単語を聞いたりテキストを読んだりするたびに、単語を識別して、人、場所、場所、価値観などに分類する自然な能力があります。 人間は単語をすばやく認識し、分類し、文脈を理解することができます。 たとえば、「スティーブジョブズ」という言葉を聞くと、すぐに少なくともXNUMXつからXNUMXつの属性を考えて、エンティティをカテゴリに分類できます。
- 人： スティーブ·ジョブズ
- 会社： Apple
- 住所 カリフォルニア
コンピュータにはこのような自然な能力がないため、単語やテキストを識別して分類するために私たちの助けが必要です。 それはどこです 名前付きエンティティの認識 （NER） 戦場に出ます。
NERとそのNLPとの関係について簡単に理解しましょう。
固有表現抽出とは何ですか？
固有表現抽出は、自然言語処理の一部です。 の主な目的 NER 処理することです 構造化データと非構造化データ これらの名前付きエンティティを事前定義されたカテゴリに分類します。 一般的なカテゴリには、名前、場所、会社、時間、金銭的価値、イベントなどがあります。
一言で言えば、NERは以下を扱います。
- 固有表現抽出/検出–ドキュメント内の単語または一連の単語を識別します。
- 名前付きエンティティの分類–検出されたすべてのエンティティを事前定義されたカテゴリに分類します。
しかし、NERはNLPとどのように関連していますか？
自然言語処理は、音声とテキストから意味を抽出できるインテリジェントなマシンの開発に役立ちます。 機械学習は、大量の自然言語をトレーニングすることで、これらのインテリジェントシステムが学習を継続できるようにします データセット.
一般に、NLPは次のXNUMXつの主要なカテゴリで構成されています。
- 言語の構造と規則を理解する– 構文
- 単語、テキスト、スピーチの意味を導き出し、それらの関係を特定する– 意味論
- 話し言葉を識別して認識し、それらをテキストに変換する –スピーチ
NERはのセマンティック部分に役立ちます NLP、単語の意味を抽出し、それらの関係に基づいてそれらを識別および特定します。
NERの一般的な例
所定の一般的な例のいくつか エンティティの分類 には次の値があります:
人： マイケル・ジャクソン、オプラ・ウィンフリー、バラク・オバマ、スーザン・サランドン
住所 カナダ、ホノルル、バンコク、ブラジル、ケンブリッジ
組織： サムスン、ディズニー、イェール大学、グーグル
時間： 15.35、12 PM、
その他のカテゴリには、数値、式、電子メールアドレス、およびファシリティが含まれます。
固有表現抽出のあいまいさ
用語が属するカテゴリは、人間にとって直感的に非常に明確です。 ただし、コンピュータの場合はそうではありません。分類の問題が発生します。 例えば：
マンチェスター市 （組織）プレミアリーグトロフィーを獲得しましたが、次の文では組織の使用方法が異なります。 マンチェスター市 （位置情報）は繊維と産業の大国でした。
NERモデルのニーズ トレーニングデータ 正確に実施する エンティティ抽出 と分類。 言うまでもなく、シェイクスピア英語でモデルをトレーニングしている場合、Instagramを解読することはできません。
さまざまなNERアプローチ
の主な目標 NERモデル テキストドキュメント内のエンティティにラベルを付け、それらを分類することです。 この目的のために、一般的に次のXNUMXつのアプローチが使用されます。 ただし、XNUMXつ以上の方法を組み合わせることもできます。
NERシステムを作成するためのさまざまなアプローチは次のとおりです。
辞書ベースのシステム
辞書ベースのシステムは、おそらく最も単純で基本的なNERアプローチです。 多くの単語、類義語、語彙コレクションを含む辞書を使用します。 システムは、テキストに存在する特定のエンティティが語彙でも利用可能かどうかをチェックします。 文字列照合アルゴリズムを使用することにより、エンティティのクロスチェックが実行されます。
このアプローチを使用することのXNUMXつの欠点は、NERモデルが効果的に機能するために、語彙データセットを絶えずアップグレードする必要があることです。
ルールベースのシステム
このアプローチでは、事前に設定された一連のルールに基づいて情報が抽出されます。 使用されるルールのXNUMXつの主要なセットがあります。
パターンベースのルール– 名前が示すように、パターンベースのルールは、ドキュメントで使用されている形態学的パターンまたは単語の文字列に従います。
コンテキストベースのルール– コンテキストベースのルールは、ドキュメント内の単語の意味またはコンテキストによって異なります。
機械学習ベースのシステム
機械学習ベースのシステムでは、統計モデリングを使用してエンティティを検出します。 このアプローチでは、テキストドキュメントの機能ベースの表現が使用されます。 モデルが認識できるため、最初のXNUMXつのアプローチのいくつかの欠点を克服できます。 エンティティタイプ スペルにわずかな違いがあるにもかかわらず。
NERのアプリケーション
NERには、自然言語処理とトレーニングデータセットの作成に関連する多くの分野でいくつかのユースケースがあります。 機械学習 および 深い学習 ソリューション。 NERのアプリケーションのいくつかは次のとおりです。
合理化されたカスタマーサポート
NERシステムは、製品名、仕様、支店の場所などの重要な情報に基づいて、関連する顧客の苦情、問い合わせ、フィードバックを簡単に見つけることができます。 苦情やフィードバックは適切に分類され、優先キーワードをフィルタリングすることで正しい部門に転送されます。
効率的な人材
NERは、応募者の履歴書をすばやく要約することにより、人材育成チームが採用プロセスを改善し、タイムラインを短縮するのを支援します。 NERツールは履歴書をスキャンし、名前、年齢、住所、資格、大学などの関連情報を抽出できます。
さらに、HR部門は、NERツールを使用して、従業員の苦情をフィルタリングし、関係する部門長に転送することで、内部ワークフローを合理化することもできます。
簡略化されたコンテンツ分類
コンテンツの分類は、ニュースプロバイダーにとって非常に大きな課題です。 コンテンツをさまざまなカテゴリに分類すると、発見、洞察の獲得、傾向の特定、および主題の理解が容易になります。 名前付き エンティティの認識 ツールはニュースプロバイダーに役立ちます。 多くの記事をスキャンし、優先キーワードを特定し、人、組織、場所などに基づいて情報を抽出できます。
検索エンジンの最適化
NER 検索結果の速度と関連性を簡素化および改善するのに役立ちます。 何千もの記事に対して検索クエリを実行する代わりに、NERモデルはクエリをXNUMX回実行して、結果を保存できます。 そのため、検索クエリのタグに基づいて、クエリに関連付けられている記事をすばやく取得できます。正確なコンテンツの推奨
いくつかの最新のアプリケーションは、最適化およびカスタマイズされた顧客体験を提供するためにNERツールに依存しています。 たとえば、Netflixは、名前付きエンティティの認識を使用して、ユーザーの検索と表示の履歴に基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供します。
NER 検索結果の速度と関連性を簡素化および改善するのに役立ちます。 何千もの記事に対して検索クエリを実行する代わりに、NERモデルはクエリをXNUMX回実行して、結果を保存できます。 そのため、検索クエリのタグに基づいて、クエリに関連付けられている記事をすばやく取得できます。固有表現抽出により、 機械学習 より効率的で信頼性の高いモデル。 ただし、モデルが最適なレベルで機能し、意図した目標を達成するには、質の高いトレーニングデータセットが必要です。 必要なのは、すぐに使用できる高品質のデータセットを提供できる経験豊富なサービスパートナーだけです。 その場合、Shaipがこれまでの最善の策です。 AIモデル向けの効率的で高度なMLソリューションの開発に役立つ、包括的なNERデータセットについてはお問い合わせください。P