Розпізнавання іменованих сутностей (NER) є важливим інструментом для аналізу текстової інформації, що дозволяє виявляти та класифікувати конкретні об’єкти або мітки в тексті для різноманітних цілей.
Від розрізнення імен осіб до ідентифікації дат, організацій, географічних локацій та інших категорій, NER сприяє глибшому розумінню мови.
Велика кількість організацій обробляє значні обсяги даних у вигляді текстового контенту, особистих відомостей, відгуків клієнтів, специфікацій продуктів тощо.
Коли потрібна миттєва інформація, виконання пошукових запитів може виявитися ресурсомістким, особливо при роботі з великими масивами даних.
NER пропонує ефективне рішення для організацій, що прагнуть швидко знаходити необхідні дані, спрощуючи процеси пошуку.
У цій статті ми детально розглянемо NER, його математичні основи, різноманітні способи застосування та інші важливі аспекти.
Отже, почнемо!
Що таке розпізнавання іменованих сутностей?
Розпізнавання іменованих сутностей (NER) – це метод обробки природної мови (NLP), який автоматично ідентифікує та категоризує сутності в неструктурованих текстових даних.
Ці сутності можуть охоплювати різноманітну інформацію, таку як назви організацій, місцеположення, імена, числові значення, дати та інші. NER дозволяє комп’ютерам витягувати ці елементи, що робить його цінним інструментом для багатьох застосувань, таких як переклад, відповіді на запитання та інші в різних галузях.
Джерело: Скалер
Отже, NER аналізує неструктурований текст, щоб виявити та класифікувати різні об’єкти за заданими категоріями, наприклад, організації, медичні коди, числові значення, імена людей, відсотки, грошові суми, часові інтервали тощо.
Розглянемо приклад:
[Олександр] придбав нерухомість у [Компанії Y] у [2023 році]. Тут сутності, виявлені NER, виділені дужками. Вони класифікуються наступним чином:
- Олександр – Ім’я людини
- Компанія Y – Організація
- 2023 – Час
NER застосовується в різних сферах штучного інтелекту, включаючи глибоке навчання, машинне навчання (ML) та нейронні мережі. Це важливий компонент систем NLP, таких як інструменти аналізу настроїв, пошукові системи та чат-боти. Крім того, його можна використовувати у фінансовій сфері, підтримці клієнтів, вищій освіті, охороні здоров’я, управлінні персоналом та аналізі соціальних мереж.
Простіше кажучи, NER автоматично ідентифікує, класифікує та витягує важливі дані з неструктурованого тексту. Він здатен оперативно вилучати ключову інформацію з великих наборів даних.
NER надає організаціям важливу інформацію про продукти, ринкові тенденції, клієнтів і конкурентів. Наприклад, медичні установи використовують NER для вилучення важливих медичних даних із записів пацієнтів. Багато компаній застосовують його для моніторингу згадок про себе в різних публікаціях.
Ключові поняття: NER
Для розуміння NER важливо ознайомитися з основними поняттями. Розглянемо деякі ключові терміни, що використовуються в NER.
- Іменована сутність: будь-яке слово або фраза, що відноситься до місця, організації, особи або іншого ідентифікованого об’єкта.
- Корпус: колекція текстових матеріалів, що використовуються для аналізу мови та навчання моделей NER.
- POS-теги: процес позначення слів у тексті відповідно до їх граматичної ролі, наприклад, прикметники, дієслова, іменники.
- Розбиття на частини: процес групування слів у значущі фрази на основі синтаксичної структури та частин мови.
- Дані для навчання та тестування: набори даних, що використовуються для навчання моделі NER та оцінки її ефективності.
Застосування NER у NLP
NER має широке застосування в обробці природної мови, включаючи аналіз настроїв, системи рекомендацій, відповіді на запитання, вилучення інформації тощо.
- Аналіз настроїв: NER використовується для ідентифікації почуттів, виражених у тексті щодо конкретної сутності, наприклад, товару чи послуги. Ці дані допомагають покращити досвід клієнтів та визначити області для вдосконалення.
- Системи рекомендацій: NER допомагає визначити інтереси користувачів на основі сутностей, згаданих в їхній онлайн-активності. Ця інформація використовується для надання персоналізованих рекомендацій.
- Відповіді на запитання: NER дозволяє виявляти конкретні сутності в тексті, які використовуються для надання відповідей на запитання. Це особливо корисно для віртуальних помічників і чат-ботів.
- Вилучення інформації: NER використовується для отримання важливих даних з великих обсягів неструктурованого тексту, такого як пости в соціальних мережах, відгуки, статті новин. Ці дані використовуються для аналізу та прийняття рішень на основі отриманої інформації.
Математичні аспекти NER
Процес NER включає в себе різноманітні математичні концепції, такі як машинне навчання, глибоке навчання та теорія ймовірностей. Розглянемо деякі математичні методи:
- Приховані марковські моделі: HMM є статистичним підходом для послідовної класифікації завдань, таких як NER. Він представляє послідовність слів у тексті як набір станів, де кожен стан відображає певну іменовану сутність. Аналізуючи ймовірності, можна ідентифікувати іменовані сутності в тексті.
- Глибоке навчання: методи глибокого навчання, такі як нейронні мережі, використовуються для ефективної і точної ідентифікації та класифікації іменованих сутностей.
- Умовні випадкові поля: ця графічна модель застосовується в завданнях позначення послідовності. Вона моделює умовну ймовірність кожного тегу, враховуючи послідовність слів, що дозволяє ідентифікувати іменовані сутності.
Як працює NER?
Джерело: Публікації ACS
Розпізнавання іменованих сутностей (NER) функціонує як процес вилучення інформації, який складається з кількох основних етапів:
#1. Попередня обробка тексту
На першому етапі NER текст готується до аналізу. Це включає токенізацію, коли текст поділяється на окремі токени, перед тим як NER починає ідентифікувати сутності.
Наприклад, фразу “Білл Гейтс заснував Microsoft” можна розділити на токени “Білл”, “Гейтс”, “заснував” і “Microsoft”.
#2. Визначення сутностей
Потенційні іменовані сутності виявляються за допомогою статистичних методів або лінгвістичних правил. Цей етап включає розпізнавання шаблонів, таких як дати або слова з великої літери (наприклад, “Білл Гейтс”). Після попередньої обробки алгоритми NER сканують текст для виявлення слів, що відповідають сутностям.
#3. Класифікація сутностей
Після виявлення сутності класифікуються за типами, класами або групами. Типовими категоріями є організації, дати, місцеположення, особи тощо. Це досягається за допомогою моделей машинного навчання, навчених на відповідних даних.
Наприклад, “Білл Гейтс” ідентифікується як “особа”, а “Microsoft” – як “організація”.
#4. Контекстний аналіз
NER враховує контекст для підвищення точності. На цьому етапі аналізується контекст, в якому з’являються сутності, що дозволяє точно їх категоризувати.
Наприклад, у фразі “Білл Гейтс заснував Microsoft”, контекст допомагає системі ідентифікувати “Білл” як ім’я особи, а не, скажімо, платіжний рахунок.
#5. Подальша обробка
Після первинної ідентифікації та категоризації, додаткова обробка уточнює результати. Це включає вирішення неоднозначностей, використання баз знань та об’єднання сутностей, що складаються з декількох слів, для покращення якості вилучених даних.
NER дозволяє інтерпретувати та розуміти неструктурований текст, що містить важливі для бізнесу дані, отримуючи їх зі статей новин, веб-сторінок, наукових публікацій, соціальних мереж тощо.
Розпізнаючи та класифікуючи іменовані сутності, NER додає текстовим даним додатковий рівень структури та значення.
Методи NER
Найпоширеніші методи:
#1. Метод на основі керованого машинного навчання
Цей метод використовує моделі машинного навчання, навчені на текстах, де іменовані сутності попередньо позначені людьми.
Він застосовує алгоритми, такі як максимальна ентропія та умовні випадкові поля, для створення статистичних мовних моделей. Ефективний для розв’язання мовних неоднозначностей, але потребує великої кількості навчальних даних.
#2. Системи на основі правил
Цей метод використовує набір правил для вилучення інформації, наприклад, наявність заголовків або великих літер. Потребує значного втручання людини для введення, контролю та модифікації правил. Може пропускати текстові варіанти, що не включені до навчальних анотацій. Тому системи на основі правил не завжди справляються зі складними мовними моделями.
#3. Системи на основі словників
Використовують словник, що містить велику кількість синонімів, для ідентифікації та перевірки іменованих сутностей. Цей метод стикається з проблемами при класифікації іменованих сутностей, які мають різні варіанти написання.
Крім того, існує багато інших сучасних методів NER. Розглянемо їх:
#4. Системи машинного навчання без контролю
Ці системи використовують моделі машинного навчання, які не навчаються на попередньо позначених текстових даних. Моделі неконтрольованого навчання часто більш здатні до виконання складних завдань, ніж моделі під наглядом.
#5. Системи початкового завантаження
Системи початкового завантаження, або самоконтрольовані системи, класифікують іменовані сутності на основі граматичних характеристик, таких як частини мови, використання великих літер та інші попередньо визначені категорії.
Після цього людина коригує систему початкового завантаження, позначаючи прогнози системи як правильні або неправильні, і додає правильні до нового навчального набору.
#6. Нейромережеві системи
Ці системи створюють моделі розпізнавання іменованих сутностей, використовуючи двонаправлені архітектури навчання (наприклад, BERT), нейронні мережі та методи кодування. Цей метод мінімізує необхідність людського втручання.
#7. Статистичні системи
Використовують імовірнісні моделі, навчені на текстових зв’язках і шаблонах, що дозволяє прогнозувати іменовані сутності на основі нових текстових даних.
#8. Системи маркування семантичних ролей
Попередньо обробляє модель розпізнавання іменованих сутностей, використовуючи методи семантичного навчання, які вивчають зв’язок між категоріями та контекстом.
#9. Гібридні системи
Використовують поєднання аспектів декількох різних підходів.
Переваги NER
Моделі NER мають численні переваги:
- NER автоматизує процес вилучення даних з великих масивів тексту.
- Використовується в різних галузях для вилучення ключової інформації з неструктурованого тексту.
- Економить час та ресурси на виконання завдань вилучення даних.
- Підвищує точність процесів обробки природної мови.
- Забезпечує безпеку даних, дозволяючи розміщувати власні моделі NER, що зменшує потребу в обміні конфіденційними даними зі сторонніми постачальниками.
- Можливість адаптуватися до нових типів об’єктів та термінологій.
Проблеми NER
- Неоднозначність: деякі слова в тексті можуть мати кілька значень. Наприклад, слово “Амазонка” може означати компанію, річку або ліс. Диференціація можлива на основі контексту, але ускладнює розпізнавання сутностей.
- Залежність від контексту: значення слів залежить від контексту. Наприклад, слово “Apple” в тексті про техніку означає корпорацію, а в іншому – фрукт.
- Недостатність даних: методи NER на основі машинного навчання залежать від наявності великих обсягів позначених даних. Отримання таких даних, особливо для специфічних областей чи менш поширених мов, може бути складним.
- Мовні варіації: людська мова має багато форм залежно від діалектів, регіональних відмінностей та сленгу. Тому вилучення тексту іншою мовою може бути проблематичним.
- Узагальнення моделі: моделі NER, які успішно класифікують об’єкти в одній області, можуть мати проблеми з узагальненням результатів в інших областях.
Ці проблеми можна вирішити за допомогою вдосконалених алгоритмів, лінгвістичної експертизи та якісних даних. Розвиток NER вимагає від команд розробників постійного вдосконалення методів для вирішення цих проблем.
Варіанти використання NER
#1. Категоризація контенту
Видавництва та новинні агентства створюють велику кількість онлайн-контенту, тому ефективне управління ним є надзвичайно важливим для отримання максимальної користі.
NER автоматично сканує контент і витягує дані, такі як назви організацій, місць і людей, що згадуються у тексті. Знання необхідних тегів для кожної статті допомагає класифікувати їх за визначеною ієрархією, покращуючи доставку контенту.
#2. Алгоритми пошуку
Внутрішні алгоритми пошуку онлайн-видавництв, що містять мільйони статей, можуть збирати всі слова зі статей для кожного пошукового запиту, що є досить трудомістким процесом.
Використовуючи NER, можна легко отримати основні об’єкти з усіх статей і зберігати їх окремо, що прискорює пошук.
#3. Рекомендації контенту
Автоматизація процесу рекомендацій є одним з основних застосувань NER. Системи рекомендацій допомагають відкривати нові ідеї та контент.
Netflix є яскравим прикладом цього, адже ефективна система рекомендацій допомагає збільшити залученість користувачів.
Для новинних видавців NER ефективно рекомендує подібні статті, збираючи теги з однієї статті та пропонуючи інший контент зі схожими сутностями.
#4. Підтримка клієнтів
Підтримка клієнтів є важливим аспектом будь-якої організації, і NER може допомогти в обробці відгуків клієнтів.
Наприклад, якщо клієнт надає відгук: “Персонал магазину Adidas у Сан-Дієго недостатньо обізнаний про спортивне взуття”, NER витягує “Сан-Дієго” (місце розташування) і “спортивне взуття” (продукт).
Таким чином, NER може використовуватися для класифікації скарг і надсилання їх до відповідного відділу організації для вирішення проблеми. Можна створити базу даних з відгуків, розділених за відділами, для подальшого аналізу.
#5. Наукові праці
Веб-сайти онлайн-видань і журналів містять багато наукових статей та досліджень. Організувати ці дані в структурований спосіб може бути непросто.
Щоб спростити цей процес, можна поділити документи на основі відповідних тегів.
Наприклад, є тисячі робіт про машинне навчання. Щоб знайти статтю, в якій згадується використання згорткових нейронних мереж (CNN), можна використати NER для виділення відповідних сутностей, що допоможе швидко знайти потрібну статтю.
Висновок
Розпізнавання іменованих сутностей (NER), техніка обробки природної мови, допомагає ідентифікувати іменовані сутності в неструктурованому тексті та класифікувати їх за заданими категоріями, наприклад, місця, імена, товари тощо.
Основна мета NER полягає у зборі структурованої інформації з неструктурованого тексту та наданні її у зручному для читання форматі. Вона включає різні моделі та процеси і має багато переваг для фахівців та підприємств. NER застосовується в різних галузях, крім обробки природної мови.
Сподіваємось, це пояснення допомогло вам зрозуміти NER та його застосування у вашому бізнесі для отримання цінної інформації.
Ви також можете ознайомитися з найкращими курсами NLP для вивчення обробки природної мови.