Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Imamo urođenu sposobnost prepoznavanja i klasificiranja riječi u pojedince, mjesta, lokacije, vrijednosti i više kad god ih čujemo ili pročitamo. Ljudi mogu brzo kategorizirati, identificirati i razumjeti riječi.
Na primjer, možete kategorizirati objekt i brzo smisliti najmanje tri do četiri kvalitete kada čujete ime "Steve Jobs",
- Osoba: “Steve Jobs”
- Organizacija: “Apple”
- Lokacija: “Kalifornija”
Budući da računalima nedostaje ta urođena vještina, moramo im pomoći u prepoznavanju riječi ili teksta i njihovom klasificiranju. U ovoj se situaciji koristi prepoznavanje imenovanog entiteta (NER).
U ovom ćemo članku detaljno ispitati NER (Named Entity Recognition), uključujući njegovu važnost, prednosti, vrhunske NER API-je i još mnogo toga.
Što je NER (Named Entity Recognition)?
Pristup obrade prirodnog jezika (NLP) poznat kao prepoznavanje imenovanih entiteta (NER), ponekad poznat i kao identifikacija entiteta ili izdvajanje entiteta, automatski prepoznaje imenovane entitete u tekstu i grupira ih u unaprijed određene kategorije.
Entiteti uključuju imena pojedinaca, grupa, mjesta, datume, iznose, iznose u dolarima, postotke i još mnogo toga. Uz prepoznavanje imenovanih entiteta, možete ga upotrijebiti za prikupljanje značajnih podataka za bazu podataka ili za izdvajanje vitalnih informacija da biste razumjeli o čemu se radi u dokumentu.
NER je kamen temeljac o kojem sustav umjetne inteligencije ovisi kako bi analizirao tekst za relativnu semantiku i sentiment, čak i ako NLP predstavlja značajan napredak u procesu analitike teksta.
Koje je značenje NER-a?
Temelj pristupa analitici teksta je NER. ML model mora prvo dobiti milijune uzoraka s unaprijed definiranim kategorijama prije nego što može razumjeti engleski.
API se s vremenom poboljšava u prepoznavanju ovih komponenti u tekstovima koje čita po prvi put. Snaga mehanizma za analitiku teksta povećava se s kompetentnošću i snagom mogućnosti NER-a.
Kao što se ovdje vidi, nekoliko ML operacija pokreće NER.
Semantičko pretraživanje
Semantičko pretraživanje sada je dostupno na Googleu. Možete unijeti pitanje, a ono će pokušati odgovoriti odgovorom. Kako bi pronašli informacije koje korisnik traži, digitalni pomoćnici kao što su Alexa, Siri, chatbotovi i drugi koriste vrstu semantičkog pretraživanja.
Ova se funkcija može pogoditi ili promašiti, ali postoji sve veći broj njezinih upotreba, a njihova učinkovitost brzo raste.
Analitika podataka
Ovo je opći izraz za korištenje algoritama za izradu analize iz nestrukturiranih podataka. Integrira metode za prikaz ovih podataka s procesom pronalaženja i prikupljanja relevantnih podataka.
To može biti u obliku izravnog statističkog objašnjenja rezultata ili vizualnog prikaza podataka. Analiza interesa i angažmana za određenu temu može se napraviti korištenjem informacija iz prikaza na YouTubeu, uključujući kada gledatelji kliknu određeni videozapis.
Ocjene proizvoda zvjezdicama mogu se analizirati pomoću skupljanja podataka s web-mjesta za e-trgovinu kako bi se dobila ukupna ocjena koliko dobro proizvod radi.
Analiza osjećaja
Daljnje istraživanje NER-a, sentiment analiza može razlikovati dobre od loših recenzija čak i u nedostatku informacija iz ocjena zvjezdicama.
Svjestan je da izrazi poput "precijenjen", "nezgodan" i "glup" imaju negativne konotacije, dok pojmovi poput "korisno", "brzo" i "lako" imaju. Riječ "lako" mogla bi se protumačiti negativno u računalnim igrama.
Sofisticirani algoritmi također mogu prepoznati odnos između stvari.
Tekst Analytics
Slično analizi podataka, analiza teksta izvlači informacije iz nestrukturiranih tekstualnih nizova i koristi NER da se usredotoči na važne podatke.
Može se koristiti za prikupljanje podataka o spominjanju proizvoda, prosječnoj cijeni ili pojmovima koje kupci najčešće koriste za opisivanje određenog brenda.
Analiza video sadržaja
Najsloženiji sustavi su oni koji izvlače podatke iz video informacija koristeći prepoznavanje lica, audio analizu i prepoznavanje slike.
Pomoću analize videosadržaja možete pronaći YouTube video zapise za "raspakiranje", demonstracije igara Twitch, sinkronizaciju audio materijala na Reelsu i još mnogo toga.
Kako bi se izbjeglo propuštanje važnih informacija o tome kako se ljudi povezuju s vašim proizvodom ili uslugom kako raste obujam online video materijala, neophodne su brže i inventivnije tehnike za analizu videosadržaja temeljenu na NER-u.
Primjena NER-a u stvarnom svijetu
Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER) identificira bitne aspekte u tekstu kao što su imena ljudi, lokacije, robne marke, novčane vrijednosti i više.
Izdvajanje glavnih entiteta u tekstu pomaže u sortiranju nestrukturiranih podataka i otkrivanju značajnih informacija, što je ključno kada se radi o velikim skupovima podataka.
Evo nekoliko fascinantnih primjera prepoznavanja imenovanih entiteta iz stvarnog svijeta:
Analiza povratnih informacija kupaca
Mrežne recenzije fantastičan su izvor povratnih informacija potrošača budući da vam mogu pružiti detaljne informacije o tome što kupci vole, a što mrze u vezi s vašom robom, kao i koja područja vaše tvrtke treba poboljšati.
Sav ovaj unos klijenta može se organizirati pomoću NER sustava, koji također mogu identificirati probleme koji se ponavljaju.
Na primjer, korištenjem NER-a za prepoznavanje mjesta koja se često navode u nepovoljnim recenzijama kupaca, možete se odlučiti usredotočiti na određenu poslovnicu ureda.
Preporuka za sadržaj
Popis članaka koji su povezani s onim koji čitate možete pronaći na web stranicama poput BBC-a i CNN-a kada ondje pročitate neku stavku.
Ove web stranice daju preporuke za dodatne web stranice koje nude informacije o entitetima koje su izdvojile iz sadržaja koji čitate koristeći NER.
Organizirajte ulaznice u korisničkoj podršci
Možete koristiti algoritme za prepoznavanje imenovanih entiteta kako biste brže odgovorili na zahtjeve klijenata ako upravljate povećanjem broja zahtjeva za podršku od strane korisnika.
Automatizirajte dugotrajne poslove brige o kupcima, kao što je klasificiranje pritužbi i upita kupaca, kako biste uštedjeli novac, povećali zadovoljstvo kupaca i povećali stope rješavanja.
Izdvajanje entiteta također se može koristiti za izdvajanje relevantnih podataka, kao što su nazivi proizvoda ili serijski brojevi, kako bi se jednostavnije preusmjerilo tikete pravom agentu ili timu za rješavanje tog problema.
Algoritam pretraživanja
Jeste li se ikada zapitali kako web stranice s milijunima informacija mogu proizvesti rezultate koji su relevantni za vaše pretraživanje? 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 s riječju "poslovi" u njima.
Stoga Wikipedia nudi poveznicu na članak koji definira "zanimanje", odjeljak za ljude koji se zovu Posao i drugo područje za medije kao što su filmovi, video igre, i drugi oblici zabave u kojima se pojavljuje pojam "poslovi".
Također biste vidjeli drugi segment za lokacije koje sadrže riječ za pretraživanje.
Briga o životopisima
U potrazi za idealnim kandidatom, regruteri provode značajan dio svog dana pregledavajući životopise. Svaki životopis ima iste podatke, ali su svi prikazani i organizirani na drugačiji način, što je tipičan primjer nestrukturiranih podataka.
Najrelevantnije informacije o kandidatima mogu se brzo izvući timovima za zapošljavanje koji koriste alate za izdvajanje entiteta, uključujući osobne podatke (kao što su ime, adresa, telefonski broj, datum rođenja i e-pošta) i informacije o njihovom obrazovanju i iskustvu (kao što su certifikati, diploma , imena tvrtki, vještine itd.).
E-commerce
Što se tiče njihovog algoritma pretraživanja proizvoda, mrežni trgovci sa stotinama ili tisućama proizvoda imali bi koristi od NER-a.
Bez NER-a, pretraga za "crne kožne čizme" vratila bi rezultate koji uključuju i kožu i obuću koja nije crna. Ako je tako, web stranice za e-trgovinu riskiraju gubitak klijenata.
IU našem slučaju, NER bi kategorizirao riječ za pretraživanje kao vrstu proizvoda za kožne čizme i crnu kao boju.
Najbolji API-ji za ekstrakciju entiteta
Google Cloud NLP
Za već uvježbane alate, Google Cloud NLP pruža svoj API za prirodni jezik. Ili, AutoML Natural Language API prilagodljiv je za mnoge vrste izdvajanja i analize teksta ako želite educirati svoje alate o terminologiji svoje industrije.
API-ji lako komuniciraju s Gmailom, Google tablicama i drugim Googleovim aplikacijama, ali njihova upotreba 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 nevjerojatno brzo i pruža unaprijed izgrađene mogućnosti, kao što je govor u tekst, što je nevjerojatan softver koji može automatski analizirati snimljeni audio i telefonske pozive.
Uz korištenje CSV podataka, Watson Natural Language Understanding AI za duboko učenje može stvoriti modele ekstrakcije za izdvajanje entiteta ili ključnih riječi.
A s vježbom možete stvoriti modele koji su daleko sofisticiraniji. Sve njegove funkcionalnosti dostupne su putem API-ja, iako je potrebno opsežno znanje kodiranja.
Dobro funkcionira za velike tvrtke koje trebaju ispitivanje ogromnih skupova podataka i imaju interne tehničke resurse.
Kortikalni.io
Koristeći Semantic Folding, pojam iz neurologije, Cortical.io pruža ekstrakciju teksta i NLU rješenja.
To se radi kako bi se generirali "semantički otisci prstiju", koji ukazuju na značenje teksta u cijelosti i na određene pojmove. Kako bi se prikazali odnosi između skupina riječi, semantički otisci prstiju prikazuju tekstualne podatke.
Interaktivna API dokumentacija Cortical.io pokriva funkcionalnost svakog rješenja za analizu teksta i jednostavno joj je pristupiti korištenjem Java, Python i Javascript API-ja.
Alat Contract Intelligence tvrtke Cortical.io kreiran je posebno za pravnu analizu za semantička pretraživanja, transformaciju skeniranih dokumenata te pomoć i poboljšanje s komentarima.
Idealan je za tvrtke koje traže API-je jednostavne za korištenje kojima nije potrebno znanje o umjetnoj inteligenciji, osobito u pravnom sektoru.
Majmun Uči
API-ji MonkeyLearna podržavaju sve glavne računalne jezike i postavljaju samo nekoliko redaka koda za izradu JSON datoteke koja sadrži vaše ekstrahirane entitete. Za ekstraktore i tekstualne analitičare s prethodnom obukom, sučelje je jednostavno za korisnika.
Ili, u samo nekoliko jednostavnih koraka, možete stvoriti jedinstveni ekstraktor. Kako bi se smanjilo vrijeme i poboljšala točnost, napredna obrada prirodnog jezika (NLP) s dubokim stroj za učenje omogućuje vam procjenu teksta 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 o informatici.
Trenutno su u vašem pregledniku dostupni ekstraktor naziva, ekstraktor tvrtke i ekstraktor lokacije. Za informacije o tome kako konstruirati vlastiti, pogledajte članak bloga o prepoznavanju imenovanih entiteta.
Idealan je za tvrtke svih veličina uključene u tehnologiju, maloprodaju i e-trgovinu kojima su potrebni API-ji jednostavni za implementaciju za razne vrste izdvajanja teksta i analize teksta.
Amazon Comprehend
Kako bi se odmah omogućilo jednostavno uključivanje i korištenje unaprijed ugrađenih alata Amazon Comprehenda, oni su obučeni u stotinama različitih područja.
Nisu potrebni interni poslužitelji jer se radi o nadziranoj usluzi. Osobito ako trenutno koristite Amazonov oblak do neke razine, njihovi API-ji lako se integriraju s prethodno postojećim aplikacijama. Uz samo malo više treninga, točnost ekstrakcije se može povećati.
Jedna od najpouzdanijih tehnika analize teksta za dobivanje podataka iz medicinske dokumentacije i kliničkih ispitivanja je Comprehend's Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), koja može izvući detalje o lijekovima, stanjima, rezultatima testova i postupcima.
Kada se uspoređuju podaci o pacijentu za procjenu i fino podešavanje dijagnoze, može biti vrlo korisno. Najbolja opcija za tvrtke koje traže upravljanu uslugu s unaprijed obučenim alatima.
Aylien
Kako bi omogućio jednostavan pristup robusnoj analizi teksta strojnog učenja, AYLIEN nudi tri API dodatka u sedam popularnih programskih jezika.
Njihov News API pruža pretraživanje u stvarnom vremenu i izdvajanje entiteta iz desetaka tisuća izvora vijesti iz cijelog svijeta.
Ekstrakcija entiteta i nekoliko drugih zadataka analize teksta mogu se provesti 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 vlastite ekstraktore i više izravno u svom pregledniku (TAP). Dobro funkcionira za tvrtke koje trebaju brzo integrirati prvenstveno fiksne API-je.
SpaCy
SpaCy je paket Python Natural Language Processing (NLP) koji je otvorenog koda, besplatan i ima mnoštvo ugrađenih značajki.
Sve je češći za NLP podaci obrada i analiza. Nestrukturirani tekstualni podaci stvaraju se u ogromnim razmjerima, stoga ih je ključno analizirati i iz njih izvući uvide.
Da biste to postigli, morate prikazati činjenice na način koji računala mogu razumjeti. To možete učiniti kroz NLP. Iznimno je brz, s vremenom kašnjenja od samo 30 ms, ali kritično, nije namijenjen za korištenje s HTTPS stranicama.
Ovo je zgodna opcija za skeniranje vlastitih poslužitelja ili intraneta jer radi lokalno, ali nije alat za proučavanje cijelog interneta.
Zaključak
Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER) je sustav koji tvrtke mogu koristiti za označavanje bitnih informacija u zahtjevima korisničke podrške, pronalaženje entiteta koji se spominju u povratnim informacijama korisnika i brzo izdvajanje ključnih podataka kao što su kontakt detalji, lokacije i datumi, između ostalog.
Najčešći pristup imenovanju prepoznavanja entiteta je korištenjem API-ja za izdvajanje entiteta (bez obzira na to jesu li ih osigurale knjižnice otvorenog koda ili SaaS proizvodi).
Međutim, odabir najbolje alternative ovisit će o vašem vremenu, financijama i skupu vještina. Za bilo koju vrstu poslovanja, izdvajanje entiteta i sofisticiranije tehnologije analize teksta mogu jasno biti prednosti.
Kada se alati za strojno učenje ispravno podučavaju, oni su točni i ne zanemaruju podatke, čime vam štede vrijeme i novac. Ova rješenja možete konfigurirati da rade kontinuirano i automatski integracijom API-ja.
Jednostavno odaberite način djelovanja koji je najbolji za vašu tvrtku.
Ostavi odgovor