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Wir haben die angeborene Fähigkeit, Wörter zu erkennen und in Personen, Orte, Orte, Werte und mehr einzuordnen, wann immer wir sie hören oder lesen. Menschen sind in der Lage, Wörter schnell zu kategorisieren, zu identifizieren und zu verstehen.
Sie können zum Beispiel einen Gegenstand kategorisieren und kommen schnell auf mindestens drei bis vier Eigenschaften, wenn Sie den Namen „Steve Jobs“ hören.
- Person: „Steve Jobs“
- Organisation: „Apple“
- Standort: „Kalifornien“
Da Computern diese angeborene Fähigkeit fehlt, müssen wir ihnen helfen, Wörter oder Texte zu erkennen und zu klassifizieren. In dieser Situation wird Named Entity Recognition (NER) verwendet.
In diesem Artikel werden wir NER (Named Entity Recognition) im Detail untersuchen, einschließlich seiner Bedeutung, Vorteile, Top-NER-APIs und vielem mehr.
Was ist NER (Named Entity Recognition)?
Ein Ansatz zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), bekannt als Named Entity Recognition (NER), manchmal auch als Entity Identification oder Entity Extraction bekannt, erkennt automatisch benannte Entitäten in einem Text und gruppiert sie in vordefinierte Kategorien.
Zu den Entitäten gehören Namen von Einzelpersonen, Gruppen, Orten, Daten, Beträgen, Dollarbeträgen, Prozentsätzen und mehr. Mit der Erkennung benannter Entitäten können Sie entweder wichtige Daten für eine Datenbank sammeln oder wichtige Informationen extrahieren, um zu verstehen, worum es in einem Dokument geht.
NER ist der Eckpfeiler, auf den ein KI-System angewiesen ist, um Text auf relative Semantik und Stimmung zu analysieren, auch wenn NLP einen bedeutenden Fortschritt im Textanalyseprozess darstellt.
Welche Bedeutung hat NER?
Die Grundlage eines textanalytischen Ansatzes ist NER. Ein ML-Modell muss zunächst Millionen von Beispielen mit vordefinierten Kategorien erhalten, bevor es Englisch verstehen kann.
Die API verbessert sich mit der Zeit beim Erkennen dieser Komponenten in Texten, die sie zum ersten Mal liest. Die Leistung der Textanalyse-Engine steigt mit der Kompetenz und Stärke der NER-Fähigkeit.
Wie hier zu sehen ist, werden mehrere ML-Operationen von NER ausgelöst.
Semantische Suche
Die semantische Suche ist jetzt bei Google verfügbar. Sie können eine Frage eingeben, und es wird sein Bestes geben, um mit einer Antwort zu antworten. Um die Informationen zu finden, nach denen ein Nutzer sucht, setzen digitale Assistenten wie Alexa, Siri, Chatbots und andere eine Art semantische Suche ein.
Diese Funktion kann ein Hit oder Miss sein, aber es gibt eine wachsende Zahl von Anwendungen dafür, und ihre Effektivität steigt schnell.
Datenanalyse
Dies ist ein allgemeiner Ausdruck für die Verwendung von Algorithmen zur Erstellung von Analysen aus unstrukturierten Daten. Es integriert Methoden zum Anzeigen dieser Daten mit dem Prozess des Suchens und Sammelns relevanter Daten.
Dies kann in Form einer einfachen statistischen Erklärung der Ergebnisse oder einer visuellen Darstellung der Daten erfolgen. Die Analyse des Interesses an und der Beschäftigung mit einem bestimmten Thema kann anhand von Informationen aus YouTube-Aufrufen erfolgen, einschließlich wenn Zuschauer ein bestimmtes Video anklicken.
Die Sternebewertungen eines Produkts können mithilfe von Daten-Scraping von E-Commerce-Websites analysiert werden, um eine Gesamtpunktzahl darüber zu erhalten, wie gut das Produkt abschneidet.
Stimmungsanalyse
Weitere Erforschung von NER, Sentiment-Analyse kann auch ohne Informationen aus Sternebewertungen zwischen guten und schlechten Bewertungen unterscheiden.
Es ist sich bewusst, dass Begriffe wie „überbewertet“, „fummelig“ und „dumm“ negativ konnotiert sind, Begriffe wie „nützlich“, „schnell“ und „einfach“. Das Wort „einfach“ könnte in einem Computerspiel negativ interpretiert werden.
Ausgeklügelte Algorithmen können auch die Beziehung zwischen Dingen erkennen.
Textanalyse
Ähnlich wie bei der Datenanalyse extrahiert die Textanalyse Informationen aus unstrukturierten Textzeichenfolgen und verwendet NER, um sich auf die wichtigen Daten zu konzentrieren.
Es kann verwendet werden, um Daten über die Erwähnungen eines Produkts, den Durchschnittspreis oder die Begriffe zu sammeln, die Kunden am häufigsten verwenden, um eine bestimmte Marke zu beschreiben.
Analyse von Videoinhalten
Die kompliziertesten Systeme sind diejenigen, die mithilfe von Gesichtserkennung, Audioanalyse und Bilderkennung Daten aus Videoinformationen extrahieren.
Mithilfe der Videoinhaltsanalyse können Sie YouTube-„Unboxing“-Videos, Twitch-Spieldemonstrationen, Lippensynchronisationen Ihres Audiomaterials auf Reels und mehr finden.
Um zu vermeiden, wichtige Informationen darüber zu verpassen, wie Menschen sich mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung verbinden, wenn das Volumen an Online-Videomaterial wächst, sind schnellere und erfinderischere Techniken für die NER-basierte Videoinhaltsanalyse unerlässlich.
Reale Anwendung von NER
Named Entity Recognition (NER) identifiziert wesentliche Aspekte in einem Text wie Namen von Personen, Orten, Marken, Geldwerten und mehr.
Das Extrahieren der wichtigsten Entitäten in einem Text hilft beim Sortieren unstrukturierter Daten und beim Erkennen wichtiger Informationen, was beim Umgang mit großen Datensätzen von entscheidender Bedeutung ist.
Hier sind einige faszinierende Beispiele aus der Praxis für die Erkennung benannter Entitäten:
Analysieren von Kundenfeedback
Online-Bewertungen sind eine fantastische Quelle für Verbraucherfeedback, da sie Ihnen detaillierte Informationen darüber liefern können, was Kunden an Ihren Waren mögen oder hassen und welche Bereiche Ihres Unternehmens verbessert werden müssen.
Alle diese Kundeneingaben können mithilfe von NER-Systemen organisiert werden, die auch wiederkehrende Probleme identifizieren können.
Indem Sie beispielsweise mit NER Orte identifizieren, die häufig in ungünstigen Kundenbewertungen genannt werden, können Sie sich entscheiden, sich auf eine bestimmte Bürobranche zu konzentrieren.
Empfehlung für Inhalt
Eine Liste von Artikeln, die mit dem Artikel, den Sie gerade lesen, verbunden sind, finden Sie auf Websites wie BBC und CNN, wenn Sie dort einen Artikel lesen.
Diese Websites machen Empfehlungen für zusätzliche Websites, die Informationen über die Entitäten anbieten, die sie aus den Inhalten extrahiert haben, die Sie mit NER lesen.
Tickets im Kundensupport organisieren
Sie können Erkennungsalgorithmen für benannte Entitäten verwenden, um schneller auf Kundenanfragen zu reagieren, wenn Sie eine Zunahme der Anzahl von Support-Tickets von Kunden verwalten.
Automatisieren Sie zeitraubende Aufgaben der Kundenbetreuung, wie z. B. die Klassifizierung von Kundenbeschwerden und -anfragen, um Geld zu sparen, die Kundenzufriedenheit zu steigern und die Lösungsraten zu erhöhen.
Die Entitätsextraktion kann auch verwendet werden, um relevante Daten wie Produktnamen oder Seriennummern zu extrahieren, um die Weiterleitung von Tickets an den richtigen Agenten oder das richtige Team zur Lösung dieses Problems zu vereinfachen.
Der Suchalgorithmus
Haben Sie sich jemals gefragt, wie Websites mit Millionen von Informationen Ergebnisse liefern können, die für Ihre Suche relevant sind? Betrachten Sie die Website Wikipedia.
Wikipedia zeigt eine Seite mit vordefinierten Entitäten an, auf die sich der Suchbegriff beziehen kann, wenn Sie nach „Jobs“ suchen, anstatt alle Artikel mit dem Wort „Jobs“ zurückzugeben.
Daher bietet Wikipedia einen Link zu dem Artikel, der „Beruf“ definiert, einen Abschnitt für Personen mit dem Namen Jobs und einen weiteren Bereich für Medien wie Filme, Videospiele, und andere Formen der Unterhaltung, in denen der Begriff „Jobs“ vorkommt.
Sie würden auch ein weiteres Segment für Orte sehen, die das Suchwort enthalten.
Lebensläufe pflegen
Auf der Suche nach dem idealen Bewerber verbringen Personalvermittler einen erheblichen Teil ihres Tages mit der Überprüfung von Lebensläufen. Jeder Lebenslauf enthält die gleichen Informationen, aber sie sind alle unterschiedlich dargestellt und organisiert, was ein typisches Beispiel für unstrukturierte Daten ist.
Die relevantesten Informationen über Kandidaten können von Rekrutierungsteams mithilfe von Entitätsextraktoren schnell extrahiert werden, einschließlich personenbezogener Daten (wie Name, Adresse, Telefonnummer, Geburtsdatum und E-Mail) und Informationen über ihre Ausbildung und Erfahrung (wie Zertifizierungen, Grad , Firmennamen, Fähigkeiten usw.).
E-Commerce
In Bezug auf ihren Produktsuchalgorithmus würden Online-Händler mit Hunderten oder Tausenden von Waren von NER profitieren.
Ohne NER würde eine Suche nach „schwarze Lederstiefel“ Ergebnisse zurückgeben, die sowohl Leder als auch Schuhe enthielten, die nicht schwarz waren. In diesem Fall riskieren E-Commerce-Websites, Kunden zu verlieren.
IIn unserem Fall würde NER den Suchbegriff als Produkttyp für Lederstiefel und Schwarz als Farbe kategorisieren.
Beste Entitätsextraktions-APIs
Google Cloud-NLP
Für bereits trainierte Tools stellt Google Cloud NLP seine Natural Language API bereit. Oder die AutoML Natural Language API lässt sich für viele Arten der Textextraktion und -analyse anpassen, wenn Sie Ihre Tools mit der Terminologie Ihrer Branche ausbilden möchten.
Die APIs interagieren problemlos mit Gmail, Google Sheets und anderen Google-Apps, aber ihre Verwendung mit Programmen von Drittanbietern kann komplexeren Code erfordern.
Die ideale Geschäftsoption besteht darin, Google-Anwendungen und Cloud Storage als verwaltete Dienste und APIs zu verbinden.
IBM Watson
IBM Watson ist eine Multi-Cloud-Plattform, die unglaublich schnell arbeitet und vorgefertigte Funktionen bietet, wie z. B. Speech-to-Text, eine erstaunliche Software, die aufgezeichnete Audio- und Telefonanrufe automatisch analysieren kann.
Mithilfe von CSV-Daten kann die Deep-Learning-KI von Watson Natural Language Understanding Extraktionsmodelle erstellen, um Entitäten oder Schlüsselwörter zu extrahieren.
Und mit etwas Übung können Sie Modelle erstellen, die weit ausgefeilter sind. Alle seine Funktionalitäten sind über APIs zugänglich, obwohl umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Es eignet sich gut für große Unternehmen, die riesige Datensätze untersuchen müssen und über interne technische Ressourcen verfügen.
Cortical.io
Unter Verwendung von Semantic Folding, einem Begriff aus der Neurologie, bietet Cortical.io Textextraktions- und NLU-Lösungen.
Dies geschieht, um „semantische Fingerabdrücke“ zu erzeugen, die sowohl die Bedeutung eines Textes in seiner Gesamtheit als auch spezifische Begriffe anzeigen. Um die Beziehungen zwischen Wortclustern aufzuzeigen, bilden semantische Fingerabdrücke Textdaten ab.
Die interaktive API-Dokumentation von Cortical.io deckt die Funktionalität jeder der Textanalyselösungen ab und ist über die Java-, Python- und Javascript-APIs einfach zugänglich.
Das Contract Intelligence-Tool von Cortical.io wurde speziell für die Rechtsanalyse entwickelt, um semantische Suchen durchzuführen, gescannte Dokumente umzuwandeln und mit Anmerkungen zu unterstützen und zu verbessern.
Es ist ideal für Unternehmen, die nach einfach zu bedienenden APIs suchen, die keine KI-Kenntnisse benötigen, insbesondere im Rechtsbereich.
Affe lernen
Alle wichtigen Computersprachen werden von den APIs von MonkeyLearn unterstützt und richten einfach nur ein paar Codezeilen ein, um eine JSON-Datei zu erstellen, die Ihre extrahierten Entitäten enthält. Für Extraktoren und Textanalytiker mit vorheriger Ausbildung ist die Benutzeroberfläche benutzerfreundlich.
Oder erstellen Sie in nur wenigen einfachen Schritten einen einzigartigen Extraktor. Um den Zeitaufwand zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern, bietet Advanced Natural Language Processing (NLP) mit deep Maschinelles Lernen ermöglicht es Ihnen, Text so zu bewerten, wie es eine Person tun würde.
Darüber hinaus stellen SaaS-APIs sicher, dass das Einrichten von Verbindungen mit Tools wie Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk und anderen keine jahrelangen Informatikkenntnisse erfordert.
Derzeit sind in Ihrem Browser der Name Extractor, der Company Extractor und der Location Extractor verfügbar. Informationen zum Erstellen Ihrer eigenen finden Sie im Blogartikel zur Erkennung benannter Entitäten.
Es ist ideal für Unternehmen jeder Größe, die in den Bereichen Technologie, Einzelhandel und E-Commerce tätig sind und einfach zu implementierende APIs für verschiedene Arten der Textextraktion und Textanalyse benötigen.
Amazon verstehen
Um es einfach zu machen, die vorgefertigten Tools von Amazon Comprehend sofort anzuschließen und zu verwenden, werden sie in Hunderten von verschiedenen Bereichen geschult.
Da es sich um einen überwachten Dienst handelt, sind keine eigenen Server erforderlich. Insbesondere wenn Sie derzeit die Cloud von Amazon bis zu einem gewissen Grad nutzen, lassen sich ihre APIs problemlos in bereits vorhandene Apps integrieren. Und mit nur ein bisschen mehr Training kann die Extraktionsgenauigkeit erhöht werden.
Eine der zuverlässigsten Textanalysetechniken zum Abrufen von Daten aus Krankenakten und klinischen Studien ist die Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe) von Comprehend, die Details zu Medikamenten, Erkrankungen, Testergebnissen und Verfahren extrahieren kann.
Der Vergleich von Patientendaten zur Beurteilung und Feinabstimmung der Diagnose kann sehr hilfreich sein. Die beste Option für Unternehmen, die einen Managed Service mit vortrainierten Tools suchen.
Aylien
Um einen einfachen Zugang zu robuster maschineller Textanalyse zu ermöglichen, bietet AYLIEN drei API-Plug-ins in sieben gängigen Programmiersprachen an.
Ihre Nachrichten-API bietet Echtzeitsuche und Extraktion von Entitäten aus Zehntausenden von Nachrichtenquellen auf der ganzen Welt.
Die Extraktion von Entitäten und verschiedene andere Textanalyseaufgaben können mit der Textanalyse-API für Dokumente durchgeführt werden. Social Media Plattformen, Verbraucherumfragen und mehr.
Schließlich können Sie mit der Textanalyseplattform Ihre eigenen Extraktoren und mehr direkt in Ihrem Browser (TAP) erstellen. Es eignet sich gut für Unternehmen, die hauptsächlich feste APIs schnell integrieren müssen.
SpaCy
SpaCy ist ein Python Natural Language Processing (NLP)-Paket, das quelloffen und kostenlos ist und über eine Menge integrierter Funktionen verfügt.
Es wird immer häufiger für NLP-Daten Verarbeitung und Analyse. Unstrukturierte Textdaten werden in enormem Umfang erstellt, daher ist es entscheidend, sie zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
Dazu müssen Sie die Fakten so darstellen, dass Computer sie verstehen können. Sie können es durch NLP tun. Es ist extrem schnell, mit einer Verzögerungszeit von nur 30 ms, aber kritisch, es ist nicht für die Verwendung mit HTTPS-Seiten gedacht.
Dies ist eine nette Option zum Scannen Ihrer eigenen Server oder Ihres Intranets, da es lokal arbeitet, aber es ist kein Tool zum Studieren des gesamten Internets.
Zusammenfassung
Named Entity Recognition (NER) ist ein System, das Unternehmen verwenden können, um relevante Informationen in Kundensupportanfragen zu kennzeichnen, Entitäten zu finden, auf die in Kundenfeedback verwiesen wird, und wichtige Daten wie Kontaktdaten, Standorte und Daten unter anderem schnell zu extrahieren.
Der gebräuchlichste Ansatz zur Erkennung benannter Entitäten ist die Verwendung von Entitätsextraktions-APIs (unabhängig davon, ob sie von Open-Source-Bibliotheken oder SaaS-Produkten bereitgestellt werden).
Die Wahl der besten Alternative hängt jedoch von Ihrer Zeit, Ihren Finanzen und Ihren Fähigkeiten ab. Für jede Art von Geschäft können Entitätsextraktion und ausgefeiltere Textanalysetechnologien eindeutig vorteilhaft sein.
Wenn Tools für maschinelles Lernen richtig unterrichtet werden, sind sie genau und übersehen keine Daten, wodurch Sie Zeit und Geld sparen. Sie können diese Lösungen so konfigurieren, dass sie kontinuierlich und automatisch ausgeführt werden, indem Sie APIs integrieren.
Wählen Sie einfach die Vorgehensweise, die für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist.
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