私たちには、単語を聞いたり読んだりするたびに、単語を認識して個人、場所、場所、価値観などに分類する固有の能力があります。 人間は単語をすばやく分類、識別、理解することができます。
たとえば、「スティーブ・ジョブズ」という名前を聞いたときに、オブジェクトを分類して、少なくともXNUMXつからXNUMXつの品質をすばやく思い付くことができます。
- 担当者:「スティーブ・ジョブズ」
- 組織:「アップル」
- 場所:「カリフォルニア」
コンピューターにはこの固有のスキルがないため、単語やテキストを認識して分類するのを支援する必要があります。 この状況では、固有表現抽出(NER)が使用されます。
この記事では、NER(Named Entity Recognition)の重要性、利点、上位のNER APIなどを含め、詳細に検討します。
NER(固有表現抽出)とは何ですか?
固有表現抽出(NER)と呼ばれる自然言語処理(NLP)アプローチは、固有表現抽出または固有表現抽出とも呼ばれ、テキスト内の固有表現抽出を自動的に認識して、事前に定義されたカテゴリにグループ化します。
エンティティには、個人の名前、グループ、場所、日付、金額、金額、パーセンテージなどが含まれます。 固有表現抽出を使用すると、データベースの重要なデータを収集したり、重要な情報を抽出してドキュメントの内容を理解したりすることができます。
NERは、たとえNLPがテキスト分析プロセスの大幅な進歩を表しているとしても、相対的なセマンティクスと感情についてテキストを分析するためにAIシステムが依存する基礎です。
NERの意義は何ですか?
テキスト分析アプローチの基盤はNERです。 MLモデルには、英語を理解する前に、事前定義されたカテゴリを持つ数百万のサンプルを最初に与える必要があります。
APIは、初めて読むテキスト内のこれらのコンポーネントを認識する際に、時間とともに向上します。 テキスト分析エンジンの能力は、NER機能の能力と強さとともに向上します。
ここに見られるように、いくつかのML操作はNERによってトリガーされます。
セマンティック検索
セマンティック検索がGoogleで利用できるようになりました。 あなたは質問を入力することができます、そしてそれは答えで答えるために最善を尽くします。 ユーザーが探している情報を見つけるために、Alexa、Siri、チャットボットなどのデジタルアシスタントは一種のセマンティック検索を採用しています。
この機能はヒットしたりミスしたりする可能性がありますが、その用途は増え続けており、その効果は急速に高まっています。
データ分析
これは、アルゴリズムを使用して非構造化データから分析を作成するための一般的なフレーズです。 これは、このデータを表示するための方法を、関連データを見つけて収集するプロセスと統合します。
これは、結果の簡単な統計的説明またはデータの視覚的表現の形をとることがあります。 特定のトピックへの関心とエンゲージメントの分析は、視聴者が特定の動画をクリックしたときなど、YouTubeの視聴回数からの情報を使用して行うことができます。
製品の星評価は、eコマースサイトからのデータスクレイピングを使用して分析し、製品のパフォーマンスの全体的なスコアを提供できます。
感情分析
NERをさらに探索し、 感情分析 星による評価からの情報がない場合でも、良いレビューと悪いレビューを区別できます。
「過大評価」、「面倒」、「愚か」などの用語には否定的な意味がありますが、「便利」、「迅速」、「簡単」などの用語には否定的な意味があります。 「簡単」という言葉は、コンピュータゲームでは否定的に解釈される可能性があります.
洗練されたアルゴリズムは、物事間の関係も認識できます。
テキスト分析
データ分析と同様に、テキスト分析は非構造化テキスト文字列から情報を抽出し、NERを使用して重要なデータに焦点を合わせます。
これは、製品の言及、平均価格、または顧客が特定のブランドを説明するために最も頻繁に使用する用語に関するデータを編集するために使用できます。
ビデオコンテンツ分析
最も複雑なシステムは、顔認識、音声分析、および画像認識を使用してビデオ情報からデータを抽出するシステムです。
ビデオコンテンツ分析を使用すると、YouTubeの「開梱」ビデオ、Twitchゲームのデモンストレーション、リールでのオーディオ素材のリップシンクなどを見つけることができます。
オンラインビデオ素材の量が増えるにつれて人々があなたの製品やサービスにどのように接続するかについての重要な情報を見逃さないようにするために、NERベースのビデオコンテンツ分析のためのより速くより独創的な技術が不可欠です。
NERの実際のアプリケーション
固有表現抽出(NER)は、人の名前、場所、ブランド、金銭的価値など、テキスト内の重要な側面を識別します。
テキスト内の主要なエンティティを抽出すると、非構造化データの並べ替えと重要な情報の検出に役立ちます。これは、大きなデータセットを処理する場合に重要です。
固有表現抽出の魅力的な実例を次に示します。
顧客フィードバックの分析
オンラインレビューは、顧客があなたの商品を好きで嫌いなことや、会社のどの領域を改善する必要があるかについての詳細な情報を提供できるため、消費者からの素晴らしいフィードバックの源です。
このクライアント入力はすべて、NERシステムを使用して整理できます。これにより、繰り返し発生する問題を特定することもできます。
たとえば、NERを使用して、不利な顧客レビューで頻繁に引用される場所を特定することにより、特定のオフィス支店に集中することを決定できます。
コンテンツの推奨事項
あなたが読んでいるものに関連している記事のリストは、そこでアイテムを読んだときにBBCやCNNのようなウェブサイトで見つけることができます。
これらのWebサイトは、NERを使用して読んでいるコンテンツから抽出したエンティティに関する情報を提供する追加のWebサイトを推奨しています。
カスタマーサポートでチケットを整理する
顧客からのサポートチケットの数の増加を管理している場合は、名前付きエンティティ認識アルゴリズムを使用して、クライアントの要求により迅速に応答できます。
顧客の苦情や問い合わせの分類など、時間のかかるカスタマーケアの雑用を自動化して、お金を節約し、顧客の満足度を高め、解決率を高めます。
エンティティ抽出を使用して、製品名やシリアル番号などの関連データを抽出し、その問題を解決するために適切なエージェントまたはチームにチケットを簡単にルーティングできるようにすることもできます。
検索アルゴリズム
何百万もの情報を含むWebサイトが、検索に関連する結果をどのように生成できるのか疑問に思ったことはありませんか。 ウェブサイトウィキペディアを考えてみましょう。
ウィキペディアには、「jobs」という単語が含まれるすべての記事を返す代わりに、「jobs」を検索するときに検索語が関連付けることができる事前定義されたエンティティを含むページが表示されます。
したがって、ウィキペディアは、「職業」を定義する記事へのリンク、ジョブズという名前の人々のためのセクション、および映画などのメディアのための別の領域を提供します。 ビデオゲーム、および「仕事」という用語が表示されるその他の形式の娯楽。
検索ワードを含む場所の別のセグメントも表示されます。
履歴書のお手入れ
理想的な応募者を探すために、採用担当者はXNUMX日のかなりの部分を履歴書のレビューに費やします。 すべての履歴書には同じ情報がありますが、それらはすべて異なる方法で表示および編成されています。これは、非構造化データの典型的な例です。
候補者に関する最も適切な情報は、個人データ(名前、住所、電話番号、生年月日、電子メールなど)や教育と経験に関する情報(資格、学位など)を含む、エンティティ抽出機能を利用するチームを募集することですばやく抽出できます。 、会社名、スキルなど)。
E-コマース
製品検索アルゴリズムに関しては、数百または数千の商品を扱うオンライン小売業者がNERの恩恵を受けるでしょう。
NERがないと、「黒の革のブーツ」を検索すると、黒ではない革と靴の両方を含む結果が返されます。 もしそうなら、eコマースのウェブサイトはクライアントを失うリスクがあります。
I私たちの場合、NERは検索語を革のブーツの製品タイプとして分類し、黒を色として分類します。
最高のエンティティ抽出API
Google Cloud NLP
トレーニング済みのツールの場合、GoogleCloudNLPはNaturalLanguageAPIを提供します。 または、AutoML Natural Language APIは、業界の用語についてツールを教育したい場合、さまざまな種類のテキスト抽出および分析に適応できます。
APIはGmail、Googleスプレッドシート、その他のGoogleアプリと簡単にやり取りできますが、サードパーティのプログラムで使用するには、より複雑なコードが必要になる場合があります。
理想的なビジネスオプションは、GoogleアプリケーションとクラウドストレージをマネージドサービスとAPIとして接続することです。
IBM Watson
IBM Watsonは、信じられないほど高速に実行され、録音された音声や電話を自動的に分析できるすばらしいソフトウェアである音声テキスト変換などの事前構築された機能を提供するマルチクラウドプラットフォームです。
ワトソン自然言語理解の深層学習AIは、CSVデータを使用して、エンティティーまたはキーワードを抽出するための抽出モデルを作成できます。
そして練習すれば、はるかに洗練されたモデルを作成できます。 広範なコーディング知識が必要ですが、そのすべての機能はAPIを介してアクセスできます。
これは、膨大なデータセットを調査する必要があり、内部の技術リソースを持っている大企業に適しています。
Cortical.io
Cortical.ioは、神経学の概念であるセマンティックフォールディングを使用して、テキスト抽出とNLUソリューションを提供します。
これは、テキスト全体の意味と特定の用語の両方を示す「セマンティックフィンガープリント」を生成するために行われます。 単語クラスター間の関係を示すために、セマンティックフィンガープリントはテキストデータを表します。
Cortical.ioのインタラクティブAPIドキュメントは、各テキスト分析ソリューションの機能をカバーしており、Java、Python、およびJavascriptAPIを使用して簡単にアクセスできます。
Cortical.ioのコントラクトインテリジェンスツールは、セマンティック検索を実行し、スキャンされたドキュメントを変換し、注釈を使用して支援および拡張するための法的な分析のために特別に作成されました。
特に法務部門で、AIの知識を必要としない使いやすいAPIを探している企業に最適です。
モンキーラーン
主要なコンピューター言語はすべてMonkeyLearnのAPIでサポートされており、抽出されたエンティティを含むJSONファイルを生成するために数行のコードを設定するだけです。 事前にトレーニングを受けた抽出者やテキストアナリストにとって、インターフェイスはユーザーフレンドリーです。
または、いくつかの簡単な手順で、独自のエクストラクタを作成できます。 時間を短縮し、精度を向上させるために、高度な自然言語処理(NLP) 機械学習 人と同じようにテキストを評価できます。
さらに、SaaS APIは、Googleスプレッドシート、Excel、Zapier、Zendeskなどのツールとの接続を設定するために、何年ものコンピューターサイエンスの知識を必要としないことを保証します。
現在ブラウザで利用できるのは、名前抽出、会社抽出、および場所抽出です。 独自の作成方法については、固有表現抽出のブログ記事を参照してください。
さまざまなタイプのテキスト抽出とテキスト分析のために実装が簡単なAPIを必要とする、テクノロジー、小売、eコマースに関係するあらゆる規模の企業に最適です。
Amazon Comprehend
Amazon Comprehendの構築済みツールをすぐにプラグインして使用できるようにするために、それらは何百もの異なる分野でトレーニングされています。
これは監視対象のサービスであるため、社内サーバーは必要ありません。 特に、現在Amazonのクラウドをある程度利用している場合、それらのAPIは既存のアプリと簡単に統合できます。 また、トレーニングを少し増やすだけで、抽出の精度を上げることができます。
医療記録および臨床試験からデータを取得するための最も信頼できるテキスト分析手法のXNUMXつは、ComprehendのMedical Named Entity and Relationship Extraction(NERe)です。これは、投薬、状態、テスト結果、および手順の詳細を抽出できます。
診断を評価および微調整するために患者データを比較する場合、非常に有益な場合があります。 事前にトレーニングされたツールを使用してマネージドサービスを探している企業に最適なオプション。
アイリエン
堅牢な機械学習テキスト分析への簡単なアクセスを提供するために、AYLIENはXNUMXつの一般的なプログラミング言語でXNUMXつのAPIプラグインを提供しています。
彼らのNewsAPIは、世界中の何万ものニュースソースからのリアルタイム検索とエンティティ抽出を提供します。
エンティティ抽出およびその他のいくつかのテキスト分析タスクは、ドキュメントに対してTextAnalysisAPIを使用して実行できます。 ソーシャルメディア プラットフォーム、消費者調査など。
最後に、Text Analysis Platformを使用すると、独自のエクストラクターを作成し、ブラウザー(TAP)でより簡単に作成できます。 これは、主に固定APIを迅速に統合する必要がある企業に適しています。
スパシー
SpaCyは、オープンソースで無料のPython自然言語処理(NLP)パッケージであり、多数の組み込み機能を備えています。
それはますます一般的になっています 自然言語処理データ 処理と分析。 非構造化テキスト データは膨大な規模で作成されるため、それを分析してそこから洞察を引き出すことが重要です。
それを達成するには、コンピューターが理解できる方法で事実を描写する必要があります。 あなたはNLPを通してそれをすることができます。 ラグタイムはわずか30msと非常に高速ですが、重要なことに、HTTPSページでの使用を目的としていません。
これはローカルで動作するため、独自のサーバーまたはイントラネットをスキャンするための優れたオプションですが、インターネット全体を調査するためのツールではありません。
まとめ
固有表現抽出(NER)は、企業が顧客サポートリクエストの関連情報にラベルを付けたり、顧客フィードバックで参照されているエンティティを見つけたり、連絡先の詳細、場所、日付などの重要なデータをすばやく抽出したりするために使用できるシステムです。
固有表現抽出の最も一般的なアプローチは、エンティティ抽出APIを使用することです(オープンソースライブラリまたはSaaS製品のどちらで提供されているかは関係ありません)。
ただし、最良の選択肢を選択することは、あなたの時間、財政、およびスキルセットに依存します。 あらゆる種類のビジネスにとって、エンティティ抽出とより高度なテキスト分析テクノロジーが明らかに有利な場合があります。
機械学習ツールが正しく教えられている場合、それらは正確であり、データを見落とさないため、時間とお金を節約できます。 APIを統合することにより、これらのソリューションを継続的かつ自動的に実行するように構成できます。
あなたの会社に最適な行動方針を選択するだけです。
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