固有表現認識 (NER) とは – 例、使用例、利点と課題

• 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。

• 深い学習

  NER の深層学習手法は、RNN やトランスフォーマーなどのニューラル ネットワークの力を活用して、長期的なテキストの依存関係を理解し​​ます。これらの方法を使用する主な利点は、豊富なトレーニング データを使用する大規模な NER タスクに適していることです。

  さらに、データ自体から複雑なパターンや特徴を学習できるため、手動トレーニングの必要がなくなります。しかし、落とし穴があります。これらの方法では、トレーニングと展開に大量の計算能力が必要です。

• ハイブリッド手法

  これらの方法では、ルールベース、統計、機械学習などのアプローチを組み合わせて、名前付きエンティティを抽出します。目標は、各方法の長所を組み合わせながら、短所を最小限に抑えることです。ハイブリッド手法を使用する最も優れた点は、さまざまなデータ ソースからエンティティを抽出できる複数の手法を統合することで得られる柔軟性です。

  ただし、複数のアプローチを結合するとワークフローが混乱する可能性があるため、これらの方法は単一アプローチの方法よりもはるかに複雑になる可能性があります。

固有表現認識 (NER) の使用例?

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： 主要なエンティティを識別することで、GPT などのチャットボットがユーザーのクエリを理解するのに役立ちます。
• カスタマサポート： フィードバックを製品別に分類し、応答時間を短縮します。
  
• ファイナンス： 傾向分析とリスク評価のために、財務レポートから重要なデータを抽出します。
• 健康管理： 電子健康記録 (EHR) から患者データを抽出します。
• HR： 応募者のプロフィールを要約し、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: コンテンツを関連情報に分類し、レポート作成を高速化します。
• 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: Eレビューからブランドの言及を抽出し、感情分析ツールに活用します。
• eコマース： パーソナライズされたショッピング体験を強化します。
• リーガル： 契約書や法的文書の分析。

固有表現認識 (NER) を使用するのは誰ですか?

強力な自然言語処理 (NLP) 技術の 1 つである NER (Named Entity Recognition) は、さまざまな業界や分野に普及しています。ここではいくつかの例を示します。

• サーチエンジン： NER は、Google や Bing などの現代の検索エンジンの中核コンポーネントです。これは、Web ページおよび検索クエリからエンティティを識別および分類して、より関連性の高い検索結果を提供するために使用されます。たとえば、NER の助けを借りて、検索エンジンはコンテキストに基づいて会社の「Apple」と果物の「apple」を区別できます。
• チャットボット： チャットボットと AI アシスタントは NER を使用して、ユーザーのクエリから主要なエンティティを理解できます。そうすることで、チャットボットはより正確な応答を提供できるようになります。たとえば、「セントラル パーク近くのイタリア料理レストランを検索」と尋ねると、チャットボットは料理の種類として「イタリアン」、場所として「レストラン」、場所として「セントラル パーク」を理解します。
• 調査ジャーナリズム: 有名なメディア組織である国際調査ジャーナリスト連合 (ICIJ) は、11.5 万件の財務および法的文書の大規模漏洩であるパナマ文書の分析に NER を使用しました。このケースでは、NER を使用して数百万の非構造化文書全体から人、組織、場所を自動的に特定し、オフショア脱税の隠れたネットワークを明らかにしました。
• バイオインフォマティクス： の分野で バイオインフォマティクスNER は、生物医学研究論文や臨床試験報告書から遺伝子、タンパク質、薬物、疾患などの重要なエンティティを抽出するために使用されます。このようなデータは、創薬プロセスの迅速化に役立ちます。
• ソーシャルメディアモニタリング： ソーシャル メディア上のブランドは、NER を使用して、広告キャンペーンの全体的な指標と競合他社の動向を追跡します。たとえば、NER を使用して自社のブランドに言及したツイートを分析している航空会社があります。特定の空港での「荷物の紛失」などのネガティブなコメントを検出し、問題をできるだけ早く解決できるようにします。
• コンテキスト広告: 広告プラットフォームは NER を使用して Web ページから主要なエンティティを抽出し、より関連性の高い広告をコンテンツと一緒に表示し、最終的に広告のターゲティングとクリック率を向上させます。たとえば、NER が旅行ブログで「ハワイ」、「ホテル」、「ビーチ」を検出した場合、広告プラットフォームには一般的なホテル チェーンではなく、ハワイのリゾートの割引情報が表示されます。
• 採用と履歴書審査: NER に指示して、応募者のスキルセット、経験、背景に基づいて、正確に必要なスキルと資格を見つけることができます。たとえば、人材紹介会社は NER を使用して候補者を自動的にマッチングできます。

業界をまたいだ固有表現抽出 (NER) の応用

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 と 深い学習 ソリューション。アプリケーションの一部を以下に示します。

• カスタマーサービス

  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。

• 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。

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： NLPとは？ 仕組み、利点、課題、例

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 ツールとライブラリの比較:

いくつかの強力なツールとライブラリが NER の実装を容易にします。以下に、いくつかの一般的なオプションの比較を示します。

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: 「Amazon」のような類似のエンティティを川として、または会社として区別するのに苦労します。
• 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。
• 言語バリエーション: スラングや地域の違いにより効果は異なります。
• 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。
• コンテキスト依存性: 正確さは周囲のテキストのニュアンスを理解することに依存します。
• データのスパース性: 特にニッチな分野では、大量のラベル付きデータセットが必要です。

NERの未来

固有表現認識 (NER) は十分に確立された分野ですが、やるべきことはまだたくさんあります。私たちが検討できる有望な領域の 1 つは、トランスフォーマーや事前トレーニングされた言語モデルを含む深層学習技術であり、NER のパフォーマンスをさらに向上させることができます。

もう 1 つの興味深いアイデアは、医師や弁護士など、さまざまな職業向けにカスタム NER システムを構築することです。さまざまな業界には独自の ID タイプとパターンがあるため、これらの特定のコンテキストで NER システムを作成すると、より正確で関連性の高い結果が得られます。

さらに、多言語およびクロスリンガルの NER は、かつてないほど急速に成長している分野でもあります。ビジネスのグローバル化が進むにつれ、多様な言語構造や文字に対応できるNERシステムを開発する必要があります。

まとめ