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、NLP の意味部分を支援し、単語の意味を抽出し、単語の関係に基づいて単語を識別して特定します。
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 （会場）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。
固有表現認識のユースケースと例?
固有表現認識 (NER) の多用途性を明らかにする:
- チャットボット： NER は、主要なエンティティを特定することで、OpenAI の ChatGPT などのチャットボットがユーザーのクエリを理解できるように支援します。
- カスタマサポート： 顧客からのフィードバックを製品名ごとに整理し、応答時間を短縮します。
- ファイナンス： NER は財務報告書から重要なデータを抽出し、傾向分析とリスク評価に役立てます。
- 健康管理： 臨床記録から重要な情報を抽出し、より迅速なデータ分析を促進します。
- HR： 応募者のプロフィールを要約し、従業員のフィードバックを伝達することで採用を効率化します。
- ニュースプロバイダー: NER はコンテンツを関連情報と傾向に分類し、レポートを迅速化します。
- レコメンデーション エンジン: Netflix のような企業は、ユーザーの行動に基づいておすすめをパーソナライズするために NER を採用しています。
- サーチエンジン： NER は Web コンテンツを分類することで、検索結果の精度を高めます。
- 感情分析： NER はレビューからブランドの言及を抽出し、センチメント分析ツールを強化します。
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 & 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、支店の所在地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特定できます。 苦情やフィードバックは、優先キーワードをフィルタリングすることによって適切に分類され、適切な部門に転送されます。
効率的な人材
NER は、応募者の履歴書を迅速に要約することで、人事チームが採用プロセスを改善し、スケジュールを短縮できるように支援します。 NER ツールは履歴書をスキャンして、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、最適化されカスタマイズされた顧客エクスペリエンスを提供するために NER ツールに依存しています。 たとえば、Netflix は固有表現認識を使用して、ユーザーの検索履歴と視聴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 モデルの効率性と信頼性が向上しました。 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、高品質のトレーニング 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。 その場合は、Shaip が最善の選択肢です。 AI モデル用の効率的で高度な 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、当社にお問い合わせください。
[また読む： ケーススタディ: 臨床 NLP のための固有表現認識 (NER)]
固有表現認識はどのように機能しますか?
固有表現認識 (NER) の領域を深く掘り下げると、いくつかのフェーズで構成される体系的な取り組みが明らかになります。
トークン化
最初に、テキスト データが、単語から文までの、トークンと呼ばれる小さな単位に分割されます。 たとえば、「バラク・オバマは米国大統領だった」というステートメントは、「バラク」、「オバマ」、「だった」、「その」、「大統領」、「の」、「その」、「」などのトークンに分割されます。アメリカ合衆国"。
エンティティの検出
言語ガイドラインと統計的手法を組み合わせて利用し、潜在的な名前付きエンティティにスポットライトを当てます。 この段階では、名前の大文字化 (「Barack Obama」) や明確な形式 (日付など) などのパターンを認識することが重要です。
エンティティの分類
検出後、エンティティは「人物」、「組織」、「場所」などの事前定義されたカテゴリに分類されます。 多くの場合、ラベル付きデータセットで育成された機械学習モデルがこの分類を推進します。 ここでは、「人物」として「バラク・オバマ」、「場所」として「米国」がタグ付けされています。
状況に応じた評価
NER システムの優れた性能は、周囲のコンテキストを評価することで増幅されることがよくあります。 たとえば、「ワシントンは歴史的な出来事を目撃した」というフレーズでは、文脈は「ワシントン」が人の名前ではなく場所であることを識別するのに役立ちます。
評価後の絞り込み
最初の識別と分類に続いて、結果を磨き上げるために評価後の改良が続く場合があります。 この段階では、曖昧さに対処したり、マルチトークン エンティティを融合したり、ナレッジ ベースを利用してエンティティ データを強化したりできます。
この詳細なアプローチは、NER の中核をわかりやすくするだけでなく、検索エンジン向けにコンテンツを最適化し、NER が具体化する複雑なプロセスの可視性を高めます。
NER の利点と課題?
利点：
- 情報抽出: NER は重要なデータを識別し、情報検索を支援します。
- コンテンツ構成: コンテンツの分類に役立ち、データベースや検索エンジンに役立ちます。
- ユーザー・エクスペリエンスの向上: NER は検索結果を絞り込み、推奨事項をパーソナライズします。
- 洞察力に富んだ分析: 感情分析と傾向検出が容易になります。
- 自動化されたワークフロー: NER は自動化を促進し、時間とリソースを節約します。
制限/課題:
- あいまいさの解決: 類似したエンティティを区別するのに苦労しています。
- ドメイン固有の適応: 多様なドメインにわたってリソースを大量に消費します。
- 言語依存性: 効果は言語によって異なります。
- ラベル付きデータの不足: トレーニングには大規模なラベル付きデータセットが必要です。
- 非構造化データの処理：高度な技術が必要です。
- パフォーマンス測定：正確な評価は複雑です。
- リアルタイム処理: 速度と精度のバランスをとるのは困難です。