Spis treści[Ukryć][Pokazać]
Mamy wrodzoną zdolność rozpoznawania i klasyfikowania słów do osób, miejsc, lokalizacji, wartości i nie tylko, ilekroć je słyszymy lub czytamy. Ludzie są w stanie szybko kategoryzować, identyfikować i rozumieć słowa.
Na przykład możesz skategoryzować obiekt i szybko wymyślić co najmniej trzy do czterech cech, gdy usłyszysz imię „Steve Jobs”,
- Osoba: „Steve Jobs”
- Organizacja: „Jabłko”
- Lokalizacja: „Kalifornia”
Ponieważ komputerom brakuje tej wrodzonej umiejętności, musimy pomóc im w rozpoznawaniu słów lub tekstu i klasyfikowaniu ich. Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) jest używane w tej sytuacji.
W tym artykule szczegółowo przeanalizujemy NER (Named Entity Recognition), w tym jego znaczenie, korzyści, najważniejsze interfejsy API NER i wiele więcej.
Co to jest NER (rozpoznawanie nazwanych jednostek)?
Podejście przetwarzania języka naturalnego (NLP), znane jako rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER), czasami znane jako identyfikacja jednostek lub wyodrębnianie jednostek, automatycznie rozpoznaje nazwane jednostki w tekście i grupuje je w z góry określone kategorie.
Encje obejmują nazwy osób, grupy, miejsca, daty, kwoty, kwoty w dolarach, wartości procentowe i inne. Rozpoznawanie nazwanych jednostek umożliwia gromadzenie ważnych danych dla bazy danych lub wydobywanie ważnych informacji, aby zrozumieć, o czym jest dokument.
NER jest kamieniem węgielnym, na którym opiera się system AI w celu analizy tekstu pod kątem względnej semantyki i sentymentu, nawet jeśli NLP stanowi znaczący postęp w procesie analizy tekstu.
Jakie jest znaczenie NER?
Podstawą podejścia do analizy tekstu jest NER. Model ML musi początkowo otrzymać miliony próbek ze wstępnie zdefiniowanymi kategoriami, zanim będzie mógł zrozumieć język angielski.
API poprawia się z czasem przy rozpoznawaniu tych komponentów w tekstach, które czyta po raz pierwszy. Moc silnika analizy tekstu rośnie wraz z kompetencjami i siłą funkcji NER.
Jak widać tutaj, kilka operacji ML jest wyzwalanych przez NER.
Wyszukiwanie semantyczne
Wyszukiwanie semantyczne jest teraz dostępne w Google. Możesz wpisać pytanie, a on postara się odpowiedzieć na nie. Aby znaleźć informacje, których szuka użytkownik, asystenci cyfrowi, tacy jak Alexa, Siri, chatboty i inni, stosują rodzaj wyszukiwania semantycznego.
Ta funkcja może być trafiona lub chybiona, ale jest jej coraz więcej zastosowań, a ich skuteczność szybko rośnie.
Analityka danych
Jest to ogólna fraza dotycząca używania algorytmów do tworzenia analiz na podstawie nieustrukturyzowanych danych. Integruje metody wyświetlania tych danych z procesem wyszukiwania i gromadzenia odpowiednich danych.
Może to przybrać formę prostego statystycznego wyjaśnienia wyników lub wizualnej reprezentacji danych. Analizę zainteresowania i zaangażowania w określony temat można przeprowadzić na podstawie informacji z wyświetleń w YouTube, w tym gdy widzowie klikają określony film.
Oceny w postaci gwiazdek produktu można analizować za pomocą zbierania danych z witryn e-commerce, aby uzyskać ogólny wynik dotyczący tego, jak dobrze produkt sobie radzi.
Analiza sentymentów
Dalsze poznawanie NER, Analiza nastrojów potrafi odróżnić dobre i złe recenzje nawet w przypadku braku informacji z ocen w postaci gwiazdek.
Zdaje sobie sprawę, że terminy takie jak „przereklamowany”, „skrzypliwy” i „głupi” mają negatywne konotacje, podczas gdy terminy takie jak „użyteczny”, „szybki” i „łatwy”. Słowo „łatwy” w grze komputerowej może być interpretowane negatywnie.
Zaawansowane algorytmy potrafią również rozpoznać związek między rzeczami.
Analiza tekstu
Podobnie jak w przypadku analizy danych, analiza tekstu wyodrębnia informacje z nieustrukturyzowanych ciągów tekstowych i wykorzystuje NER do zerowania ważnych danych.
Można go wykorzystać do zestawienia danych dotyczących wzmianek o produkcie, średniej ceny lub terminów, których klienci najczęściej używają do opisania danej marki.
Analiza treści wideo
Najbardziej skomplikowane systemy to te, które wydobywają dane z informacji wideo za pomocą rozpoznawania twarzy, analizy dźwięku i rozpoznawania obrazu.
Korzystając z analizy treści wideo, możesz znaleźć filmy z „rozpakowywania” YouTube, demonstracje gier na Twitchu, synchronizacje ust w materiałach audio na bębnach i nie tylko.
Aby uniknąć pominięcia ważnych informacji o tym, jak ludzie łączą się z Twoim produktem lub usługą w miarę wzrostu ilości materiałów wideo online, niezbędne są szybsze i bardziej pomysłowe techniki analizy treści wideo w oparciu o NER.
Rzeczywiste zastosowanie NER
Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) identyfikuje istotne aspekty w tekście, takie jak nazwiska osób, lokalizacje, marki, wartości pieniężne i inne.
Wyodrębnianie głównych elementów z tekstu pomaga w sortowaniu nieustrukturyzowanych danych i wykrywaniu istotnych informacji, co ma kluczowe znaczenie w przypadku dużych zbiorów danych.
Oto kilka fascynujących przykładów rozpoznawania nazwanych jednostek w świecie rzeczywistym:
Analizowanie opinii klientów
Recenzje online są fantastycznym źródłem informacji zwrotnych od konsumentów, ponieważ dostarczają szczegółowych informacji o tym, co klienci lubią, a czego nienawidzą w przypadku Twoich towarów, a także jakie obszary Twojej firmy wymagają poprawy.
Wszystkie te dane wejściowe klienta można zorganizować za pomocą systemów NER, które mogą również identyfikować powtarzające się problemy.
Na przykład, wykorzystując NER do identyfikacji miejsc, które są często cytowane w nieprzychylnych opiniach klientów, możesz zdecydować się na skoncentrowanie się na określonym oddziale biurowym.
Rekomendacja treści
Listę artykułów powiązanych z tym, który czytasz, można znaleźć na stronach internetowych, takich jak BBC i CNN, gdy czytasz tam artykuł.
Te witryny internetowe zawierają rekomendacje dla dodatkowych witryn internetowych, które oferują informacje o podmiotach, które wyodrębniły z treści, które czytasz za pomocą NER.
Zorganizuj bilety w obsłudze klienta
Możesz użyć algorytmów rozpoznawania nazwanych jednostek, aby szybciej odpowiadać na żądania klientów, jeśli zarządzasz wzrostem liczby zgłoszeń pomocy technicznej od klientów.
Zautomatyzuj czasochłonne czynności związane z obsługą klienta, takie jak klasyfikowanie skarg i zapytań klientów, aby zaoszczędzić pieniądze, zwiększyć zadowolenie klientów i zwiększyć wskaźniki rozwiązywania problemów.
Wyodrębnianie jednostek może być również używane do wyodrębniania istotnych danych, takich jak nazwy produktów lub numery seryjne, aby ułatwić kierowanie biletów do odpowiedniego agenta lub zespołu w celu rozwiązania tego problemu.
Algorytm wyszukiwania
Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, w jaki sposób witryny zawierające miliony informacji mogą generować wyniki istotne dla Twojego wyszukiwania? Rozważ witrynę Wikipedia.
Wikipedia wyświetla stronę zawierającą predefiniowane jednostki, do których może odnosić się wyszukiwane hasło podczas wyszukiwania „pracy”, zamiast zwracać wszystkie artykuły zawierające w sobie słowo „praca”.
Dlatego Wikipedia oferuje link do artykułu, który definiuje „zawód”, sekcję dla osób o imieniu Praca i inny obszar dotyczący mediów, takich jak filmy, gier wideooraz inne formy rozrywki, w których pojawia się termin „praca”.
Zobaczysz również inny segment dla lokalizacji zawierających wyszukiwane słowo.
Zajmowanie się CV
W poszukiwaniu idealnego kandydata rekruterzy spędzają znaczną część dnia na przeglądaniu CV. Każde CV zawiera te same informacje, ale wszystkie są przedstawione i uporządkowane w inny sposób, co jest typowym przykładem danych nieustrukturyzowanych.
Najistotniejsze informacje o kandydatach można szybko wydobyć poprzez zespoły rekrutacyjne wykorzystujące ekstraktory podmiotów, w tym dane osobowe (takie jak imię i nazwisko, adres, numer telefonu, data urodzenia i adres e-mail) oraz informacje o ich wykształceniu i doświadczeniu (takie jak certyfikaty, stopień , nazwy firm, umiejętności itp.).
E-commerce
Jeśli chodzi o algorytm wyszukiwania produktów, sprzedawcy internetowi posiadający setki lub tysiące towarów skorzystaliby z NER.
Bez NER wyszukanie hasła „czarne skórzane buty” zwróci wyniki obejmujące zarówno skórę, jak i obuwie, które nie były czarne. Jeśli tak, to serwisy e-commerce ryzykują utratę klientów.
IW naszym przypadku NER kategoryzuje wyszukiwane słowo jako typ produktu dla skórzanych butów, a czarny jako kolor.
Najlepsze interfejsy API do wyodrębniania jednostek
NLP w chmurze Google
W przypadku już przeszkolonych narzędzi Google Cloud NLP udostępnia swój interfejs API języka naturalnego. Lub interfejs API języka naturalnego AutoML można dostosować do wielu rodzajów ekstrakcji i analizy tekstu, jeśli chcesz nauczyć swoje narzędzia terminologii branżowej.
Interfejsy API łatwo współpracują z Gmailem, Arkuszami Google i innymi aplikacjami Google, ale używanie ich z programami innych firm może wymagać bardziej złożonego kodu.
Idealną opcją biznesową jest połączenie aplikacji Google i Cloud Storage jako usług zarządzanych i interfejsów API.
IBM Watson
IBM Watson to platforma działająca w wielu chmurach, która działa niezwykle szybko i zapewnia gotowe funkcje, takie jak zamiana mowy na tekst, czyli niesamowite oprogramowanie, które może automatycznie analizować nagrane dźwięki i rozmowy telefoniczne.
Korzystając z danych CSV, sztuczna inteligencja głębokiego uczenia Watson Natural Language Understanding może tworzyć modele wyodrębniania w celu wyodrębniania jednostek lub słów kluczowych.
A z praktyką możesz tworzyć modele, które są znacznie bardziej wyrafinowane. Wszystkie jego funkcje są dostępne za pośrednictwem interfejsów API, chociaż potrzebna jest szeroka wiedza na temat kodowania.
Sprawdza się dobrze w przypadku dużych firm, które wymagają badania ogromnych zbiorów danych i mają wewnętrzne zasoby techniczne.
Cortical.io
Korzystając z Semantic Folding, pojęcia z neurologii, Cortical.io zapewnia ekstrakcję tekstu i rozwiązania NLU.
Odbywa się to w celu wygenerowania „semantycznych odcisków palców”, które wskazują zarówno znaczenie tekstu w jego całości, jak i konkretne terminy. Aby zademonstrować relacje między zbitkami słów, semantyczne odciski palców przedstawiają dane tekstowe.
Interaktywna dokumentacja API Cortical.io obejmuje funkcjonalność każdego rozwiązania do analizy tekstu i jest łatwo dostępna za pomocą API Java, Python i Javascript.
Narzędzie Contract Intelligence firmy Cortical.io zostało stworzone specjalnie do analizy prawnej w celu wyszukiwania semantycznego, przekształcania zeskanowanych dokumentów oraz pomocy i wzbogacania o adnotacje.
Jest to idealne rozwiązanie dla firm poszukujących prostych w użyciu interfejsów API, które nie wymagają wiedzy o sztucznej inteligencji, szczególnie w sektorze prawnym.
Małpa ucz się
Wszystkie główne języki komputerowe są obsługiwane przez interfejsy API MonkeyLearn i konfigurują tylko kilka wierszy kodu, aby utworzyć plik JSON zawierający wyodrębnione encje. Dla ekstraktorów i analityków tekstu z wcześniejszym przeszkoleniem interfejs jest przyjazny dla użytkownika.
Lub w kilku prostych krokach możesz stworzyć wyjątkowy ekstraktor. Aby skrócić czas i poprawić dokładność, zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego (NLP) z deep uczenie maszynowe umożliwia ocenę tekstu tak, jak robiłaby to osoba.
Ponadto interfejsy API SaaS zapewniają, że konfigurowanie połączeń z narzędziami takimi jak Arkusze Google, Excel, Zapier, Zendesk i innymi nie wymaga wieloletniej wiedzy z zakresu informatyki.
Obecnie dostępne w Twojej przeglądarce są ekstraktor nazw, ekstraktor firmy i ekstraktor lokalizacji. Aby uzyskać informacje na temat tworzenia własnych, zobacz artykuł na blogu o rozpoznawaniu nazwanych jednostek.
Jest to idealne rozwiązanie dla firm każdej wielkości zajmujących się technologią, handlem detalicznym i handlem elektronicznym, które potrzebują prostych do wdrożenia interfejsów API do różnych typów ekstrakcji tekstu i analizy tekstu.
Amazon Comprehend
Aby ułatwić natychmiastowe podłączenie i korzystanie z gotowych narzędzi Amazon Comprehend, są oni przeszkoleni w setkach różnych dziedzin.
Nie są wymagane serwery wewnętrzne, ponieważ jest to usługa monitorowana. Zwłaszcza jeśli obecnie korzystasz z chmury Amazona do pewnego poziomu, ich interfejsy API łatwo integrują się z wcześniej istniejącymi aplikacjami. A przy odrobinie więcej treningu można zwiększyć dokładność ekstrakcji.
Jedną z najbardziej niezawodnych technik analizy tekstu w celu uzyskania danych z dokumentacji medycznej i badań klinicznych jest Comprehend's Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), która pozwala wyodrębnić szczegóły dotyczące leków, stanów, wyników badań i procedur.
Porównywanie danych pacjenta w celu oceny i dostrojenia diagnozy może być całkiem korzystne. Najlepsza opcja dla firm poszukujących usługi zarządzanej ze wstępnie przeszkolonymi narzędziami.
Aylien
Aby zapewnić łatwy dostęp do solidnej analizy tekstu opartej na uczeniu maszynowym, AYLIEN oferuje trzy wtyczki API w siedmiu popularnych językach programowania.
Ich News API zapewnia wyszukiwanie w czasie rzeczywistym i wyodrębnianie jednostek z dziesiątek tysięcy źródeł wiadomości z całego świata.
Wyodrębnianie jednostek i kilka innych zadań związanych z analizą tekstu można przeprowadzić za pomocą interfejsu Text Analysis API na dokumentach, Media społecznościowe platformy, ankiety konsumenckie i nie tylko.
Wreszcie, korzystając z Platformy Analizy Tekstu, możesz tworzyć własne ekstraktory i nie tylko, bezpośrednio w przeglądarce (TAP). Sprawdza się dobrze w przypadku firm, które muszą szybko integrować przede wszystkim stałe interfejsy API.
SpaCy
SpaCy to pakiet Python Natural Language Processing (NLP), który jest open-source, darmowy i ma mnóstwo wbudowanych funkcji.
To jest coraz bardziej powszechne dla Dane NLP przetwarzanie i analiza. Nieustrukturyzowane dane tekstowe są tworzone na ogromną skalę, dlatego tak ważna jest ich analiza i wydobycie z nich wglądu.
Aby to osiągnąć, musisz przedstawić fakty w sposób zrozumiały dla komputerów. Możesz to zrobić przez NLP. Jest niezwykle szybki, z opóźnieniem wynoszącym zaledwie 30 ms, ale co najważniejsze, nie jest przeznaczony do użytku ze stronami HTTPS.
Jest to fajna opcja do skanowania własnych serwerów lub intranetu, ponieważ działa lokalnie, ale nie jest narzędziem do badania całego Internetu.
Wnioski
Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) to system, którego firmy mogą używać do oznaczania istotnych informacji w żądaniach obsługi klienta, znajdowania jednostek, do których odnoszą się opinie klientów, i szybkiego wyodrębniania kluczowych danych, takich jak dane kontaktowe, lokalizacje i daty.
Najczęstszym podejściem do rozpoznawania jednostek nazwanych jest użycie interfejsów API wyodrębniania jednostek (niezależnie od tego, czy są one dostarczane przez biblioteki typu open source, czy produkty SaaS).
Jednak wybór najlepszej alternatywy będzie zależał od Twojego czasu, finansów i umiejętności. W przypadku każdego rodzaju działalności ekstrakcja jednostek i bardziej zaawansowane technologie analizy tekstu mogą być oczywiście korzystne.
Gdy narzędzia do uczenia maszynowego są prawidłowo nauczone, są dokładne i nie przeoczają żadnych danych, oszczędzając czas i pieniądze. Te rozwiązania można skonfigurować tak, aby działały w sposób ciągły i automatyczny, integrując interfejsy API.
Po prostu wybierz kierunek działania, który jest najlepszy dla Twojej firmy.
Dodaj komentarz