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 semantik kısmında yardımcı olur NLP, kelimelerin anlamlarını çıkarma, ilişkilerine göre tanımlama ve bulma.
NER'nin Yaygın Örnekleri
Önceden belirlenmiş yaygın örneklerden bazıları varlık kategorizasyonu şunlardır:
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.
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.
NER uygulamaları
NER, Doğal Dil İşleme ve eğitim veri kümeleri oluşturma ile ilgili birçok alanda çeşitli kullanım örneklerine sahiptir. makine öğrenme ve derin öğrenme çözümler. NER uygulamalarından bazıları şunlardır:
Kolaylaştırılmış Müşteri Desteği
Bir NER sistemi, ürün adları, teknik özellikler, şube konumu ve daha fazlası gibi önemli bilgilere dayalı olarak ilgili müşteri şikayetlerini, sorgularını ve geri bildirimlerini kolayca tespit edebilir. Şikayet veya geri bildirim uygun bir şekilde sınıflandırılır ve öncelikli anahtar kelimeleri filtreleyerek doğru departmana yönlendirilir.
Verimli İnsan Kaynakları
NER, İnsan Kaynakları ekiplerinin işe alım süreçlerini iyileştirmelerine ve başvuranların özgeçmişlerini hızla özetleyerek zaman çizelgelerini kısaltmalarına yardımcı olur. NER araçları özgeçmişi tarayabilir ve ilgili bilgileri çıkarabilir - ad, yaş, adres, nitelik, kolej vb.
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
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
Birkaç modern uygulama, optimize edilmiş ve özelleştirilmiş bir müşteri deneyimi sunmak için NER araçlarına bağlıdır. Örneğin Netflix, adlandırılmış varlık tanımayı kullanarak kullanıcıların arama ve görüntüleme geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş öneriler sunar.
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.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 bahsiniz. AI modelleriniz için verimli ve gelişmiş ML çözümleri geliştirmenize yardımcı olacak kapsamlı NER veri kümeleri için bize ulaşın.P