Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Vi har den medfødte evnen til å gjenkjenne og klassifisere ord i individer, steder, steder, verdier og mer når vi hører eller leser dem. Mennesker er i stand til å kategorisere, identifisere og forstå ord raskt.
For eksempel kan du kategorisere et objekt og raskt komme opp med minst tre til fire kvaliteter når du hører navnet «Steve Jobs»
- Person: "Steve Jobs"
- Organisasjon: "Apple"
- Sted: "California"
Siden datamaskiner mangler denne medfødte ferdigheten, må vi hjelpe dem med å gjenkjenne ord eller tekst og klassifisere den. Named Entity Recognition (NER) brukes i denne situasjonen.
I denne artikkelen vil vi undersøke NER (Named Entity Recognition) i detalj, inkludert dens betydning, fordeler, topp NER APIer og mye mer.
Hva er NER (navngitt enhetsgjenkjenning)?
En naturlig språkbehandling (NLP) tilnærming kjent som navngitt enhetsgjenkjenning (NER), noen ganger kjent som enhetsidentifikasjon eller enhetsutvinning, gjenkjenner automatisk navngitte enheter i en tekst og grupperer dem i forhåndsbestemte kategorier.
Enheter inkluderer navn på enkeltpersoner, grupper, steder, datoer, beløp, dollarbeløp, prosenter og mer. Med navngitt enhetsgjenkjenning kan du enten bruke den til å samle betydelige data for en database eller for å trekke ut viktig informasjon for å forstå hva et dokument handler om.
NER er hjørnesteinen som et AI-system er avhengig av for å analysere tekst for relativ semantikk og sentiment, selv om NLP representerer et betydelig fremskritt i tekstanalyseprosessen.
Hva er betydningen av NER?
Grunnlaget for en tekstanalysetilnærming er NER. En ML-modell må i utgangspunktet gis millioner av prøver med forhåndsdefinerte kategorier før den kan forstå engelsk.
API-en blir bedre med tiden når den gjenkjenner disse komponentene i tekster den leser for første gang. Tekstanalysemotorens kraft øker med NER-kapasitetens kompetanse og styrke.
Som vist her utløses flere ML-operasjoner av NER.
Semantisk søk
Semantisk søk er nå tilgjengelig på Google. Du kan skrive inn et spørsmål, og det vil gjøre sitt beste for å svare med et svar. For å finne informasjonen en bruker leter etter, bruker digitale assistenter som Alexa, Siri, chatbots og andre en type semantisk søk.
Denne funksjonen kan treffes eller gå glipp av, men det er et økende antall bruksområder for den, og effektiviteten deres øker raskt.
Data Analytics
Dette er en generell setning for å bruke algoritmer for å lage analyser fra ustrukturerte data. Den integrerer metoder for å vise disse dataene med prosessen med å finne og samle inn relevante data.
Dette kan ha form av en enkel statistisk forklaring av resultatene eller en visuell representasjon av dataene. Analyse av interesse for og engasjement med et bestemt emne kan gjøres ved å bruke informasjon fra YouTube-visninger, inkludert når seere klikker av en bestemt video.
Et produkts stjernerangeringer kan analyseres ved hjelp av dataskraping fra e-handelssider for å gi en samlet poengsum for hvor godt produktet gjør det.
Sentiment Analyse
Utforsker NER videre, sentiment analyse kan skille mellom gode og dårlige anmeldelser selv i mangel av informasjon fra stjernerangeringer.
Den er klar over at begreper som «overvurdert», «tøffe» og «dum» har negative konnotasjoner, mens begreper som «nyttig», «rask» og «lett» har det. Ordet "lett" kan tolkes negativt i et dataspill.
Sofistikerte algoritmer kan også gjenkjenne forholdet mellom ting.
Tekstanalyse
I likhet med dataanalyse trekker tekstanalyse ut informasjon fra ustrukturerte tekststrenger og bruker NER for å nullstille viktige data.
Den kan brukes til å kompilere data om et produkts omtale, gjennomsnittspris eller begrepene som kundene oftest bruker for å beskrive et bestemt merke.
Videoinnholdsanalyse
De mest kompliserte systemene er de som trekker ut data fra videoinformasjon ved hjelp av ansiktsgjenkjenning, lydanalyse og bildegjenkjenning.
Ved å bruke videoinnholdsanalyse kan du finne YouTube "unboxing"-videoer, Twitch-spilldemonstrasjoner, leppesynkronisering av lydmaterialet ditt på Reels og mer.
For å unngå å gå glipp av viktig informasjon om hvordan folk kobler seg til produktet eller tjenesten din etter hvert som volumet av online videomateriale vokser, er raskere og mer oppfinnsomme teknikker for NER-basert videoinnholdsanalyse avgjørende.
Virkelig anvendelse av NER
Navngitt enhetsgjenkjenning (NER) identifiserer viktige aspekter i en tekst som navn på personer, lokasjoner, merkevarer, pengeverdier og mer.
Å trekke ut de viktigste enhetene i en tekst hjelper til med å sortere ustrukturerte data og oppdage betydelig informasjon, noe som er avgjørende når du arbeider med store datasett.
Her er noen fascinerende eksempler fra den virkelige verden på navngitt enhetsgjenkjenning:
Analysere tilbakemeldinger fra kunder
Online anmeldelser er en fantastisk kilde til tilbakemeldinger fra forbrukere siden de kan gi deg detaljert informasjon om hva kunder liker og hater med varene dine, samt hvilke områder av bedriften din som må forbedres.
Alt dette klientinnspillet kan organiseres ved hjelp av NER-systemer, som også kan identifisere gjentatte problemer.
For eksempel, ved å bruke NER til å identifisere steder som ofte er sitert i ugunstige kundeanmeldelser, kan du bestemme deg for å konsentrere deg om en bestemt kontorgren.
Anbefaling for innhold
En liste over artikler som er knyttet til den du leser, finner du på nettsteder som BBC og CNN når du leser et element der.
Disse nettstedene gir anbefalinger for flere nettsteder som tilbyr informasjon om enhetene de har hentet ut fra innholdet du leser ved hjelp av NER.
Organiser billetter i kundestøtte
Du kan bruke navngitte enhetsgjenkjenningsalgoritmer for å svare raskere på kundeforespørsler hvis du administrerer en økning i antall kundestøttebilletter.
Automatiser tidkrevende kundepleieoppgaver, for eksempel klassifisering av kunders klager og forespørsler, for å spare deg selv for penger, øke kundelykken og øke oppløsningsraten.
Enhetsutvinning kan også brukes til å trekke ut relevante data, for eksempel produktnavn eller serienumre, for å gjøre det enklere å rute billetter til riktig agent eller team for å løse problemet.
Søkealgoritmen
Har du noen gang stilt spørsmål ved hvordan nettsteder med millioner av informasjon kan gi resultater som er relevante for søket ditt? Tenk på nettstedet Wikipedia.
Wikipedia viser en side som inneholder forhåndsdefinerte enheter som søkeordet kan relatere til når du søker etter "jobber", i stedet for å returnere alle artikler med ordet "jobber" i dem.
Derfor tilbyr Wikipedia en lenke til artikkelen som definerer "yrke", en seksjon for personer som heter Jobs, og et annet område for medier som filmer, videospill, og andre former for underholdning der begrepet "jobber" forekommer.
Du vil også se et annet segment for steder som inneholder søkeordet.
Ta vare på CV
På jakt etter den ideelle søkeren bruker rekrutterere en betydelig del av dagen på å gjennomgå CV-er. Hver CV har den samme informasjonen, men de er alle presentert og organisert forskjellig, som er et typisk eksempel på ustrukturerte data.
Den mest relevante informasjonen om kandidater kan raskt hentes ut ved å rekruttere team som bruker enhetsuttrekkere, inkludert personopplysninger (som navn, adresse, telefonnummer, fødselsdato og e-post) og informasjon om deres utdanning og erfaring (som sertifiseringer, grad). , firmanavn, ferdigheter osv.).
E-handel
Når det gjelder produktsøkealgoritmen deres, vil nettforhandlere med hundrevis eller tusenvis av varer ha nytte av NER.
Uten NER ville et søk etter "svarte skinnstøvler" gi resultater som inkluderte både skinn og fottøy som ikke var svart. I så fall risikerer e-handelsnettsteder å miste kunder.
II vårt tilfelle vil NER kategorisere søkeordet som en produkttype for skinnstøvler og svart som fargen.
Beste Entity Extraction APIer
Google Cloud NLP
For allerede opplærte verktøy tilbyr Google Cloud NLP sin Natural Language API. Eller AutoML Natural Language API kan tilpasses for mange typer tekstutvinning og analyse hvis du ønsker å lære verktøyene dine om bransjens terminologi.
API-ene samhandler enkelt med Gmail, Google Sheets og andre Google-apper, men å bruke dem med tredjepartsprogrammer kan trenge mer kompleks kode.
Det ideelle forretningsalternativet er å koble sammen Google-applikasjoner og Cloud Storage som administrerte tjenester og APIer.
IBM Watson
IBM Watson er en multi-sky-plattform som yter utrolig raskt og gir forhåndsbygde funksjoner, for eksempel tale-til-tekst, som er fantastisk programvare som automatisk kan analysere innspilte lyd- og telefonsamtaler.
Med bruk av CSV-data kan Watson Natural Language Understandings dyplærings-AI lage utvinningsmodeller for å trekke ut enheter eller nøkkelord.
Og med øvelse kan du lage modeller som er langt mer sofistikerte. Alle funksjonene er tilgjengelige via APIer, selv om omfattende kodingskunnskap er nødvendig.
Det fungerer bra for store virksomheter som krever å undersøke enorme datasett og har interne tekniske ressurser.
Cortical.io
Ved å bruke Semantic Folding, et begrep fra nevrologi, tilbyr Cortical.io tekstekstraksjon og NLU-løsninger.
Dette gjøres for å generere "semantiske fingeravtrykk", som indikerer både betydningen av en tekst i sin helhet og spesifikke termer. For å demonstrere forholdet mellom ordklynger, viser semantiske fingeravtrykk tekstdata.
Cortical.ios interaktive API-dokumentasjon dekker funksjonaliteten til hver av tekstanalyseløsningene, og den er enkel å få tilgang til ved å bruke Java, Python og Javascript APIer.
Contract Intelligence-verktøyet fra Cortical.io ble laget spesielt for juridisk analyse for å gjøre semantiske søk, transformere skannede dokumenter og hjelpe og forbedre med merknader.
Den er ideell for bedrifter som leter etter brukervennlige APIer som ikke trenger AI-kunnskap, spesielt i den juridiske sektoren.
Monkey Learn
Alle de viktigste dataspråkene støttes av MonkeyLearns APIer og konfigurerer bare noen få linjer med kode for å produsere en JSON-fil som inneholder de utpakkede enhetene dine. For uttrekkere og tekstanalytikere med tidligere opplæring er grensesnittet brukervennlig.
Eller, med bare noen få enkle trinn, kan du lage en unik avtrekker. For å redusere tid og forbedre nøyaktigheten, avansert naturlig språkbehandling (NLP) med dyp maskinlæring lar deg vurdere tekst som en person ville gjort.
I tillegg sørger SaaS APIer for at det å sette opp tilkoblinger med verktøy som Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk og andre ikke krever mange års informatikkkunnskap.
For øyeblikket tilgjengelig i nettleseren din er navnekstraktor, firmauttrekker og lokasjonsuttrekker. For informasjon om hvordan du kan konstruere din egen, se bloggartikkelen om navngitt enhetsgjenkjenning.
Den er ideell for bedrifter av alle størrelser som er involvert i teknologi, detaljhandel og e-handel som trenger enkle å implementere APIer for ulike typer tekstutvinning og tekstanalyse.
Amazon Comprehend
For å gjøre det enkelt å koble til og bruke Amazon Comprehends forhåndsbygde verktøy umiddelbart, er de opplært i hundrevis av forskjellige felt.
Ingen interne servere kreves fordi dette er en overvåket tjeneste. Spesielt hvis du for øyeblikket bruker Amazons sky til et visst nivå, kan API-ene deres enkelt integreres med tidligere eksisterende apper. Og med bare litt mer trening kan ekstraksjonsnøyaktigheten økes.
En av de mest pålitelige tekstanalyseteknikkene for å innhente data fra medisinske poster og kliniske studier er Comprehend's Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), som kan trekke ut detaljer om medisiner, tilstander, testresultater og prosedyrer.
Når man sammenligner pasientdata for å vurdere og finjustere diagnose, kan det være ganske fordelaktig. Det beste alternativet for bedrifter som søker en administrert tjeneste med forhåndsopplærte verktøy.
Aylien
For å gi enkel tilgang til robust maskinlæringstekstanalyse, tilbyr AYLIEN tre API-plugin-moduler i syv populære programmeringsspråk.
Nyhets-APIet deres gir sanntidssøk og enhetsutvinning fra titusenvis av nyhetskilder fra hele verden.
Enhetsutvinning og flere andre tekstanalyseoppgaver kan utføres ved å bruke Text Analysis API på dokumenter, sosiale medier plattformer, forbrukerundersøkelser og mer.
Til slutt, ved å bruke tekstanalyseplattformen, kan du lage dine egne uttrekkere og mer rett i nettleseren din (TAP). Det fungerer bra for selskaper som trenger å integrere primært faste API-er raskt.
SpaCy
SpaCy er en Python Natural Language Processing (NLP)-pakke som er åpen kildekode, gratis og har massevis av innebygde funksjoner.
Det blir mer og mer vanlig for NLP-data bearbeiding og analyse. Ustrukturerte tekstdata skapes i enorm skala, og derfor er det avgjørende å analysere det og trekke ut innsikt fra det.
For å oppnå det, må du fremstille fakta på en måte som datamaskiner kan forstå. Du kan gjøre det gjennom NLP. Det er ekstremt raskt, med en forsinkelsestid på bare 30 ms, men kritisk er det ikke ment for bruk med HTTPS-sider.
Dette er et fint alternativ for å skanne dine egne servere eller intranett fordi det opererer lokalt, men det er ikke et verktøy for å studere hele internett.
konklusjonen
Named entity recognition (NER) er et system som bedrifter kan bruke til å merke relevant informasjon i kundestøtteforespørsler, finne enheter som refereres til i tilbakemeldinger fra kunder, og raskt trekke ut viktige data som blant annet kontaktdetaljer, steder og datoer.
Den vanligste tilnærmingen til å bli navngitt enhetsgjenkjenning er å bruke entitetsekstraksjons-APIer (enten de leveres av åpen kildekode-biblioteker eller SaaS-produkter).
Men å velge det beste alternativet vil avhenge av din tid, økonomi og ferdigheter. For enhver form for virksomhet kan enhetsutvinning og mer sofistikerte tekstanalyseteknologier helt klart være fordelaktige.
Når maskinlæringsverktøy er riktig undervist, er de nøyaktige og overser ingen data, noe som sparer deg for tid og penger. Du kan konfigurere disse løsningene til å kjøre kontinuerlig og automatisk ved å integrere APIer.
Bare velg handlingen som er best for din bedrift.
Legg igjen en kommentar