Varlık Tanıma (NER) Adlandırılmış Nedir – Örnek, Kullanım Durumları, Avantajlar ve Zorluklar

• 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.

• Derin öğrenme

  NER için derin öğrenme yöntemleri, uzun vadeli metin bağımlılıklarını anlamak için RNN'ler ve transformatörler gibi sinir ağlarının gücünden yararlanır. Bu yöntemleri kullanmanın temel yararı, bol miktarda eğitim verisi içeren büyük ölçekli NER görevleri için çok uygun olmalarıdır.

  Ayrıca karmaşık kalıpları ve özellikleri verilerin kendisinden öğrenebilirler, böylece manuel eğitim ihtiyacını ortadan kaldırabilirler. Ama bir sorun var. Bu yöntemler, eğitim ve dağıtım için büyük miktarda hesaplama gücü gerektirir.

• Hibrit Yöntemler

  Bu yöntemler, adlandırılmış varlıkları çıkarmak için kural tabanlı, istatistiksel ve makine öğrenimi gibi yaklaşımları birleştirir. Amaç, her yöntemin güçlü yönlerini birleştirerek zayıf yönlerini en aza indirmektir. Hibrit yöntemleri kullanmanın en iyi yanı, çeşitli veri kaynaklarından varlıkları çıkarabileceğiniz birden fazla tekniği birleştirerek elde ettiğiniz esnekliktir.

  Ancak, birden fazla yaklaşımı birleştirdiğinizde iş akışı kafa karıştırıcı hale gelebileceğinden, bu yöntemlerin tek yaklaşımlı yöntemlere göre çok daha karmaşık hale gelme olasılığı vardır.

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) için Kullanım Durumları?

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

• Sohbet robotları: GPT gibi sohbet robotlarının temel varlıkları belirleyerek kullanıcı sorgularını anlamasına yardımcı olur.
• Müşteri Desteği: Geri bildirimleri ürüne göre kategorilere ayırarak yanıt süresini hızlandırır.
  
• Finans: Finansal raporlardan trend analizi ve risk değerlendirmesi için önemli verileri çıkarır.
• Sağlık hizmeti: Elektronik sağlık kayıtlarından (EHR) hasta verilerinin çıkarılması.
• İK: Başvuru sahiplerinin profillerini özetleyerek ve geri bildirimleri ileterek işe alım sürecini kolaylaştırır.
• Haber Sağlayıcılar: İçeriği ilgili bilgilere göre kategorilere ayırır, raporlamayı hızlandırır.
• Öneri Motorları: Netflix gibi şirketler, önerileri kullanıcı davranışına göre kişiselleştirmek için NER'i kullanıyor.
• Arama motorları: NER, web içeriğini kategorilere ayırarak arama sonucu doğruluğunu artırır.
• Duygu Analizi: EMarka hakkındaki yorumları incelemelerden çıkararak duygu analizi araçlarını destekler.
• e-Ticaret: Kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimlerini geliştirmek.
• Yasal: Sözleşmelerin ve hukuki belgelerin analizi.

Adlandırılmış Varlık Tanıma'yı (NER) Kimler Kullanır?

Güçlü doğal dil işleme (NLP) tekniklerinden biri olan NER (Adlandırılmış Varlık Tanıma), çeşitli endüstrilere ve alanlara doğru yol almıştır. İşte bazı örnekler:

• Arama motorları: NER, Google ve Bing gibi günümüz arama motorlarının temel bir bileşenidir. Daha alakalı arama sonuçları sağlamak amacıyla web sayfalarındaki ve arama sorgularındaki varlıkları tanımlamak ve kategorilere ayırmak için kullanılır. Örneğin, NER'in yardımıyla arama motoru, şirket olan "Apple" ile meyve olan "elma"yı bağlama dayalı olarak ayırt edebilir.
• Sohbet robotları: Sohbet robotları ve yapay zeka asistanları, kullanıcı sorgularından önemli varlıkları anlamak için NER'i kullanabilir. Chatbotlar bunu yaparak daha kesin yanıtlar verebilir. Örneğin, “Central Park yakınında İtalyan restoranları bul” diye sorarsanız, sohbet robotu mutfak türü olarak “İtalyan”ı, yer olarak “restoranlar”ı ve konum olarak “Central Park”ı anlayacaktır.
• Araştırmacı Gazetecilik: Tanınmış bir medya kuruluşu olan Uluslararası Araştırmacı Gazeteciler Konsorsiyumu (ICIJ), 11.5 milyon mali ve hukuki belgenin büyük bir sızıntısı olan Panama Belgelerini analiz etmek için NER'i kullandı. Bu durumda NER, milyonlarca yapılandırılmamış belgedeki kişileri, kuruluşları ve konumları otomatik olarak tanımlamak ve offshore vergi kaçakçılığının gizli ağlarını ortaya çıkarmak için kullanıldı.
• Biyoinformatik: Alanında BiyoinformatikNER, genler, proteinler, ilaçlar ve hastalıklar gibi temel varlıkları biyomedikal araştırma makalelerinden ve klinik deney raporlarından çıkarmak için kullanılır. Bu tür veriler ilaç keşfi sürecini hızlandırmaya yardımcı olur.
• Sosyal Medya İzleme: Sosyal medyadaki markalar, reklam kampanyalarının genel metriklerini ve rakiplerinin performansını izlemek için NER'i kullanıyor. Örneğin, markasından bahseden tweetleri analiz etmek için NER'i kullanan bir havayolu var. Sorunu olabildiğince hızlı çözebilmeleri için belirli bir havaalanında "kayıp bagaj" gibi varlıklar hakkındaki olumsuz yorumları tespit eder.
• İçeriğe Dayalı Reklamcılık: Reklam platformları, içeriğin yanında daha alakalı reklamlar görüntülemek üzere web sayfalarından önemli varlıkları çıkarmak için NER'i kullanır ve sonuçta reklam hedeflemeyi ve tıklama oranlarını iyileştirir. Örneğin, NER bir seyahat blogunda "Hawaii", "oteller" ve "plajlar" tespit ederse, reklam platformu genel otel zincirleri yerine Hawaii tatil köylerine yönelik fırsatları gösterecektir.
• İşe Alma ve Özgeçmiş Taraması: NER'e, başvuranın becerilerine, deneyimine ve geçmişine dayalı olarak gerekli becerileri ve nitelikleri tam olarak bulması talimatını verebilirsiniz. Örneğin bir işe alım ajansı, adayları otomatik olarak eşleştirmek için NER'i kullanabilir.

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) Uygulamaları Tüm Sektörlerde

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

• Kullanıcı 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.

• 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

  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: NLP nedir? Nasıl Çalışır, Yararları, Zorlukları, Örnekler

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 Araçları ve Kütüphanelerinin Karşılaştırması:

Birkaç güçlü araç ve kütüphane NER uygulamasını kolaylaştırır. İşte bazı popüler seçeneklerin karşılaştırması:

NER'in Avantajları ve Zorlukları?

Faydaları:

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

Sınırlamalar / Zorluklar:

• Belirsizlik Çözümü: "Amazon" gibi benzer varlıkları bir nehir veya şirket olarak ayırt etmede zorluk çekiyor.
• Etki Alanına Özel Uyarlama: Çeşitli alanlarda kaynak yoğun.
• Dil Varyasyonları: Etkililiği argo ve bölgesel farklılıklardan dolayı değişmektedir.
• Etiketli Verilerin Kıtlığı: Eğitim için büyük etiketli veri kümelerine ihtiyaç vardır.
• Yapılandırılmamış Verileri İşleme: İleri teknikler gerektirir.
• Performans ölçümü: Doğru değerlendirme karmaşıktır.
• Gerçek Zamanlı İşleme: Hızı doğrulukla dengelemek zordur.
• Bağlam Bağımlılığı: Doğruluk, çevredeki metin nüanslarını anlamaya dayanır.
• Veri Azlığı: Özellikle niş alanlar için önemli miktarda etiketli veri setine ihtiyaç vardır.

NER'in geleceği

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) köklü bir alan olsa da hâlâ yapılması gereken çok iş var. Göz önünde bulundurabileceğimiz umut verici alanlardan biri, transformatörler ve önceden eğitilmiş dil modelleri dahil olmak üzere derin öğrenme teknikleridir, böylece NER'in performansı daha da geliştirilebilir.

Bir başka heyecan verici fikir ise doktorlar veya avukatlar gibi farklı mesleklere yönelik özel NER sistemleri oluşturmaktır. Farklı sektörlerin kendi kimlik türleri ve kalıpları olduğundan, bu spesifik bağlamlarda NER sistemleri oluşturmak daha kesin ve alakalı sonuçlar sağlayabilir.

Ayrıca, çok dilli ve diller arası NER de her zamankinden daha hızlı büyüyen bir alandır. İş dünyasının giderek küreselleşmesiyle birlikte, çeşitli dilsel yapıları ve komut dosyalarını işleyebilen NER sistemleri geliştirmemiz gerekiyor.

Sonuç