanlarda kaynak yoğun.
  3. Dil Bağımlılığı: Etkililik dillere göre değişir.
  4. Etiketli Verilerin Kıtlığı: Eğitim için büyük etiketli veri kümelerine ihtiyaç vardır.
  5. Yapılandırılmamış Verileri İşleme: İleri teknikler gerektirir.
  6. Performans ölçümü: Doğru değerlendirme karmaşıktır.
  7. Gerçek Zamanlı İşleme: Hızı doğrulukla dengelemek zordur.

sosyal paylaşım

Hoşunuza gidebilir