Содержание[Скрывать][Показывать]
У нас есть врожденная способность распознавать и классифицировать слова по лицам, местам, местоположениям, значениям и т. д. всякий раз, когда мы слышим или читаем их. Люди способны быстро классифицировать, идентифицировать и понимать слова.
Например, вы можете классифицировать объект и быстро определить как минимум три-четыре качества, когда слышите имя «Стив Джобс».
- Человек: «Стив Джобс»
- Организация: «Яблоко»
- Местонахождение: «Калифорния»
Поскольку компьютерам не хватает этого врожденного навыка, мы должны помочь им распознавать слова или текст и классифицировать их. В этой ситуации используется распознавание именованных объектов (NER).
В этой статье мы подробно рассмотрим NER (распознавание именованных объектов), в том числе его важность, преимущества, лучшие API-интерфейсы NER и многое другое.
Что такое NER (распознавание именованных объектов)?
Подход обработки естественного языка (NLP), известный как распознавание именованных объектов (NER), иногда называемый идентификацией объектов или извлечением объектов, автоматически распознает именованные объекты в тексте и группирует их в заранее определенные категории.
Сущности включают имена отдельных лиц, групп, мест, даты, суммы, суммы в долларах, проценты и многое другое. Распознавание именованных сущностей можно использовать либо для сбора важных данных для базы данных, либо для извлечения жизненно важной информации, чтобы понять, о чем документ.
NER является краеугольным камнем, от которого зависит система ИИ для анализа текста на предмет относительной семантики и тональности, даже если NLP представляет собой значительный прогресс в процессе анализа текста.
Каково значение НЭР?
Основой подхода к текстовой аналитике является NER. Модель ML должна изначально получить миллионы образцов с заранее определенными категориями, прежде чем она сможет понимать английский язык.
API со временем улучшает распознавание этих компонентов в текстах, которые он читает впервые. Мощь механизма текстовой аналитики возрастает вместе с компетенцией и силой возможностей NER.
Как видно здесь, несколько операций машинного обучения инициируются NER.
Семантический поиск
Семантический поиск теперь доступен в Google. Вы можете ввести вопрос, и он постарается дать ответ. Чтобы найти информацию, которую ищет пользователь, цифровые помощники, такие как Alexa, Siri, чат-боты и другие, используют тип семантического поиска.
Эта функция может быть использована или пропущена, но число ее применений растет, и их эффективность быстро растет.
Анализ данных
Это общая фраза для использования алгоритмов для анализа неструктурированных данных. Он объединяет методы отображения этих данных с процессом поиска и сбора соответствующих данных.
Это может быть простое статистическое объяснение результатов или визуальное представление данных. Анализ интереса к определенной теме и вовлеченности в нее можно выполнить с использованием информации о просмотрах на YouTube, в том числе о том, когда зрители нажимают на определенное видео.
Звездные рейтинги продукта можно проанализировать с помощью сбора данных с сайтов электронной коммерции, чтобы получить общую оценку того, насколько хорошо работает продукт.
Анализ настроений
Дальнейшее изучение NER, анализ настроений может различать хорошие и плохие отзывы даже при отсутствии информации из звездных рейтингов.
Он осознает, что такие термины, как «переоцененный», «неудобный» и «глупый», имеют отрицательную коннотацию, в то время как такие термины, как «полезный», «быстрый» и «легкий», имеют негативный оттенок. Слово «легкий» может быть воспринято негативно в компьютерной игре..
Сложные алгоритмы также могут распознавать взаимосвязь между вещами.
Текстовая аналитика
Подобно анализу данных, анализ текста извлекает информацию из неструктурированных текстовых строк и использует NER для определения важных данных.
Его можно использовать для сбора данных об упоминании продукта, средней цене или терминах, которые клиенты чаще всего используют для описания определенного бренда.
Анализ видеоконтента
Наиболее сложными системами являются те, которые извлекают данные из видеоинформации с помощью распознавания лиц, аудиоанализа и распознавания изображений.
Используя анализ видеоконтента, вы можете найти видео «распаковки» YouTube, демонстрации игр Twitch, синхронизацию ваших аудиоматериалов на барабанах и многое другое.
Чтобы не упустить важную информацию о том, как люди подключаются к вашему продукту или услуге по мере роста объема онлайн-видеоматериалов, необходимы более быстрые и изобретательные методы анализа видеоконтента на основе NER.
Реальное применение NER
Распознавание именованных объектов (NER) идентифицирует важные аспекты в тексте, такие как имена людей, местоположения, бренды, денежные значения и многое другое.
Извлечение основных сущностей в тексте помогает сортировать неструктурированные данные и обнаруживать важную информацию, что очень важно при работе с большими наборами данных.
Вот несколько интересных реальных примеров распознавания именованных объектов:
Анализ отзывов клиентов
Онлайн-обзоры — отличный источник отзывов потребителей, поскольку они могут предоставить вам подробную информацию о том, что клиентам нравится и не нравится в ваших товарах, а также о том, какие области вашей компании нуждаются в улучшении.
Весь этот клиентский ввод может быть организован с помощью систем NER, которые также могут выявлять повторяющиеся проблемы.
Например, используя NER для определения мест, которые часто упоминаются в неблагоприятных отзывах клиентов, вы можете решить сосредоточиться на определенном отделении офиса.
Рекомендация по содержанию
Список статей, связанных с той, которую вы читаете, можно найти на таких веб-сайтах, как BBC и CNN, когда вы читаете там статью.
Эти веб-сайты рекомендуют дополнительные веб-сайты, предлагающие информацию о сущностях, извлеченных ими из контента, который вы читаете с помощью NER.
Организуйте тикеты в службе поддержки
Вы можете использовать алгоритмы распознавания именованных сущностей, чтобы быстрее отвечать на запросы клиентов, если вы справляетесь с увеличением количества обращений в службу поддержки от клиентов.
Автоматизируйте трудоемкие операции по обслуживанию клиентов, такие как классификация жалоб и запросов клиентов, чтобы сэкономить деньги, повысить удовлетворенность клиентов и увеличить скорость разрешения проблем.
Извлечение сущностей также можно использовать для извлечения соответствующих данных, таких как названия продуктов или серийные номера, чтобы упростить направление заявок нужному агенту или команде для решения этой проблемы.
Алгоритм поиска
Вы когда-нибудь задавались вопросом, как веб-сайты с миллионами фрагментов информации могут давать результаты, соответствующие вашему запросу? Рассмотрим сайт Википедия.
Википедия отображает страницу, содержащую предопределенные объекты, к которым может относиться поисковый запрос, когда вы ищете «вакансии», вместо того, чтобы возвращать все статьи со словом «вакансии» в них.
Таким образом, Википедия предлагает ссылку на статью, которая определяет «род занятий», раздел для людей с именем «Работа» и еще один раздел для медиа, таких как фильмы, видеоигры, и другие виды развлечений, где встречается термин «работа».
Вы также увидите еще один сегмент для местоположений, содержащих искомое слово.
Забота о резюме
В поисках идеального кандидата рекрутеры тратят значительную часть дня на просмотр резюме. В каждом резюме есть одна и та же информация, но все они представлены и организованы по-разному, что является типичным примером неструктурированных данных.
Наиболее актуальную информацию о кандидатах можно быстро извлечь, набрав команды, использующие экстракторы сущностей, включая личные данные (такие как имя, адрес, номер телефона, дата рождения и адрес электронной почты), а также информацию об их образовании и опыте (например, сертификаты, степень). , названия компаний, навыки и т. д.).
Электронная коммерция
Что касается их алгоритма поиска товаров, то NER выиграет от NER, которые продают интернет-магазины с сотнями или тысячами товаров.
Без NER поиск «черных кожаных ботинок» выдавал бы результаты, включающие как кожу, так и обувь не черного цвета. Если это так, сайты электронной коммерции рискуют потерять клиентов.
IВ нашем случае NER классифицировала бы искомое слово как тип продукта для кожаных ботинок и черный как цвет.
Лучшие API извлечения сущностей
Облачное НЛП Google
Для уже обученных инструментов Google Cloud NLP предоставляет свой Natural Language API. Или AutoML Natural Language API можно адаптировать для многих видов извлечения и анализа текста, если вы хотите обучить свои инструменты терминологии вашей отрасли.
API легко взаимодействуют с Gmail, Google Sheets и другими приложениями Google, но для их использования со сторонними программами может потребоваться более сложный код.
Идеальный бизнес-вариант — соединить приложения Google и Cloud Storage как управляемые сервисы и API.
IBM Watson
IBM Watson — это мультиоблачная платформа, которая работает невероятно быстро и предоставляет готовые функции, такие как преобразование речи в текст — потрясающее программное обеспечение, которое может автоматически анализировать записанные аудиозаписи и телефонные звонки.
Используя данные CSV, искусственный интеллект глубокого обучения Watson Natural Language Understanding может создавать модели извлечения для извлечения сущностей или ключевых слов.
А с практикой вы сможете создавать гораздо более сложные модели. Все его функции доступны через API, хотя необходимы обширные знания в области кодирования.
Он хорошо подходит для крупных предприятий, которым необходимо исследовать огромные наборы данных и иметь внутренние технические ресурсы.
Кортикальный.io
Используя Semantic Folding, понятие из неврологии, Cortical.io предоставляет решения для извлечения текста и NLU.
Это делается для создания «семантических отпечатков пальцев», которые указывают как на смысл текста в целом, так и на конкретные термины. Чтобы продемонстрировать отношения между кластерами слов, семантические отпечатки пальцев изображают текстовые данные.
Интерактивная документация API Cortical.io охватывает функциональность каждого из решений для анализа текста, и к ней легко получить доступ с помощью API Java, Python и Javascript.
Инструмент Contract Intelligence от Cortical.io был создан специально для юридического анализа, чтобы выполнять семантический поиск, преобразовывать отсканированные документы, а также помогать и улучшать аннотации.
Он идеально подходит для предприятий, которые ищут простые в использовании API, которым не нужны знания ИИ, особенно в юридическом секторе.
Обезьяна учиться
Все основные компьютерные языки поддерживаются API-интерфейсами MonkeyLearn и позволяют настроить всего несколько строк кода для создания файла JSON, содержащего ваши извлеченные сущности. Для экстракторов и текстовых аналитиков с предварительным обучением интерфейс удобен.
Или, всего за несколько простых шагов, вы можете создать уникальный экстрактор. Чтобы сократить время и повысить точность, расширенная обработка естественного языка (NLP) с глубоким обучение с помощью машины позволяет вам оценивать текст так, как это сделал бы человек.
Кроме того, API-интерфейсы SaaS гарантируют, что для настройки соединений с такими инструментами, как Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk и другими, не потребуются годы знаний в области компьютерных наук.
В настоящее время в вашем браузере доступны экстрактор имени, экстрактор компании и экстрактор местоположения. Информацию о том, как создать собственный, см. в статье блога по распознаванию именованных объектов.
Он идеально подходит для предприятий любого размера, занимающихся технологиями, розничной торговлей и электронной коммерцией, которым нужны простые в реализации API-интерфейсы для различных типов извлечения и анализа текста.
Amazon Comprehend
Для того чтобы упростить подключение и немедленное использование готовых инструментов Amazon Comprehend, они прошли обучение в сотнях различных областей.
Никаких внутренних серверов не требуется, потому что это контролируемая служба. В частности, если вы в настоящее время используете облако Amazon на каком-то уровне, их API легко интегрируются с ранее существовавшими приложениями. И лишь немного потренировавшись, можно повысить точность извлечения.
Одним из наиболее надежных методов анализа текста для получения данных из медицинских записей и клинических испытаний является извлечение медицинских именованных объектов и отношений Comprehend (NERe), которое может извлекать сведения о лекарствах, состояниях, результатах тестов и процедурах.
Сравнение данных пациентов для оценки и уточнения диагноза может быть весьма полезным. Лучший вариант для предприятий, которым требуется управляемый сервис с предварительно обученными инструментами.
Айлиен
Чтобы обеспечить легкий доступ к надежному анализу текста с помощью машинного обучения, AYLIEN предлагает три подключаемых модуля API на семи популярных языках программирования.
Их API новостей обеспечивает поиск в реальном времени и извлечение сущностей из десятков тысяч источников новостей со всего мира.
Извлечение сущностей и ряд других задач анализа текста можно выполнять с помощью API анализа текста в документах. социальные сети платформы, опросы потребителей и многое другое.
Наконец, используя платформу анализа текста, вы можете создавать свои собственные экстракторы и многое другое прямо в браузере (TAP). Это хорошо работает для компаний, которым необходимо быстро интегрировать фиксированные API.
СпаСи
SpaCy — это пакет Python Natural Language Processing (NLP) с открытым исходным кодом, бесплатным и имеющим массу встроенных функций.
Он становится все более и более распространенным для данные НЛП обработка и анализ. Неструктурированные текстовые данные создаются в огромных масштабах, поэтому очень важно их анализировать и извлекать из них информацию.
Для этого вы должны изображать факты так, чтобы их могли понять компьютеры. Вы можете сделать это через НЛП. Он очень быстрый, с задержкой всего 30 мс, но, что важно, он не предназначен для использования со страницами HTTPS.
Это хороший вариант для сканирования собственных серверов или внутренней сети, поскольку он работает локально, но это не инструмент для изучения всего Интернета.
Заключение
Распознавание именованных объектов (NER) — это система, которую предприятия могут использовать для маркировки соответствующей информации в запросах на поддержку клиентов, поиска объектов, на которые есть ссылки в отзывах клиентов, и быстрого извлечения важных данных, таких как контактные данные, местоположения и даты, среди прочего.
Наиболее распространенный подход к распознаванию именованных сущностей — использование API извлечения сущностей (независимо от того, предоставляются ли они библиотеками с открытым исходным кодом или продуктами SaaS).
Однако выбор наилучшей альтернативы будет зависеть от вашего времени, финансов и навыков. Очевидно, что для любого вида бизнеса извлечение сущностей и более сложные технологии анализа текста могут быть выгодны.
Когда инструменты машинного обучения правильно обучены, они точны и не пропускают никаких данных, экономя ваше время и деньги. Вы можете настроить эти решения для непрерывной и автоматической работы, интегрировав API.
Просто выберите курс действий, который лучше всего подходит для вашей компании.
Оставьте комментарий