תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
יש לנו את היכולת המולדת לזהות ולסווג מילים ליחידים, מקומות, מיקומים, ערכים ועוד בכל פעם שאנו שומעים או קוראים אותם. בני אדם מסוגלים לסווג, לזהות ולהבין מילים במהירות.
לדוגמה, אתה יכול לסווג אובייקט ולהמציא במהירות לפחות שלוש עד ארבע תכונות כשאתה שומע את השם "סטיב ג'ובס",
- אדם: "סטיב ג'ובס"
- ארגון: "אפל"
- מיקום: "קליפורניה"
מכיוון שלמחשבים אין מיומנות מולדת זו, עלינו לסייע להם בזיהוי מילים או טקסט וסיווגם. זיהוי ישות בשם (NER) משמש במצב זה.
במאמר זה, נבחן את NER (זיהוי ישות בשם) בפירוט, כולל חשיבותו, היתרונות, ממשקי API מובילים של NER ועוד ועוד.
מהו NER (זיהוי ישות בשם)?
גישת עיבוד שפה טבעית (NLP) הידועה בשם זיהוי ישות (NER), המכונה לפעמים זיהוי ישות או מיצוי ישות, מזהה אוטומטית ישויות בעלות שם בטקסט ומקבצת אותן לקטגוריות שנקבעו מראש.
ישויות כוללות שמות של אנשים, קבוצות, מקומות, תאריכים, סכומים, סכומי דולרים, אחוזים ועוד. עם זיהוי ישויות בשם, אתה יכול להשתמש בו כדי לאסוף נתונים משמעותיים עבור מסד נתונים או כדי לחלץ מידע חיוני כדי להבין על מה מסמך.
NER הוא אבן היסוד שבה תלויה מערכת AI על מנת לנתח טקסט עבור סמנטיקה וסנטימנט יחסי, גם אם NLP מייצג התקדמות משמעותית בתהליך ניתוח הטקסט.
מהי המשמעות של NER?
הבסיס של גישת ניתוח טקסט הוא NER. יש לתת למודל ML מלכתחילה מיליוני דוגמאות עם קטגוריות מוגדרות מראש לפני שהוא יוכל להבין אנגלית.
ה-API משתפר עם הזמן בזיהוי רכיבים אלה בטקסטים שהוא קורא בפעם הראשונה. כוחו של מנוע ניתוח הטקסט גדל עם היכולת והחוזק של יכולת ה-NER.
כפי שניתן לראות כאן, מספר פעולות ML מופעלות על ידי NER.
חיפוש סמנטי
חיפוש סמנטי זמין כעת בגוגל. אתה יכול להזין שאלה, והיא תנסה כמיטב יכולתה להגיב בתשובה. על מנת למצוא את המידע שמשתמש מחפש, עוזרים דיגיטליים כמו אלקסה, סירי, צ'אטבוטים ואחרים משתמשים בסוג של חיפוש סמנטי.
פונקציה זו יכולה להיפגע או לפספס, אך יש לה מספר הולך וגדל של שימושים, ויעילותם עולה במהירות.
ניתוח נתונים
זהו ביטוי כללי לשימוש באלגוריתמים ליצירת ניתוח מנתונים לא מובנים. הוא משלב שיטות להצגת נתונים אלה עם תהליך מציאת ואיסוף נתונים רלוונטיים.
זה עשוי ללבוש צורה של הסבר סטטיסטי פשוט של התוצאות או ייצוג חזותי של הנתונים. ניתוח של עניין ועיסוק בנושא מסוים יכול להיעשות באמצעות מידע מצפיות ביוטיוב, כולל כאשר צופים לוחצים על סרטון מסוים.
ניתן לנתח את דירוגי הכוכבים של מוצר באמצעות גירוד נתונים מאתרי מסחר אלקטרוני כדי לספק ציון כולל של ביצועי המוצר.
ניתוח הסנטימנט
עוד לחקור את NER, ניתוח הסנטימנט יכול להבחין בין ביקורות טובות ורעות גם בהיעדר מידע מדירוג כוכבים.
הוא מודע לכך שלמונחים כמו "מוערך יתר על המידה", "מטופש" ו"טיפש" יש קונוטציות שליליות, בעוד למונחים כמו "שימושי", "מהיר" ו"קל" יש. המילה "קל" יכולה להתפרש בצורה שלילית במשחק מחשב.
אלגוריתמים מתוחכמים יכולים גם לזהות את הקשר בין הדברים.
ניתוח טקסטים
בדומה לניתוח נתונים, ניתוח טקסט מחלץ מידע ממחרוזות טקסט לא מובנות ומשתמש ב-NER כדי לאפס את הנתונים החשובים.
זה יכול לשמש כדי לאסוף נתונים על אזכורים של מוצר, המחיר הממוצע או המונחים שבהם הלקוחות משתמשים לרוב כדי לתאר מותג מסוים.
ניתוח תוכן וידאו
המערכות המסובכות ביותר הן אלו המחלצות נתונים ממידע וידאו באמצעות זיהוי פנים, ניתוח אודיו וזיהוי תמונות.
באמצעות ניתוח תוכן וידאו, אתה יכול למצוא סרטוני "Unboxing" של YouTube, הדגמות משחק Twitch, סינכרון שפתיים של חומר השמע שלך ב-Reels ועוד.
על מנת להימנע מפספוס מידע חשוב על האופן שבו אנשים מתחברים למוצר או לשירות שלך ככל שנפח חומרי הווידאו המקוון גדל, טכניקות מהירות ויצירתיות יותר לניתוח תוכן וידאו מבוסס NER הן חיוניות.
יישום בעולם האמיתי של NER
זיהוי ישות בשם (NER) מזהה היבטים חיוניים בטקסט כגון שמות של אנשים, מיקומים, מותגים, ערכים כספיים ועוד.
חילוץ הישויות העיקריות בטקסט מסייע במיון נתונים לא מובנים ובזיהוי מידע משמעותי, שהוא קריטי בעת התמודדות עם מערכי נתונים גדולים.
הנה כמה דוגמאות מרתקות בעולם האמיתי לזיהוי ישויות בשם:
ניתוח משוב לקוחות
ביקורות מקוונות הן מקור פנטסטי למשוב צרכנים מכיוון שהן יכולות לספק לך מידע מפורט על מה שלקוחות אוהבים ושונאים בסחורה שלך, כמו גם אילו אזורים בחברה שלך צריכים להשתפר.
ניתן לארגן את כל קלט הלקוח הזה באמצעות מערכות NER, שיכולות גם לזהות בעיות שחוזרות על עצמן.
לדוגמה, על ידי שימוש ב-NER כדי לזהות מקומות שמצוטטים לעתים קרובות בביקורות לא חיוביות של לקוחות, אתה יכול להחליט להתרכז בסניף משרד מסוים.
המלצה לתוכן
רשימה של מאמרים הקשורים לזה שאתה קורא תוכל למצוא באתרים כמו BBC ו-CNN כאשר אתה קורא אייטם שם.
אתרים אלה מציעים המלצות לאתרים נוספים המציעים מידע על הישויות שהם חילצו מהתוכן שאתה קורא באמצעות NER.
ארגן כרטיסים בתמיכת לקוחות
אתה יכול להשתמש באלגוריתמים של זיהוי ישויות כדי להגיב לבקשות לקוחות מהר יותר אם אתה מנהל עלייה במספר כרטיסי התמיכה מלקוחות.
אוטומציה של מטלות טיפול לקוחות שגוזלות זמן, כגון סיווג תלונות ופניות של לקוחות, כדי לחסוך לעצמך כסף, להגדיל את אושר הלקוחות ולהגדיל את שיעורי הפתרון.
ניתן להשתמש בחילוץ ישויות גם כדי לחלץ נתונים רלוונטיים, כגון שמות מוצרים או מספרים סידוריים, כדי להקל על ניתוב הכרטיסים לסוכן או לצוות הנכונים לפתרון בעיה זו.
אלגוריתם החיפוש
האם אי פעם תהיתם כיצד אתרים עם מיליוני פיסות מידע יכולים לייצר תוצאות שמתאימות לחיפוש שלכם? שקול את האתר ויקיפדיה.
ויקיפדיה מציגה עמוד המכיל ישויות מוגדרות מראש שמונח החיפוש יכול להתייחס אליהן כשאתה מחפש "עבודות", במקום להחזיר את כל המאמרים עם המילה "עבודות" בתוכם.
לפיכך, ויקיפדיה מציעה קישור למאמר המגדיר "עיסוק", מדור לאנשים בשם ג'ובס ותחום נוסף למדיה כמו סרטים, משחקי וידאו, וצורות בידור אחרות בהן מופיע המונח "עבודות".
תראה גם פלח נוסף עבור מיקומים המכילים את מילת החיפוש.
דואגים לקורות חיים
בחיפוש אחר המועמד האידיאלי, מגייסים מבלים חלק ניכר מהיום בבדיקת קורות חיים. לכל קורות חיים יש את אותו המידע, אבל כולם מוצגים ומאורגנים בצורה שונה, וזו דוגמה טיפוסית לנתונים לא מובנים.
ניתן לחלץ במהירות את המידע הרלוונטי ביותר על מועמדים על ידי גיוס צוותים המשתמשים במחלצי ישויות, כולל נתונים אישיים (כגון שם, כתובת, מספר טלפון, תאריך לידה ודואר אלקטרוני) ומידע על השכלתם וניסיונם (כגון הסמכות, תואר). , שמות חברות, כישורים וכו').
מסחר אלקטרוני
לגבי אלגוריתם חיפוש המוצרים שלהם, קמעונאים מקוונים עם מאות או אלפי מוצרים ייהנו מ-NER.
ללא NER, חיפוש אחר "מגפי עור שחורים" יחזיר תוצאות הכוללות גם עור וגם הנעלה שלא היו שחורות. אם כן, אתרי מסחר אלקטרוני מסתכנים באיבוד לקוחות.
Iבמקרה שלנו, NER יסווג את מילת החיפוש כסוג מוצר עבור מגפי עור ושחור כצבע.
ממשקי API לחילוץ ישויות הטובים ביותר
Google Cloud NLP
עבור כלים שכבר הוכשרו, Google Cloud NLP מספק את ה-API של Natural Language. לחלופין, ה-API של AutoML Natural Language ניתן להתאמה לסוגים רבים של חילוץ וניתוח טקסט אם ברצונך ללמד את הכלים שלך על הטרמינולוגיה של התעשייה שלך.
ממשקי ה-API מקיימים אינטראקציה בקלות עם Gmail, Google Sheets ויישומי Google אחרים, אך השימוש בהם עם תוכניות של צד שלישי עשוי להזדקק לקוד מורכב יותר.
האפשרות העסקית האידיאלית היא לחבר יישומי גוגל ואחסון בענן כשירותים מנוהלים וממשקי API.
יבמ ווטסון
IBM Watson היא פלטפורמה מרובת עננים שמבצעת ביצועים מהירים להפליא ומספקת יכולות מובנות מראש, כמו דיבור לטקסט, שהיא תוכנה מדהימה שיכולה לנתח אוטומטית שיחות שמע וטלפון מוקלטות.
בעזרת שימוש בנתוני CSV, ה-Deep learning AI של Watson Natural Language Understanding יכול ליצור מודלים לחילוץ לחילוץ ישויות או מילות מפתח.
ועם תרגול, אתה יכול ליצור מודלים הרבה יותר מתוחכמים. כל הפונקציונליות שלו נגישות דרך ממשקי API, אם כי יש צורך בידע נרחב בקידוד.
זה עובד היטב עבור עסקים גדולים שדורשים לבחון מערכי נתונים עצומים ויש להם משאבים טכניים פנימיים.
Cortical.io
באמצעות קיפול סמנטי, רעיון מהנוירולוגיה, Cortical.io מספקת חילוץ טקסט ופתרונות NLU.
זה נעשה כדי ליצור "טביעות אצבע סמנטיות", המצביעות הן על המשמעות של טקסט בשלמותו והן במונחים הספציפיים שלו. על מנת להדגים את הקשרים בין אשכולות מילים, טביעות אצבע סמנטיות מתארות נתוני טקסט.
תיעוד ה-API האינטראקטיבי של Cortical.io מכסה את הפונקציונליות של כל אחד מפתרונות ניתוח הטקסט, והגישה אליו פשוטה באמצעות ה-Java, Python ו-Javascript APIs.
הכלי Contract Intelligence מ- Cortical.io נוצר במיוחד עבור ניתוח משפטי כדי לבצע חיפושים סמנטיים, לשנות מסמכים סרוקים ולעזור ולשפר באמצעות הערות.
זה אידיאלי לעסקים המחפשים ממשקי API פשוטים לשימוש שאינם צריכים ידע בינה מלאכותית, במיוחד במגזר המשפטי.
קוף למד
כל שפות המחשב העיקריות נתמכות על ידי ממשקי ה-API של MonkeyLearn ומגדירות רק כמה שורות קוד כדי לייצר קובץ JSON המכיל את הישויות שחולצו. עבור מחלצים ומנתחי טקסט עם הכשרה מוקדמת, הממשק ידידותי למשתמש.
לחלופין, בכמה שלבים פשוטים, אתה יכול ליצור חולץ ייחודי. כדי לצמצם זמן ולשפר את הדיוק, עיבוד שפה טבעית מתקדם (NLP) עם עמוק למידת מכונה מאפשר לך להעריך טקסט כפי שאדם היה עושה.
בנוסף, ממשקי API של SaaS מבטיחים שהגדרת חיבורים עם כלים כמו Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk ואחרים אינה דורשת ידע של שנים במדעי המחשב.
כרגע זמינים בדפדפן שלך מחלץ השם, מחלץ החברה ומחלץ המיקום. למידע על איך לבנות משלך, עיין במאמר הבלוג של זיהוי ישויות.
זה אידיאלי לעסקים מכל הגדלים העוסקים בטכנולוגיה, קמעונאות ומסחר אלקטרוני שזקוקים לממשקי API פשוטים ליישום עבור סוגים שונים של מיצוי טקסט וניתוח טקסט.
אמזון להתבונן
על מנת להקל על החיבור והשימוש בכלים המובנים מראש של Amazon Comprehend באופן מיידי, הם מאומנים במאות תחומים שונים.
אין צורך בשרתים פנימיים מכיוון שזהו שירות מנוטר. במיוחד אם אתה משתמש כרגע בענן של אמזון ברמה מסוימת, ממשקי ה-API שלהם משתלבים בקלות עם אפליקציות קיימות בעבר. ועם רק קצת יותר אימון, ניתן להעלות את דיוק החילוץ.
אחת מטכניקות ניתוח הטקסט המהימנות ביותר להשגת נתונים מרשומות רפואיות ומניסויים קליניים היא חילוץ הישות והיחסים הרפואית של Comprehend (NERe), שיכולה לחלץ פרטים על תרופות, מצבים, תוצאות בדיקות ונהלים.
כאשר משווים נתוני מטופלים כדי להעריך ולכוונן את האבחנה, יכול להיות מועיל למדי. האפשרות הטובה ביותר לעסקים המחפשים שירות מנוהל עם כלים מיומנים מראש.
אייליאן
על מנת לספק גישה נוחה לניתוח טקסטים של למידת מכונה, Aylien מציעה שלושה תוספי API בשבע שפות תכנות פופולריות.
ה-News API שלהם מספק חיפוש בזמן אמת וחילוץ ישויות מעשרות אלפי מקורות חדשות מרחבי העולם.
ניתן לבצע חילוץ ישויות וכמה משימות ניתוח טקסט אחרות באמצעות ה-API של ניתוח טקסט על מסמכים, מדיה חברתית פלטפורמות, סקרי צרכנים ועוד.
לבסוף, באמצעות פלטפורמת ניתוח הטקסט, אתה יכול ליצור מחלצים משלך ועוד ישר בדפדפן שלך (TAP). זה עובד היטב עבור חברות שצריכות לשלב במהירות APIs קבועים בעיקר.
SpaCy
SpaCy היא חבילת Python Natural Language Processing (NLP) שהיא קוד פתוח, חינמית ויש לה המון תכונות מובנות.
זה נהיה יותר ויותר נפוץ עבור נתוני NLP עיבוד וניתוח. נתונים טקסטואליים לא מובנים נוצרים בקנה מידה עצום, ולכן חיוני לנתח אותם ולהפיק מהם תובנות.
כדי להשיג זאת, עליך להציג את העובדות בצורה שמחשבים יכולים להבין. אתה יכול לעשות את זה דרך NLP. זה מהיר במיוחד, עם זמן פיגור של 30 אלפיות השנייה בלבד, אבל באופן קריטי, הוא לא מיועד לשימוש עם דפי HTTPS.
זוהי אפשרות נחמדה לסריקת שרתים או אינטראנט משלך מכיוון שהיא פועלת באופן מקומי, אך היא אינה כלי ללימוד האינטרנט כולו.
סיכום
זיהוי ישות בשם (NER) היא מערכת שבה עסקים יכולים להשתמש כדי לתייג מידע רלוונטי בבקשות לתמיכת לקוחות, למצוא ישויות שאליהם משוב לקוחות, ולחלץ במהירות נתונים חיוניים כמו פרטי קשר, מיקומים ותאריכים, בין היתר.
הגישה הנפוצה ביותר לכינוי זיהוי ישויות היא באמצעות שימוש בממשקי API לחילוץ ישויות (בין אם הם מסופקים על ידי ספריות קוד פתוח או מוצרי SaaS).
עם זאת, בחירת החלופה הטובה ביותר תסתמך על הזמן, הכספים ומערך המיומנויות שלך. עבור כל סוג של עסק, מיצוי ישויות וטכנולוגיות ניתוח טקסט מתוחכמות יותר יכולים להיות בעלי יתרון.
כאשר כלי למידת מכונה נלמדים בצורה נכונה, הם מדויקים ואינם מתעלמים מכל נתונים, וחוסכים לך זמן וכסף. אתה יכול להגדיר פתרונות אלה לפעול באופן רציף ואוטומטי על ידי שילוב ממשקי API.
כל שעליך לעשות הוא לבחור את דרך הפעולה המתאימה ביותר עבור החברה שלך.
השאירו תגובה