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Temos a capacidade inata de reconhecer e classificar palavras em indivíduos, lugares, locais, valores e muito mais sempre que as ouvimos ou lemos. Os seres humanos são capazes de categorizar, identificar e compreender palavras rapidamente.
Por exemplo, você pode categorizar um objeto e obter rapidamente pelo menos três a quatro qualidades quando ouvir o nome “Steve Jobs”.
- Pessoa: “Steve Jobs”
- Organização: “Apple”
- Local: “Califórnia”
Como os computadores não possuem essa habilidade inata, devemos ajudá-los a reconhecer palavras ou textos e classificá-los. O Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER) é usado nesta situação.
Neste artigo, examinaremos o NER (Reconhecimento de Entidade Nomeada) em detalhes, incluindo sua importância, benefícios, principais APIs de NER e muito mais.
O que é NER (Reconhecimento de Entidade Nomeada)?
Uma abordagem de processamento de linguagem natural (NLP) conhecida como reconhecimento de entidade nomeada (NER), às vezes conhecida como identificação de entidade ou extração de entidade, reconhece automaticamente entidades nomeadas em um texto e as agrupa em categorias predeterminadas.
As entidades incluem nomes de indivíduos, grupos, locais, datas, valores, valores em dólares, porcentagens e muito mais. Com o reconhecimento de entidade nomeada, você pode utilizá-lo para coletar dados significativos para um banco de dados ou para extrair informações vitais para compreender do que se trata um documento.
O NER é a pedra angular da qual um sistema de IA depende para analisar o texto quanto à semântica e sentimento relativos, mesmo que a PNL represente um avanço significativo no processo de análise de texto.
Qual é a importância do NER?
A base de uma abordagem de análise de texto é o NER. Um modelo de ML deve receber inicialmente milhões de amostras com categorias predefinidas antes que ele possa entender o inglês.
A API melhora com o tempo no reconhecimento desses componentes em textos que está lendo pela primeira vez. O poder do mecanismo de análise de texto aumenta com a competência e a força do recurso NER.
Como visto aqui, várias operações de ML são acionadas pelo NER.
Pesquisa semântica
A pesquisa semântica já está disponível no Google. Você pode inserir uma pergunta e ele fará o possível para responder com uma resposta. Para encontrar as informações que um usuário procura, assistentes digitais como Alexa, Siri, chatbots e outros empregam um tipo de pesquisa semântica.
Essa função pode ser um sucesso ou um fracasso, mas há um número crescente de usos para ela e sua eficácia está aumentando rapidamente.
Análise de Dados
Esta é uma frase geral para usar algoritmos para criar análises a partir de dados não estruturados. Ele integra métodos para exibir esses dados com o processo de encontrar e coletar dados pertinentes.
Isso pode assumir a forma de uma explicação estatística direta dos resultados ou uma representação visual dos dados. A análise de interesse e envolvimento com um determinado tópico pode ser feita usando informações das visualizações do YouTube, inclusive quando os espectadores clicam em um vídeo específico.
As classificações por estrelas de um produto podem ser analisadas usando a extração de dados de sites de comércio eletrônico para fornecer uma pontuação geral do desempenho do produto.
Análise de Sentimentos
Explorando ainda mais o NER, análise de sentimentos pode distinguir entre críticas boas e ruins, mesmo na ausência de informações de classificações por estrelas.
Está ciente de que termos como “superestimado”, “complicado” e “estúpido” têm conotações negativas, enquanto termos como “útil”, “rápido” e “fácil”. A palavra “fácil” pode ser interpretada negativamente em um jogo de computador.
Algoritmos sofisticados também podem reconhecer a relação entre as coisas.
Análise de texto
Semelhante à análise de dados, a análise de texto extrai informações de cadeias de texto não estruturadas e usa NER para se concentrar nos dados importantes.
Ele pode ser usado para compilar dados sobre as menções de um produto, preço médio ou os termos que os clientes usam com mais frequência para descrever uma determinada marca.
Análise de conteúdo de vídeo
Os sistemas mais complicados são aqueles que extraem dados de informações de vídeo usando reconhecimento facial, análise de áudio e reconhecimento de imagem.
Usando a análise de conteúdo de vídeo, você pode encontrar vídeos de “unboxing” do YouTube, demonstrações de jogos do Twitch, sincronização labial de seu material de áudio em Reels e muito mais.
Para evitar a perda de informações importantes sobre como as pessoas se conectam ao seu produto ou serviço à medida que o volume de material de vídeo online cresce, técnicas mais rápidas e inventivas para análise de conteúdo de vídeo baseado em NER são essenciais.
Aplicação do NER no mundo real
O reconhecimento de entidade nomeada (NER) identifica aspectos essenciais em um texto, como nomes de pessoas, locais, marcas, valores monetários e muito mais.
Extrair as principais entidades em um texto ajuda na classificação de dados não estruturados e na detecção de informações significativas, o que é fundamental ao lidar com grandes conjuntos de dados.
Aqui estão alguns exemplos fascinantes do mundo real de reconhecimento de entidade nomeada:
Analisando o feedback do cliente
As avaliações on-line são uma fonte fantástica de feedback do consumidor, pois podem fornecer informações detalhadas sobre o que os clientes gostam e odeiam em seus produtos, bem como quais áreas da sua empresa precisam ser aprimoradas.
Toda essa entrada do cliente pode ser organizada usando sistemas NER, que também podem identificar problemas recorrentes.
Por exemplo, usando o NER para identificar lugares que são frequentemente citados em avaliações desfavoráveis de clientes, você pode decidir se concentrar em uma determinada filial do escritório.
Recomendação de conteúdo
Uma lista de artigos que estão conectados ao que você está lendo pode ser encontrada em sites como BBC e CNN quando você lê um item lá.
Esses sites fazem recomendações para sites adicionais que oferecem informações sobre as entidades que eles extraíram do conteúdo que você está lendo usando o NER.
Organizar tickets no suporte ao cliente
Você pode usar algoritmos de reconhecimento de entidade nomeada para responder a solicitações de clientes mais rapidamente se estiver gerenciando um aumento no número de tíquetes de suporte de clientes.
Automatize tarefas demoradas de atendimento ao cliente, como classificar reclamações e consultas de clientes, para economizar dinheiro, aumentar a satisfação do cliente e aumentar as taxas de resolução.
A extração de entidade também pode ser usada para extrair dados pertinentes, como nomes de produtos ou números de série, para simplificar o encaminhamento de tickets para o agente ou equipe certo para resolver esse problema.
O algoritmo de busca
Você já se perguntou como sites com milhões de informações podem produzir resultados pertinentes à sua pesquisa? Considere o site Wikipedia.
A Wikipedia exibe uma página contendo entidades predefinidas às quais o termo de pesquisa pode se relacionar quando você pesquisa por “empregos”, em vez de retornar todos os artigos com a palavra “empregos” neles.
Assim, a Wikipedia oferece um link para o artigo que define “ocupação”, uma seção para pessoas chamada Jobs e outra área para mídia como filmes, jogos de vídeo, e outras formas de entretenimento onde aparece o termo “empregos”.
Você também verá outro segmento para locais que contenham a palavra de pesquisa.
Cuidando dos currículos
Em busca do candidato ideal, os recrutadores passam boa parte do dia revisando currículos. Todo currículo tem as mesmas informações, mas todos são apresentados e organizados de forma diferente, o que é um exemplo típico de dados não estruturados.
As informações mais pertinentes sobre os candidatos podem ser extraídas rapidamente por equipes de recrutamento utilizando extratores de entidades, incluindo dados pessoais (como nome, endereço, número de telefone, data de nascimento e e-mail) e informações sobre sua formação e experiência (como certificações, diploma , nomes de empresas, habilidades, etc).
Ecommerce
Em relação ao algoritmo de pesquisa de produtos, os varejistas on-line com centenas ou milhares de mercadorias se beneficiariam do NER.
Sem o NER, uma pesquisa por “botas de couro pretas” retornaria resultados que incluíam couro e calçados que não eram pretos. Nesse caso, os sites de comércio eletrônico correm o risco de perder clientes.
INo nosso caso, o NER categorizaria a palavra de busca como um tipo de produto para botas de couro e preto como a cor.
Melhores APIs de extração de entidade
NLP do Google Cloud
Para ferramentas já treinadas, o Google Cloud NLP fornece sua API Natural Language. Ou a API AutoML Natural Language é adaptável para vários tipos de extração e análise de texto, se você quiser educar suas ferramentas sobre a terminologia do seu setor.
As APIs interagem facilmente com Gmail, Planilhas Google e outros aplicativos do Google, mas usá-las com programas de terceiros pode exigir um código mais complexo.
A opção de negócios ideal é conectar os aplicativos do Google e o Cloud Storage como serviços gerenciados e APIs.
IBM Watson
O IBM Watson é uma plataforma multinuvem com desempenho incrivelmente rápido e fornece recursos pré-criados, como fala para texto, que é um software incrível que pode analisar automaticamente áudio e chamadas telefônicas gravadas.
Com o uso de dados CSV, a IA de aprendizado profundo do Watson Natural Language Understanding pode criar modelos de extração para extrair entidades ou palavras-chave.
E com a prática, você pode criar modelos muito mais sofisticados. Todas as suas funcionalidades são acessíveis por meio de APIs, embora seja necessário amplo conhecimento de codificação.
Funciona bem para grandes empresas que precisam examinar enormes conjuntos de dados e ter recursos técnicos internos.
Cortical.io
Usando Semantic Folding, uma noção da neurologia, o Cortical.io fornece soluções de extração de texto e NLU.
Isso é feito para gerar “impressões digitais semânticas”, que indicam tanto o significado de um texto em sua totalidade quanto em termos específicos. Para demonstrar as relações entre grupos de palavras, as impressões digitais semânticas descrevem dados de texto.
A documentação da API interativa do Cortical.io abrange a funcionalidade de cada uma das soluções de análise de texto e é simples de acessar usando as APIs Java, Python e Javascript.
A ferramenta Contract Intelligence da Cortical.io foi criada especificamente para análise jurídica para fazer pesquisas semânticas, transformar documentos digitalizados e ajudar e aprimorar com anotação.
É ideal para empresas que procuram APIs simples de usar que não precisam de conhecimento de IA, principalmente no setor jurídico.
Macaco Aprende
Todas as principais linguagens de computador são suportadas pelas APIs do MonkeyLearn e configuram apenas algumas linhas de código para produzir um arquivo JSON contendo suas entidades extraídas. Para extratores e analistas de texto com treinamento prévio, a interface é amigável.
Ou, em apenas alguns passos simples, você pode criar um extrator exclusivo. Para reduzir o tempo e melhorar a precisão, o processamento avançado de linguagem natural (NLP) com aprendizado de máquina permite que você avalie o texto como uma pessoa faria.
Além disso, as APIs SaaS garantem que a configuração de conexões com ferramentas como Planilhas Google, Excel, Zapier, Zendesk e outras não exija anos de conhecimento em ciência da computação.
Atualmente disponíveis em seu navegador estão o extrator de nome, extrator de empresa e extrator de localização. Para obter informações sobre como construir o seu próprio, consulte o artigo do blog de reconhecimento de entidade nomeada.
É ideal para empresas de todos os tamanhos envolvidas em tecnologia, varejo e comércio eletrônico que precisam de APIs simples de implementar para vários tipos de extração e análise de texto.
Amazon Comprehend
Para simplificar a conexão e o uso imediato das ferramentas pré-criadas do Amazon Comprehend, eles são treinados em centenas de campos diferentes.
Nenhum servidor interno é necessário porque este é um serviço monitorado. Especialmente se você atualmente usa a nuvem da Amazon em algum nível, suas APIs se integram facilmente com aplicativos existentes anteriormente. E com apenas um pouco mais de treinamento, a precisão da extração pode ser aumentada.
Uma das técnicas de análise de texto mais confiáveis para obter dados de registros médicos e ensaios clínicos é a Extração de Entidade e Relação Nomeada Médica (NERe) da Comprehend, que pode extrair detalhes sobre medicamentos, condições, resultados de testes e procedimentos.
Ao comparar os dados do paciente para avaliar e ajustar o diagnóstico, pode ser bastante benéfico. A melhor opção para empresas que buscam um serviço gerenciado com ferramentas pré-treinadas.
Aylien
Para fornecer acesso fácil à análise de texto robusta de aprendizado de máquina, a AYLIEN oferece três plug-ins de API em sete linguagens de programação populares.
Sua API de notícias fornece pesquisa em tempo real e extração de entidades de dezenas de milhares de fontes de notícias de todo o mundo.
A extração de entidade e várias outras tarefas de análise de texto podem ser realizadas usando a API de análise de texto em documentos, meios de comunicação social plataformas, pesquisas com consumidores e muito mais.
Por fim, utilizando a Plataforma de Análise de Texto, você pode criar seus próprios extratores e mais direto no seu navegador (TAP). Funciona bem para empresas que precisam integrar APIs principalmente fixas rapidamente.
SpaCy
SpaCy é um pacote Python Natural Language Processing (NLP) que é de código aberto, gratuito e possui vários recursos integrados.
Está ficando cada vez mais comum para Dados de PNL processamento e análise. Dados textuais não estruturados são criados em uma escala enorme, portanto, é crucial analisá-los e extrair insights deles.
Para conseguir isso, você deve retratar os fatos de uma forma que os computadores possam compreender. Você pode fazer isso através da PNL. É extremamente rápido, com um tempo de atraso de apenas 30 ms, mas, criticamente, não se destina ao uso com páginas HTTPS.
Esta é uma boa opção para escanear seus próprios servidores ou intranet porque funciona localmente, mas não é uma ferramenta para estudar toda a internet.
Conclusão
O reconhecimento de entidade nomeada (NER) é um sistema que as empresas podem usar para rotular informações pertinentes em solicitações de suporte ao cliente, encontrar entidades referenciadas no feedback do cliente e extrair rapidamente dados cruciais, como detalhes de contato, locais e datas, entre outras coisas.
A abordagem mais comum para ser reconhecido como entidade nomeada é usando APIs de extração de entidade (sejam elas fornecidas por bibliotecas de código aberto ou produtos SaaS).
No entanto, escolher a melhor alternativa dependerá do seu tempo, finanças e conjunto de habilidades. Para qualquer tipo de negócio, extração de entidades e tecnologias de análise de texto mais sofisticadas podem ser claramente vantajosas.
Quando as ferramentas de aprendizado de máquina são ensinadas corretamente, elas são precisas e não ignoram nenhum dado, economizando tempo e dinheiro. Você pode configurar essas soluções para serem executadas de forma contínua e automática por meio da integração de APIs.
Basta escolher o curso de ação que é melhor para sua empresa.
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