Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
Imamo urođenu sposobnost da prepoznamo i klasifikujemo riječi u pojedince, mjesta, lokacije, vrijednosti i još mnogo toga kad god ih čujemo ili čitamo. Ljudi mogu brzo kategorizirati, identificirati i razumjeti riječi.
Na primjer, možete kategorizirati objekt i brzo doći do najmanje tri do četiri kvaliteta kada čujete ime "Steve Jobs",
- Osoba: “Steve Jobs”
- Organizacija: “Apple”
- Lokacija: “Kalifornija”
Budući da kompjuterima nedostaje ova urođena vještina, moramo im pomoći u prepoznavanju riječi ili teksta i njihovoj klasifikaciji. U ovoj situaciji se koristi prepoznavanje imenovanih entiteta (NER).
U ovom članku ćemo detaljno ispitati NER (Named Entity Recognition), uključujući njegovu važnost, prednosti, vrhunske NER API-je i još mnogo toga.
Šta je NER (Named Entity Recognition)?
Pristup obrade prirodnog jezika (NLP) poznat kao prepoznavanje imenovanih entiteta (NER), ponekad poznat kao identifikacija entiteta ili ekstrakcija entiteta, automatski prepoznaje imenovane entitete u tekstu i grupiše ih u unaprijed određene kategorije.
Entiteti uključuju imena pojedinaca, grupa, mjesta, datume, iznose, iznose u dolarima, procente i još mnogo toga. Uz prepoznavanje imenovanih entiteta, možete ga koristiti ili za prikupljanje značajnih podataka za bazu podataka ili za izdvajanje vitalnih informacija da biste shvatili o čemu se radi u dokumentu.
NER je kamen temeljac od kojeg zavisi AI sistem kako bi analizirao tekst za relativnu semantiku i sentiment, čak i ako NLP predstavlja značajan napredak u procesu analize teksta.
Kakav je značaj NER-a?
Osnova pristupa tekstualne analitike je NER. ML modelu u početku moraju biti dati milioni uzoraka sa unapred definisanim kategorijama da bi mogao da razume engleski.
API se vremenom poboljšava u prepoznavanju ovih komponenti u tekstovima koje prvi put čita. Snaga motora za tekstualnu analizu raste sa kompetencijom i snagom NER sposobnosti.
Kao što se ovdje vidi, NER pokreće nekoliko ML operacija.
Semantičko pretraživanje
Semantička pretraga je sada dostupna na Google-u. Možete unijeti pitanje, a ono će se potruditi da odgovori odgovorom. Da bi pronašao informacije koje korisnik traži, digitalni asistenti poput Alexa, Siri, chatbotova i drugih koriste vrstu semantičke pretrage.
Ova funkcija se može pogoditi ili promašiti, ali postoji sve veći broj korištenja za nju, a njihova učinkovitost brzo raste.
Data Analytics
Ovo je opći izraz za korištenje algoritama za kreiranje analize iz nestrukturiranih podataka. On integriše metode za prikazivanje ovih podataka sa procesom pronalaženja i prikupljanja relevantnih podataka.
Ovo može biti u obliku jednostavnog statističkog objašnjenja rezultata ili vizuelnog prikaza podataka. Analiza interesovanja i angažmana na određenoj temi može se obaviti korištenjem informacija sa YouTube pregleda, uključujući i kada gledaoci kliknu na određeni video.
Ocjene proizvoda u zvjezdicama mogu se analizirati korištenjem prikupljanja podataka sa web-mjesta za e-trgovinu kako bi se dobila ukupna ocjena o tome koliko dobro proizvod radi.
Analiza osjećaja
Dalje istraživanje NER-a, analiza raspoloženja može razlikovati dobre i loše kritike čak i u nedostatku informacija iz ocjena u zvjezdicama.
Svjesno je da izrazi kao što su „precijenjeno“, „nezložljivo“ i „glupo“ imaju negativne konotacije, dok izrazi poput „korisno“, „brzo“ i „lako“ imaju negativne konotacije. Riječ "lako" mogla bi se negativno protumačiti u kompjuterskoj igrici.
Sofisticirani algoritmi također mogu prepoznati odnos između stvari.
Analitika teksta
Slično analitici podataka, analiza teksta izdvaja informacije iz nestrukturiranih tekstualnih nizova i koristi NER za nuliranje važnih podataka.
Može se koristiti za prikupljanje podataka o spominjanju proizvoda, prosječnoj cijeni ili terminima koje kupci najčešće koriste za opisivanje određene robne marke.
Analiza video sadržaja
Najkomplikovaniji sistemi su oni koji izvlače podatke iz video informacija koristeći prepoznavanje lica, audio analizu i prepoznavanje slike.
Koristeći analizu video sadržaja, možete pronaći YouTube videozapise za "otpakiranje", demonstracije Twitch igara, sinhronizaciju vašeg audio materijala na Reels-u i još mnogo toga.
Kako biste izbjegli propuštanje važnih informacija o tome kako se ljudi povezuju s vašim proizvodom ili uslugom kako obim online video materijala raste, neophodne su brže i inventivnije tehnike za analizu video sadržaja zasnovanu na NER-u.
Realna primjena NER-a
Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER) identifikuje bitne aspekte u tekstu kao što su imena ljudi, lokacije, brendovi, novčane vrijednosti i drugo.
Izdvajanje glavnih entiteta u tekstu pomaže u sortiranju nestrukturiranih podataka i otkrivanju značajnih informacija, što je kritično kada se radi o velikim skupovima podataka.
Evo nekoliko fascinantnih primjera prepoznavanja imenovanih entiteta iz stvarnog svijeta:
Analiziranje povratnih informacija kupaca
Online recenzije su fantastičan izvor povratnih informacija potrošača jer vam mogu pružiti detaljne informacije o tome šta kupci vole i mrze u vezi s vašom robom, kao i koja područja vaše kompanije treba poboljšati.
Sav ovaj unos klijenta može se organizirati korištenjem NER sistema, koji također mogu identificirati probleme koji se ponavljaju.
Na primjer, korištenjem NER-a za identifikaciju mjesta koja se često navode u nepovoljnim recenzijama kupaca, možete odlučiti da se koncentrišete na određenu poslovnicu.
Preporuka za sadržaj
Popis članaka koji su povezani s onim koji čitate može se pronaći na web stranicama kao što su BBC i CNN kada tamo pročitate članak.
Ove web stranice daju preporuke za dodatne web stranice koje nude informacije o entitetima koje su izdvojili iz sadržaja koji čitate pomoću NER-a.
Organizirajte ulaznice u korisničkoj podršci
Možete koristiti algoritme za prepoznavanje imenovanih entiteta da brže odgovorite na zahtjeve klijenata ako upravljate povećanjem broja tiketa za podršku od kupaca.
Automatizirajte dugotrajne poslove brige o korisnicima, kao što je klasificiranje žalbi i upita kupaca, kako biste uštedjeli novac, povećali zadovoljstvo kupaca i povećali stope rješavanja.
Ekstrakcija entiteta se također može koristiti za izdvajanje relevantnih podataka, kao što su nazivi proizvoda ili serijski brojevi, kako bi se olakšalo usmjeravanje tiketa do pravog agenta ili tima za rješavanje tog problema.
Algoritam pretrage
Jeste li se ikada zapitali kako web stranice sa milionima informacija mogu proizvesti rezultate koji su relevantni za vašu pretragu? Razmotrite web stranicu Wikipedia.
Wikipedia prikazuje stranicu koja sadrži unaprijed definirane entitete na koje se pojam za pretraživanje može odnositi kada tražite "poslovi", umjesto da vraća sve članke sa riječju "poslovi" u njima.
Stoga Wikipedija nudi vezu do članka koji definira "zanimanje", odjeljak za ljude po imenu Jobs i drugu oblast za medije kao što su filmovi, video igrice, i druge oblike zabave u kojima se pojavljuje izraz „poslovi“.
Također biste vidjeli još jedan segment za lokacije koje sadrže traženu riječ.
Briga o životopisima
U potrazi za idealnim kandidatom, regruteri provode značajan dio svog dana pregledavajući biografije. Svaki životopis ima iste informacije, ali su svi različito predstavljeni i organizirani, što je tipičan primjer nestrukturiranih podataka.
Najvažnije informacije o kandidatima mogu se brzo izvući regrutacijom timova koji koriste entitetske ekstraktore, uključujući lične podatke (kao što su ime, adresa, broj telefona, datum rođenja i e-mail) i informacije o njihovom obrazovanju i iskustvu (kao što su certifikati, diploma , nazivi kompanija, vještine, itd.).
E-commerce
Što se tiče njihovog algoritma za traženje proizvoda, online trgovci sa stotinama ili hiljadama roba imali bi koristi od NER-a.
Bez NER-a, pretraga za "crne kožne čizme" bi dala rezultate koji su uključivali i kožu i obuću koja nije bila crna. Ako je tako, web stranice za e-trgovinu rizikuju da izgube klijente.
IU našem slučaju, NER bi kategorizirao traženu riječ kao tip proizvoda za kožne čizme i crnu kao boju.
Najbolji API-ji za ekstrakciju entiteta
Google Cloud NLP
Za već obučene alate, Google Cloud NLP nudi svoj API za prirodni jezik. Ili, AutoML Natural Language API je prilagodljiv za mnoge vrste ekstrakcije i analize teksta ako želite da obrazujete svoje alate o terminologiji vaše industrije.
API-ji lako stupaju u interakciju s Gmailom, Google Sheets i drugim Google aplikacijama, ali njihovo korištenje s programima trećih strana može zahtijevati složeniji kod.
Idealna poslovna opcija je povezivanje Google aplikacija i Cloud Storagea kao upravljanih usluga i API-ja.
IBM Watson
IBM Watson je multi-cloud platforma koja radi nevjerovatno brzo i pruža unaprijed izgrađene mogućnosti, poput govora u tekst, što je nevjerovatan softver koji može automatski analizirati snimljene audio i telefonske pozive.
Uz korištenje CSV podataka, AI dubokog učenja Watson Natural Language Understanding može kreirati modele ekstrakcije za izdvajanje entiteta ili ključnih riječi.
A uz praksu, možete kreirati modele koji su daleko sofisticiraniji. Sve njegove funkcionalnosti su dostupne preko API-ja, iako je potrebno opsežno znanje o kodiranju.
Dobro funkcionira za velika poduzeća koja zahtijevaju ispitivanje ogromnih skupova podataka i imaju interne tehničke resurse.
Cortical.io
Koristeći semantičko preklapanje, pojam iz neurologije, Cortical.io pruža ekstrakciju teksta i NLU rješenja.
Ovo se radi kako bi se generirali „semantički otisci prstiju“, koji ukazuju i na značenje teksta u cijelosti i na specifične termine. Da bi se demonstrirali odnosi između grupa riječi, semantički otisci prstiju prikazuju tekstualne podatke.
Interaktivna API dokumentacija Cortical.io pokriva funkcionalnost svakog rješenja za analizu teksta i lako joj je pristupiti korištenjem Java, Python i Javascript API-ja.
Alat Contract Intelligence iz Cortical.io kreiran je posebno za pravnu analizu kako bi se izvršila semantička pretraga, transformirali skenirani dokumenti, te pomogli i poboljšali s napomenama.
Idealan je za kompanije koje traže API-je koji su jednostavni za upotrebu kojima nije potrebno znanje AI, posebno u pravnom sektoru.
Monkey Learn
Svi glavni kompjuterski jezici su podržani od strane MonkeyLearn-ovih API-ja i jednostavno postavljaju samo nekoliko linija koda za proizvodnju JSON datoteke koja sadrži vaše ekstrahovane entitete. Za ekstraktore i tekstualne analitičare sa prethodnom obukom, interfejs je jednostavan za korišćenje.
Ili, u samo nekoliko jednostavnih koraka, možete stvoriti jedinstveni ekstraktor. Da biste smanjili vrijeme i poboljšali preciznost, napredna obrada prirodnog jezika (NLP) s dubokim mašinsko učenje omogućava vam da procijenite tekst kao što bi to učinila osoba.
Osim toga, SaaS API-ji osiguravaju da postavljanje veza s alatima kao što su Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk i drugi ne zahtijevaju godine znanja iz računarstva.
Trenutno dostupni u vašem pretraživaču su izdvajanje imena, izdvajanje preduzeća i izdvajanje lokacije. Za informacije o tome kako napraviti svoj vlastiti, pogledajte članak bloga o prepoznavanju imenovanih entiteta.
Idealan je za kompanije svih veličina koje se bave tehnologijom, maloprodajom i e-trgovinom kojima su potrebni API-ji jednostavni za implementaciju za različite vrste izdvajanja teksta i analize teksta.
Amazon Comprehend
Kako bi bilo jednostavno priključiti i odmah odmah koristiti unaprijed izgrađene alate Amazon Comprehend, oni su obučeni u stotinama različitih polja.
Nisu potrebni interni serveri jer je ovo nadgledana usluga. Naročito ako trenutno koristite Amazonov oblak do nekog nivoa, njihovi API-ji se lako integriraju s prethodno postojećim aplikacijama. A uz samo malo više obuke, preciznost ekstrakcije se može povećati.
Jedna od najpouzdanijih tehnika analize teksta za dobijanje podataka iz medicinskih kartona i kliničkih ispitivanja je Comprehend's Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), koja može izvući detalje o lekovima, uslovima, rezultatima testova i procedurama.
Upoređivanje podataka o pacijentima za procjenu i fino podešavanje dijagnoze može biti od velike koristi. Najbolja opcija za preduzeća koja traže upravljanu uslugu sa unapred obučenim alatima.
Aylien
Kako bi se omogućio lak pristup robusnoj analizi teksta mašinskog učenja, AYLIEN nudi tri API dodatka u sedam popularnih programskih jezika.
Njihov API za vijesti pruža pretragu u realnom vremenu i izdvajanje entiteta iz desetina hiljada izvora vijesti iz cijelog svijeta.
Ekstrakcija entiteta i nekoliko drugih zadataka analize teksta mogu se izvesti pomoću API-ja za analizu teksta na dokumentima, društvenih medija platforme, ankete potrošača i još mnogo toga.
Konačno, koristeći Platformu za analizu teksta, možete kreirati sopstvene ekstraktore i više direktno u vašem pretraživaču (TAP). Dobro funkcionira za kompanije koje moraju brzo integrirati prvenstveno fiksne API-je.
SpaCy
SpaCy je Python paket za obradu prirodnog jezika (NLP) koji je otvorenog koda, besplatan i ima mnoštvo ugrađenih funkcija.
Sve je uobičajenije za NLP podaci obradu i analizu. Nestrukturirani tekstualni podaci se stvaraju u ogromnom obimu, tako da je ključno analizirati ih i iz njih izvući uvide.
Da biste to postigli, morate prikazati činjenice na način koji kompjuteri mogu da shvate. To možete učiniti kroz NLP. Izuzetno je brz, s vremenom kašnjenja od samo 30 ms, ali kritično, nije namijenjen za korištenje sa HTTPS stranicama.
Ovo je dobra opcija za skeniranje vlastitih servera ili intraneta jer djeluje lokalno, ali nije alat za proučavanje cijelog interneta.
zaključak
Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER) je sistem koji preduzeća mogu koristiti za označavanje relevantnih informacija u zahtjevima za korisničku podršku, pronalaženje entiteta na koje se upućuje u povratnim informacijama kupaca i brzo izdvajanje ključnih podataka kao što su kontakt detalji, lokacije i datumi, između ostalog.
Najčešći pristup za prepoznavanje imenovanih entiteta je korištenje API-ja za ekstrakciju entiteta (bilo da ih pružaju biblioteke otvorenog koda ili SaaS proizvodi).
Međutim, odabir najbolje alternative će se oslanjati na vaše vrijeme, finansije i vještine. Za bilo koju vrstu poslovanja, izdvajanje entiteta i sofisticiranije tehnologije analize teksta mogu biti od prednosti.
Kada se alati za mašinsko učenje pravilno podučavaju, oni su tačni i ne zanemaruju nikakve podatke, štedeći vam vreme i novac. Ova rješenja možete konfigurirati da rade kontinuirano i automatski integracijom API-ja.
Jednostavno odaberite tok akcije koji je najbolji za vašu kompaniju.
Ostavite odgovor