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Abbiamo la capacità innata di riconoscere e classificare le parole in individui, luoghi, luoghi, valori e altro ogni volta che le ascoltiamo o le leggiamo. Gli esseri umani sono in grado di classificare, identificare e comprendere le parole velocemente.
Ad esempio, puoi classificare un oggetto e trovare rapidamente almeno tre o quattro qualità quando senti il nome "Steve Jobs",
- Persona: "Steve Jobs"
- Organizzazione: “Mela”
- Località: “California”
Dal momento che i computer mancano di questa abilità innata, dobbiamo aiutarli a riconoscere parole o testo e classificarli. In questa situazione viene utilizzato il riconoscimento dell'entità denominata (NER).
In questo articolo, esamineremo in dettaglio NER (Named Entity Recognition), inclusa la sua importanza, i vantaggi, le migliori API NER e molto altro.
Che cos'è il NER (Riconoscimento di entità nominative)?
Un approccio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) noto come riconoscimento di entità nominative (NER), noto anche come identificazione di entità o estrazione di entità, riconosce automaticamente le entità denominate in un testo e le raggruppa in categorie predeterminate.
Le entità includono nomi di individui, gruppi, luoghi, date, importi, importi in dollari, percentuali e altro. Con il riconoscimento di entità nominative, puoi utilizzarlo per raccogliere dati significativi per un database o per estrarre informazioni vitali per comprendere di cosa tratta un documento.
Il NER è la pietra angolare da cui dipende un sistema di intelligenza artificiale per analizzare il testo per la semantica e il sentimento relativi, anche se la PNL rappresenta un progresso significativo nel processo di analisi del testo.
Qual è il significato di NER?
Il fondamento di un approccio di analisi del testo è NER. Un modello ML deve inizialmente ricevere milioni di campioni con categorie predefinite prima che possa capire l'inglese.
L'API migliora con il tempo nel riconoscere questi componenti nei testi che sta leggendo per la prima volta. La potenza del motore di analisi del testo aumenta con la competenza e la forza della capacità NER.
Come visto qui, diverse operazioni ML vengono attivate da NER.
Ricerca semantica
La ricerca semantica è ora disponibile su Google. Puoi inserire una domanda e farà del suo meglio per rispondere con una risposta. Per trovare le informazioni che un utente sta cercando, gli assistenti digitali come Alexa, Siri, i chatbot e altri utilizzano un tipo di ricerca semantica.
Questa funzione può essere incostante, ma ci sono un numero crescente di usi per essa e la loro efficacia sta aumentando rapidamente.
Dati Analytics
Questa è una frase generica per utilizzare algoritmi per creare analisi da dati non strutturati. Integra i metodi per visualizzare questi dati con il processo di ricerca e raccolta dei dati pertinenti.
Ciò potrebbe assumere la forma di una semplice spiegazione statistica dei risultati o di una rappresentazione visiva dei dati. L'analisi dell'interesse e del coinvolgimento in un determinato argomento può essere eseguita utilizzando le informazioni dalle visualizzazioni di YouTube, anche quando gli spettatori fanno clic su un video specifico.
Le valutazioni a stelle di un prodotto possono essere analizzate utilizzando lo scraping dei dati dai siti di e-commerce per fornire un punteggio complessivo del rendimento del prodotto.
Analisi del sentimento
Esplorando ulteriormente NER, sentiment analysis è in grado di distinguere tra recensioni positive e negative anche in assenza di informazioni dalle valutazioni a stelle.
È consapevole che termini come "sopravvalutato", "complicato" e "stupido" hanno connotazioni negative, mentre termini come "utile", "veloce" e "facile" hanno. La parola "facile" potrebbe essere interpretata negativamente in un gioco per computer.
Sofisticati algoritmi possono anche riconoscere la relazione tra le cose.
Analisi del testo
Simile all'analisi dei dati, l'analisi del testo estrae informazioni da stringhe di testo non strutturate e utilizza NER per azzerare i dati importanti.
Può essere utilizzato per compilare dati sulle citazioni di un prodotto, sul prezzo medio o sui termini che i clienti utilizzano più frequentemente per descrivere un determinato marchio.
Analisi dei contenuti video
I sistemi più complicati sono quelli che estraggono dati dalle informazioni video utilizzando il riconoscimento facciale, l'analisi audio e il riconoscimento delle immagini.
Utilizzando l'analisi del contenuto video, puoi trovare video di "unboxing" di YouTube, dimostrazioni di giochi Twitch, sincronizzazioni labiali del tuo materiale audio su Reels e altro ancora.
Per evitare di perdere informazioni importanti su come le persone si collegano al tuo prodotto o servizio man mano che il volume del materiale video online cresce, sono essenziali tecniche più rapide e creative per l'analisi dei contenuti video basata su NER.
Applicazione nel mondo reale di NER
Il riconoscimento dell'entità denominata (NER) identifica aspetti essenziali in un testo come nomi di persone, località, marchi, valori monetari e altro ancora.
L'estrazione delle entità principali in un testo aiuta a ordinare i dati non strutturati e rilevare informazioni significative, che è fondamentale quando si ha a che fare con grandi set di dati.
Ecco alcuni affascinanti esempi del mondo reale di riconoscimento di entità nominative:
Analisi del feedback dei clienti
Le recensioni online sono una fantastica fonte di feedback dei consumatori poiché possono fornirti informazioni dettagliate su ciò che i clienti apprezzano e odiano dei tuoi prodotti, nonché su quali aree della tua azienda devono essere migliorate.
Tutto questo input del client può essere organizzato utilizzando i sistemi NER, che possono anche identificare problemi ricorrenti.
Ad esempio, utilizzando NER per identificare i luoghi che sono spesso citati nelle recensioni sfavorevoli dei clienti, puoi decidere di concentrarti su una determinata filiale dell'ufficio.
Raccomandazione per il contenuto
Un elenco di articoli collegati a quello che stai leggendo può essere trovato su siti Web come BBC e CNN quando leggi un articolo lì.
Questi siti Web forniscono consigli per ulteriori siti Web che offrono informazioni sulle entità che hanno estratto dal contenuto che stai leggendo utilizzando NER.
Organizza i biglietti nell'assistenza clienti
Puoi utilizzare algoritmi di riconoscimento di entità denominate per rispondere più rapidamente alle richieste dei clienti se stai gestendo un aumento del numero di ticket di supporto da parte dei clienti.
Automatizza le attività di assistenza clienti che richiedono tempo, come la classificazione dei reclami e delle richieste dei clienti, per risparmiare denaro, aumentare la soddisfazione dei clienti e aumentare i tassi di risoluzione.
L'estrazione di entità può essere utilizzata anche per estrarre dati pertinenti, come nomi di prodotti o numeri di serie, per semplificare l'instradamento dei ticket all'agente o al team giusto per la risoluzione del problema.
L'algoritmo di ricerca
Ti sei mai chiesto come i siti Web con milioni di informazioni possano produrre risultati pertinenti alla tua ricerca? Considera il sito web Wikipedia.
Wikipedia mostra una pagina contenente entità predefinite a cui il termine di ricerca può fare riferimento quando cerchi "lavori", invece di restituire tutti gli articoli con la parola "lavori" al loro interno.
Pertanto, Wikipedia offre un collegamento all'articolo che definisce "occupazione", una sezione per le persone di nome Jobs e un'altra area per i media come film, video gamese altre forme di intrattenimento in cui compare il termine "lavori".
Vedresti anche un altro segmento per le posizioni contenenti la parola di ricerca.
Prendersi cura dei curricula
Alla ricerca del candidato ideale, i reclutatori trascorrono gran parte della loro giornata a rivedere i curriculum. Ogni curriculum ha le stesse informazioni, ma sono tutti presentati e organizzati in modo diverso, che è un tipico esempio di dati non strutturati.
Le informazioni più pertinenti sui candidati possono essere estratte rapidamente reclutando team che utilizzano estrattori di entità, inclusi dati personali (come nome, indirizzo, numero di telefono, data di nascita ed e-mail) e informazioni sulla loro istruzione ed esperienza (come certificazioni, laurea , nomi di società, competenze, ecc.).
E-commerce
Per quanto riguarda il loro algoritmo di ricerca dei prodotti, i rivenditori online con centinaia o migliaia di prodotti trarrebbero vantaggio da NER.
Senza NER, una ricerca di "stivali in pelle nera" avrebbe restituito risultati che includevano sia la pelle che le calzature che non erano nere. In tal caso, i siti di e-commerce rischiano di perdere clienti.
INel nostro caso, NER classificherebbe la parola di ricerca come tipo di prodotto per stivali in pelle e il nero come colore.
Migliori API di estrazione di entità
PNL di Google Cloud
Per gli strumenti già formati, Google Cloud NLP fornisce la sua API Natural Language. Oppure, l'API AutoML Natural Language è adattabile a molti tipi di estrazione e analisi di testo se desideri istruire i tuoi strumenti sulla terminologia del tuo settore.
Le API interagiscono facilmente con Gmail, Fogli Google e altre app Google, ma il loro utilizzo con programmi di terze parti può richiedere codice più complesso.
L'opzione aziendale ideale è connettere le applicazioni Google e Cloud Storage come servizi gestiti e API.
IBM Watson
IBM Watson è una piattaforma multi-cloud che funziona in modo incredibilmente rapido e fornisce funzionalità predefinite, come la sintesi vocale, un software straordinario in grado di analizzare automaticamente l'audio registrato e le telefonate.
Con l'uso di dati CSV, l'IA di deep learning di Watson Natural Language Understanding può creare modelli di estrazione per estrarre entità o parole chiave.
E con la pratica, puoi creare modelli molto più sofisticati. Tutte le sue funzionalità sono accessibili tramite API, sebbene sia necessaria una conoscenza approfondita della codifica.
Funziona bene per le grandi aziende che richiedono l'esame di enormi set di dati e dispongono di risorse tecniche interne.
corticale.io
Utilizzando Semantic Folding, una nozione della neurologia, Cortical.io fornisce soluzioni di estrazione di testo e NLU.
Questo viene fatto per generare "impronte semantiche", che indicano sia il significato di un testo nella sua interezza che nei termini specifici. Per dimostrare le relazioni tra i cluster di parole, le impronte semantiche rappresentano i dati di testo.
La documentazione dell'API interattiva di Cortical.io copre le funzionalità di ciascuna delle soluzioni di analisi del testo ed è semplice accedervi utilizzando le API Java, Python e Javascript.
Lo strumento Contract Intelligence di Cortical.io è stato creato appositamente per l'analisi legale per eseguire ricerche semantiche, trasformare documenti scansionati e aiutare e migliorare con le annotazioni.
È l'ideale per le aziende che cercano API semplici da usare che non richiedono la conoscenza dell'IA, in particolare nel settore legale.
scimmia impara
Tutti i principali linguaggi per computer sono supportati dalle API di MonkeyLearn e impostano solo poche righe di codice per produrre un file JSON contenente le tue entità estratte. Per gli estrattori e gli analisti di testo con una precedente formazione, l'interfaccia è intuitiva.
Oppure, in pochi semplici passaggi, puoi creare un estrattore unico. Per ridurre i tempi e migliorare la precisione, l'elaborazione avanzata del linguaggio naturale (NLP) con deep machine learning ti consente di valutare il testo come farebbe una persona.
Inoltre, le API SaaS assicurano che la configurazione delle connessioni con strumenti come Fogli Google, Excel, Zapier, Zendesk e altri non richieda anni di conoscenza dell'informatica.
Attualmente sono disponibili nel tuo browser l'estrattore di nomi, l'estrattore di società e l'estrattore di posizione. Per informazioni su come costruirne uno personalizzato, vedere l'articolo del blog sul riconoscimento dell'entità denominata.
È ideale per le aziende di tutte le dimensioni coinvolte nella tecnologia, nella vendita al dettaglio e nell'e-commerce che necessitano di API semplici da implementare per vari tipi di estrazione di testo e analisi del testo.
Amazon Comprehend
Per semplificare il collegamento e utilizzare immediatamente gli strumenti predefiniti di Amazon Comprehend, vengono addestrati in centinaia di campi diversi.
Non sono necessari server interni perché si tratta di un servizio monitorato. In particolare se attualmente utilizzi il cloud di Amazon a un certo livello, le loro API si integrano facilmente con le app preesistenti. E con solo un po' più di allenamento, la precisione dell'estrazione può essere aumentata.
Una delle tecniche di analisi del testo più affidabili per ottenere dati da cartelle cliniche e studi clinici è Comprehend's Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), che può estrarre dettagli su farmaci, condizioni, risultati dei test e procedure.
Quando si confrontano i dati del paziente per valutare e mettere a punto la diagnosi, può essere molto utile. L'opzione migliore per le aziende che cercano un servizio gestito con strumenti pre-formati.
Aylien
Per fornire un facile accesso a una solida analisi del testo di apprendimento automatico, AYLIEN offre tre plug-in API in sette linguaggi di programmazione popolari.
La loro News API fornisce ricerca in tempo reale ed estrazione di entità da decine di migliaia di fonti di notizie da tutto il mondo.
L'estrazione di entità e molte altre attività di analisi del testo possono essere eseguite utilizzando l'API di analisi del testo su documenti, Social Media piattaforme, sondaggi sui consumatori e altro ancora.
Infine, utilizzando la piattaforma di analisi del testo, puoi creare i tuoi estrattori e più direttamente nel tuo browser (TAP). Funziona bene per le aziende che devono integrare rapidamente API principalmente fisse.
Spacy
SpaCy è un pacchetto Python Natural Language Processing (NLP) che è open source, gratuito e ha un sacco di funzionalità integrate.
Sta diventando sempre più comune per Dati PNL elaborazione e analisi. I dati testuali non strutturati vengono creati su una scala enorme, quindi è fondamentale analizzarli ed estrarne approfondimenti.
Per ottenere ciò, devi ritrarre i fatti in un modo che i computer possano comprendere. Puoi farlo tramite la PNL. È estremamente veloce, con un ritardo di soli 30 ms, ma soprattutto non è destinato all'uso con le pagine HTTPS.
Questa è una buona opzione per scansionare i tuoi server o intranet perché opera localmente, ma non è uno strumento per studiare l'intera Internet.
Conclusione
Il riconoscimento delle entità nominative (NER) è un sistema che le aziende possono utilizzare per etichettare le informazioni pertinenti nelle richieste di assistenza clienti, trovare entità referenziate nel feedback dei clienti ed estrarre rapidamente dati cruciali come dettagli di contatto, località e date, tra le altre cose.
L'approccio più comune al riconoscimento di entità denominate è l'utilizzo di API di estrazione di entità (indipendentemente dal fatto che siano fornite da librerie open source o prodotti SaaS).
Tuttavia, la scelta dell'alternativa migliore dipenderà dal tuo tempo, dalle tue finanze e dalle tue abilità. Per qualsiasi tipo di attività, l'estrazione di entità e le tecnologie di analisi del testo più sofisticate possono essere chiaramente vantaggiose.
Quando gli strumenti di apprendimento automatico vengono insegnati correttamente, sono accurati e non trascurano alcun dato, facendoti risparmiare tempo e denaro. È possibile configurare queste soluzioni per l'esecuzione continua e automatica integrando le API.
Scegli semplicemente la linea d'azione migliore per la tua azienda.
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