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Nous avons la capacité innée de reconnaître et de classer les mots en individus, lieux, lieux, valeurs, etc., chaque fois que nous les entendons ou les lisons. Les humains sont capables de catégoriser, d'identifier et de comprendre les mots rapidement.
Par exemple, vous pouvez catégoriser un objet et trouver rapidement au moins trois à quatre qualités lorsque vous entendez le nom "Steve Jobs",
- Personne : "Steve Jobs"
- Organisation : "Pomme"
- Lieu : "Californie"
Puisque les ordinateurs n'ont pas cette compétence innée, nous devons les aider à reconnaître des mots ou du texte et à les classer. La reconnaissance d'entité nommée (NER) est utilisée dans cette situation.
Dans cet article, nous examinerons en détail le NER (Named Entity Recognition), y compris son importance, ses avantages, les principales API NER et bien plus encore.
Qu'est-ce que la NER (Named Entity Recognition) ?
Une approche de traitement du langage naturel (NLP) connue sous le nom de reconnaissance d'entité nommée (NER), parfois appelée identification d'entité ou extraction d'entité, reconnaît automatiquement les entités nommées dans un texte et les regroupe dans des catégories prédéterminées.
Les entités incluent les noms d'individus, de groupes, de lieux, de dates, de montants, de montants en dollars, de pourcentages, etc. Avec la reconnaissance d'entité nommée, vous pouvez soit l'utiliser pour collecter des données importantes pour une base de données, soit pour extraire des informations vitales pour comprendre de quoi traite un document.
Le NER est la pierre angulaire dont dépend un système d'IA pour analyser le texte pour la sémantique et le sentiment relatifs, même si la PNL représente une avancée significative dans le processus d'analyse de texte.
Quelle est la signification du NER ?
La base d'une approche d'analyse de texte est NER. Un modèle ML doit initialement recevoir des millions d'échantillons avec des catégories prédéfinies avant de pouvoir comprendre l'anglais.
L'API s'améliore avec le temps pour reconnaître ces composants dans les textes qu'elle lit pour la première fois. La puissance du moteur d'analyse de texte augmente avec la compétence et la force de la capacité NER.
Comme on le voit ici, plusieurs opérations ML sont déclenchées par NER.
Recherche sémantique
La recherche sémantique est maintenant disponible sur Google. Vous pouvez entrer une question, et il fera de son mieux pour répondre avec une réponse. Afin de trouver l'information recherchée par un utilisateur, les assistants numériques comme Alexa, Siri, les chatbots et autres utilisent un type de recherche sémantique.
Cette fonction peut être aléatoire, mais ses utilisations sont de plus en plus nombreuses et leur efficacité augmente rapidement.
Analyse de Donnée
Il s'agit d'une expression générale pour utiliser des algorithmes pour créer une analyse à partir de données non structurées. Il intègre des méthodes d'affichage de ces données avec le processus de recherche et de collecte de données pertinentes.
Cela peut prendre la forme d'une simple explication statistique des résultats ou d'une représentation visuelle des données. L'analyse de l'intérêt et de l'engagement avec un certain sujet peut être effectuée à l'aide des informations des vues YouTube, y compris lorsque les spectateurs cliquent sur une vidéo spécifique.
Les notes par étoiles d'un produit peuvent être analysées à l'aide de données provenant de sites de commerce électronique pour fournir une note globale sur les performances du produit.
Analyse des sentiments
Explorer plus avant le NER, l'analyse des sentiments peut faire la distinction entre les bonnes et les mauvaises critiques, même en l'absence d'informations provenant du classement par étoiles.
Il est conscient que des termes comme « surestimé », « fiddly » et « stupide » ont des connotations négatives, alors que des termes comme « utile », « rapide » et « facile » en ont. Le mot "facile" pourrait être interprété négativement dans un jeu vidéo.
Des algorithmes sophistiqués peuvent également reconnaître la relation entre les choses.
Analyse de texte
Semblable à l'analyse de données, l'analyse de texte extrait des informations à partir de chaînes de texte non structurées et utilise le NER pour se concentrer sur les données importantes.
Il peut être utilisé pour compiler des données sur les mentions d'un produit, le prix moyen ou les termes que les clients utilisent le plus fréquemment pour décrire une certaine marque.
Analyse des contenus vidéos
Les systèmes les plus compliqués sont ceux qui extraient les données des informations vidéo à l'aide de la reconnaissance faciale, de l'analyse audio et de la reconnaissance d'images.
À l'aide de l'analyse de contenu vidéo, vous pouvez trouver des vidéos YouTube "unboxing", des démonstrations de jeux Twitch, des synchronisations labiales de votre matériel audio sur Reels, et plus encore.
Afin d'éviter de manquer des informations importantes sur la façon dont les gens se connectent à votre produit ou service à mesure que le volume de matériel vidéo en ligne augmente, des techniques plus rapides et plus inventives d'analyse de contenu vidéo basée sur le NER sont essentielles.
Application réelle du NER
La reconnaissance d'entité nommée (NER) identifie les aspects essentiels d'un texte tels que les noms de personnes, les lieux, les marques, les valeurs monétaires, etc.
L'extraction des principales entités d'un texte aide à trier les données non structurées et à détecter les informations importantes, ce qui est essentiel lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données.
Voici quelques exemples réels fascinants de reconnaissance d'entités nommées :
Analyser les commentaires des clients
Les avis en ligne sont une source fantastique de commentaires des consommateurs, car ils peuvent vous fournir des informations détaillées sur ce que les clients aiment et détestent à propos de vos produits, ainsi que sur les domaines de votre entreprise qui doivent être améliorés.
Toutes ces entrées des clients peuvent être organisées à l'aide des systèmes NER, qui peuvent également identifier les problèmes récurrents.
Par exemple, en utilisant le NER pour identifier les lieux qui sont souvent cités dans les avis défavorables des clients, vous pouvez décider de vous concentrer sur une certaine succursale de bureau.
Recommandation de contenu
Une liste d'articles liés à celui que vous lisez peut être trouvée sur des sites Web comme la BBC et CNN lorsque vous y lisez un article.
Ces sites Web font des recommandations pour des sites Web supplémentaires qui offrent des informations sur les entités qu'ils ont extraites du contenu que vous lisez à l'aide de NER.
Organiser les tickets dans le support client
Vous pouvez utiliser des algorithmes de reconnaissance d'entités nommées pour répondre plus rapidement aux demandes des clients si vous gérez une augmentation du nombre de tickets d'assistance des clients.
Automatisez les tâches fastidieuses du service client, telles que la classification des plaintes et des demandes des clients, pour économiser de l'argent, augmenter la satisfaction des clients et augmenter les taux de résolution.
L'extraction d'entités peut également être utilisée pour extraire des données pertinentes, telles que des noms de produits ou des numéros de série, afin de simplifier l'acheminement des tickets vers le bon agent ou la bonne équipe pour résoudre ce problème.
L'algorithme de recherche
Vous êtes-vous déjà demandé comment des sites Web contenant des millions d'informations peuvent produire des résultats pertinents pour votre recherche ? Considérez le site Web Wikipedia.
Wikipédia affiche une page contenant des entités prédéfinies auxquelles le terme de recherche peut se rapporter lorsque vous recherchez des "emplois", au lieu de renvoyer tous les articles contenant le mot "emplois".
Ainsi, Wikipédia propose un lien vers l'article qui définit la "profession", une section pour les personnes nommées Jobs, et une autre zone pour les médias tels que les films, jeux vidéo, et d'autres formes de divertissement où le terme "emplois" apparaît.
Vous verriez également un autre segment pour les emplacements contenant le mot de recherche.
Prendre soin des CV
À la recherche du candidat idéal, les recruteurs passent une partie importante de leur journée à examiner les CV. Chaque CV contient les mêmes informations, mais elles sont toutes présentées et organisées différemment, ce qui est un exemple typique de données non structurées.
Les informations les plus pertinentes sur les candidats peuvent être rapidement extraites par les équipes de recrutement à l'aide d'extracteurs d'entités, y compris des données personnelles (telles que le nom, l'adresse, le numéro de téléphone, la date de naissance et l'e-mail) et des informations sur leur formation et leur expérience (telles que les certifications, diplômes , noms d'entreprises, compétences, etc.).
E-commerce
En ce qui concerne leur algorithme de recherche de produits, les détaillants en ligne proposant des centaines ou des milliers de produits bénéficieraient du NER.
Sans NER, une recherche de "bottes en cuir noir" renverrait des résultats qui incluaient à la fois du cuir et des chaussures qui n'étaient pas noires. Si tel est le cas, les sites de commerce électronique risquent de perdre des clients.
IDans notre cas, NER classerait le mot de recherche comme type de produit pour les bottes en cuir et le noir comme couleur.
Meilleures API d'extraction d'entités
PNL Google Cloud
Pour les outils déjà formés, Google Cloud NLP fournit son API Natural Language. Ou bien, l'API AutoML Natural Language peut s'adapter à de nombreux types d'extraction et d'analyse de texte si vous souhaitez former vos outils à la terminologie de votre secteur.
Les API interagissent facilement avec Gmail, Google Sheets et d'autres applications Google, mais leur utilisation avec des programmes tiers peut nécessiter un code plus complexe.
L'option commerciale idéale consiste à connecter les applications Google et Cloud Storage en tant que services gérés et API.
IBM Watson
IBM Watson est une plate-forme multi-cloud qui fonctionne incroyablement rapidement et fournit des fonctionnalités prédéfinies, telles que la synthèse vocale, un logiciel étonnant capable d'analyser automatiquement les appels audio et téléphoniques enregistrés.
Grâce à l'utilisation de données CSV, l'IA d'apprentissage en profondeur de Watson Natural Language Understanding peut créer des modèles d'extraction pour extraire des entités ou des mots-clés.
Et avec de la pratique, vous pouvez créer des modèles beaucoup plus sophistiqués. Toutes ses fonctionnalités sont accessibles via des API, bien qu'une connaissance approfondie du codage soit nécessaire.
Cela fonctionne bien pour les grandes entreprises qui doivent examiner d'énormes ensembles de données et qui disposent de ressources techniques internes.
Cortical.io
En utilisant Semantic Folding, une notion issue de la neurologie, Cortical.io fournit des solutions d'extraction de texte et de NLU.
Ceci est fait pour générer des «empreintes digitales sémantiques», qui indiquent à la fois la signification d'un texte dans son ensemble et ses termes spécifiques. Afin de démontrer les relations entre les groupes de mots, les empreintes sémantiques représentent des données textuelles.
La documentation interactive de l'API de Cortical.io couvre les fonctionnalités de chacune des solutions d'analyse de texte et est simple d'accès à l'aide des API Java, Python et Javascript.
L'outil Contract Intelligence de Cortical.io a été créé spécifiquement pour l'analyse juridique afin d'effectuer des recherches sémantiques, de transformer des documents numérisés, d'aider et d'améliorer les annotations.
Il est idéal pour les entreprises à la recherche d'API simples à utiliser qui n'ont pas besoin de connaissances en IA, en particulier dans le secteur juridique.
Singe Apprendre
Tous les principaux langages informatiques sont pris en charge par les API de MonkeyLearn et configurent simplement quelques lignes de code pour produire un fichier JSON contenant vos entités extraites. Pour les extracteurs et les analystes de texte ayant une formation préalable, l'interface est conviviale.
Ou, en quelques étapes simples, vous pouvez créer un extracteur unique. Pour réduire le temps et améliorer la précision, le traitement avancé du langage naturel (NLP) avec une machine learning vous permet d'évaluer le texte comme le ferait une personne.
De plus, les API SaaS garantissent que la configuration de connexions avec des outils tels que Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk et autres ne nécessite pas des années de connaissances en informatique.
Actuellement disponibles dans votre navigateur sont l'extracteur de nom, l'extracteur d'entreprise et l'extracteur d'emplacement. Pour plus d'informations sur la façon de créer le vôtre, consultez l'article du blog sur la reconnaissance d'entités nommées.
Il est idéal pour les entreprises de toutes tailles impliquées dans la technologie, la vente au détail et le commerce électronique qui ont besoin d'API simples à mettre en œuvre pour divers types d'extraction et d'analyse de texte.
Amazon comprendre
Afin de simplifier la connexion et l'utilisation immédiate des outils prédéfinis d'Amazon Comprehend, ils sont formés dans des centaines de domaines différents.
Aucun serveur interne n'est requis car il s'agit d'un service surveillé. En particulier si vous utilisez actuellement le cloud d'Amazon à un certain niveau, leurs API s'intègrent facilement aux applications existantes. Et avec seulement un peu plus de formation, la précision d'extraction peut être augmentée.
L'une des techniques d'analyse de texte les plus fiables pour obtenir des données à partir de dossiers médicaux et d'essais cliniques est l'extraction d'entités et de relations médicales (NERe) de Comprehend, qui peut extraire des détails sur les médicaments, les conditions, les résultats des tests et les procédures.
Lorsque l'on compare les données des patients pour évaluer et affiner le diagnostic, cela peut être très bénéfique. La meilleure option pour les entreprises à la recherche d'un service géré avec des outils pré-formés.
Aylien
Afin de fournir un accès facile à une analyse de texte robuste en apprentissage automatique, AYLIEN propose trois plug-ins API dans sept langages de programmation populaires.
Leur API News fournit une recherche en temps réel et une extraction d'entités à partir de dizaines de milliers de sources d'informations du monde entier.
L'extraction d'entités et plusieurs autres tâches d'analyse de texte peuvent être effectuées à l'aide de l'API d'analyse de texte sur des documents, réseaux sociaux plates-formes, enquêtes auprès des consommateurs, etc.
Enfin, à l'aide de la plateforme d'analyse de texte, vous pouvez créer vos propres extracteurs et plus directement dans votre navigateur (TAP). Cela fonctionne bien pour les entreprises qui ont besoin d'intégrer rapidement des API principalement fixes.
SpaCy
SpaCy est un package Python Natural Language Processing (NLP) open-source, gratuit et doté d'une tonne de fonctionnalités intégrées.
C'est de plus en plus fréquent pour Données PNL traitement et analyse. Les données textuelles non structurées sont créées à grande échelle, il est donc crucial de les analyser et d'en extraire des informations.
Pour ce faire, vous devez présenter les faits d'une manière compréhensible par les ordinateurs. Vous pouvez le faire grâce à la PNL. Il est extrêmement rapide, avec un temps de latence de seulement 30 ms, mais surtout, il n'est pas destiné à être utilisé avec des pages HTTPS.
C'est une bonne option pour analyser vos propres serveurs ou intranet car il fonctionne localement, mais ce n'est pas un outil pour étudier l'ensemble d'Internet.
Conclusion
La reconnaissance d'entité nommée (NER) est un système que les entreprises peuvent utiliser pour étiqueter les informations pertinentes dans les demandes d'assistance client, trouver des entités référencées dans les commentaires des clients et extraire rapidement des données cruciales telles que les coordonnées, les lieux et les dates, entre autres.
L'approche la plus courante pour la reconnaissance d'entités nommées consiste à utiliser des API d'extraction d'entités (qu'elles soient fournies par des bibliothèques open source ou des produits SaaS).
Cependant, le choix de la meilleure alternative dépendra de votre temps, de vos finances et de vos compétences. Pour tout type d'entreprise, l'extraction d'entités et les technologies d'analyse de texte plus sophistiquées peuvent clairement être avantageuses.
Lorsque les outils d'apprentissage automatique sont correctement enseignés, ils sont précis et ne négligent aucune donnée, ce qui vous permet d'économiser du temps et de l'argent. Vous pouvez configurer ces solutions pour qu'elles s'exécutent en continu et automatiquement en intégrant des API.
Choisissez simplement le plan d'action qui convient le mieux à votre entreprise.
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