Преглед садржаја[Сакрити][Прикажи]
Имамо урођену способност да препознамо и класификујемо речи у појединце, места, локације, вредности и још много тога кад год их чујемо или читамо. Људи су у стању да брзо категоришу, идентификују и разумеју речи.
На пример, можете категоризовати објекат и брзо доћи до најмање три до четири квалитета када чујете име „Стив Џобс“,
- Особа: „Стив Џобс“
- Организација: "Аппле"
- Локација: "Калифорнија"
Пошто рачунарима недостаје ова урођена вештина, морамо им помоћи да препознају речи или текст и да их класификују. У овој ситуацији се користи препознавање именованих ентитета (НЕР).
У овом чланку ћемо детаљно испитати НЕР (Намед Ентити Рецогнитион), укључујући његову важност, предности, врхунске НЕР АПИ-је и још много тога.
Шта је НЕР (Намед Ентити Рецогнитион)?
Приступ обраде природног језика (НЛП) познат као препознавање именованих ентитета (НЕР), понекад познат као идентификација ентитета или екстракција ентитета, аутоматски препознаје именоване ентитете у тексту и групише их у унапред одређене категорије.
Ентитети укључују имена појединаца, група, места, датуме, износе, износе у доларима, проценте и још много тога. Са препознавањем именованих ентитета, можете га користити или за прикупљање значајних података за базу података или за издвајање виталних информација да бисте разумели о чему се ради у документу.
НЕР је камен темељац од којег зависи систем вештачке интелигенције да би анализирао текст за релативну семантику и сентимент, чак и ако НЛП представља значајан напредак у процесу аналитике текста.
Какав је значај НЕР-а?
Основа приступа текстуалне аналитике је НЕР. МЛ моделу се у почетку морају дати милиони узорака са унапред дефинисаним категоријама да би могао да разуме енглески.
АПИ се временом побољшава у препознавању ових компоненти у текстовима које први пут чита. Снага машине за аналитику текста расте са компетенцијом и снагом могућности НЕР-а.
Као што се овде види, НЕР покреће неколико МЛ операција.
Семантичко претраживање
Семантичка претрага је сада доступна на Гоогле-у. Можете да унесете питање, а оно ће се потрудити да одговори одговором. Да би пронашао информације које корисник тражи, дигитални асистенти као што су Алека, Сири, цхатботови и други користе неку врсту семантичке претраге.
Ова функција се може погодити или промашити, али постоји све већи број употреба за њу, а њихова ефикасност брзо расте.
Аналитика података
Ово је општа фраза за коришћење алгоритама за креирање анализе од неструктурираних података. Он интегрише методе за приказивање ових података са процесом проналажења и прикупљања релевантних података.
Ово може бити у облику једноставног статистичког објашњења резултата или визуелног представљања података. Анализа интересовања и ангажовања на одређеној теми може да се уради коришћењем информација са ИоуТубе прегледа, укључујући и када гледаоци кликну на одређени видео.
Оцене производа у звездицама се могу анализирати коришћењем прикупљања података са сајтова за е-трговину да би се обезбедила укупна оцена о томе колико добро производ ради.
Анализа осјећаја
Даље истраживање НЕР-а, анализа сентимента може разликовати добре и лоше критике чак и у недостатку информација из оцена звездица.
Свесно је да термини као што су „прецењено“, „неуверљиво“ и „глупо“ имају негативне конотације, док термини попут „корисно“, „брзо“ и „лако“ имају. Реч „лако“ могла би се негативно тумачити у компјутерској игрици.
Софистицирани алгоритми такође могу препознати однос између ствари.
Аналитика текста
Слично аналитици података, анализа текста издваја информације из неструктурираних текстуалних низова и користи НЕР за нулирање важних података.
Може се користити за прикупљање података о спомињању производа, просечној цени или терминима које купци најчешће користе за описивање одређеног бренда.
Анализа видео садржаја
Најкомпликованији системи су они који извлаче податке из видео информација користећи препознавање лица, аудио анализу и препознавање слика.
Користећи анализу видео садржаја, можете пронаћи ИоуТубе видео снимке за „отпакивање“, Твитцх демонстрације игара, синхронизацију вашег аудио материјала на Реелс-у и још много тога.
Да бисте избегли пропуштање важних информација о томе како се људи повезују са вашим производом или услугом како обим онлајн видео материјала расте, неопходне су брже и инвентивније технике за анализу видео садржаја засновану на НЕР-у.
Примена НЕР-а у стварном свету
Препознавање именованих ентитета (НЕР) идентификује битне аспекте у тексту као што су имена људи, локације, брендови, новчане вредности и друго.
Издвајање главних ентитета у тексту помаже у сортирању неструктурираних података и откривању значајних информација, што је критично када се ради са великим скуповима података.
Ево неколико фасцинантних примера препознавања именованих ентитета из стварног света:
Анализирање повратних информација купаца
Онлине рецензије су фантастичан извор повратних информација потрошача јер вам могу пружити детаљне информације о томе шта купци воле и мрзе у вези са вашом робом, као и које области ваше компаније треба побољшати.
Сав овај унос клијента може се организовати коришћењем НЕР система, који такође могу идентификовати проблеме који се понављају.
На пример, коришћењем НЕР-а за идентификацију места која се често наводе у неповољним рецензијама купаца, можете одлучити да се концентришете на одређену филијалу канцеларије.
Препорука за садржај
Списак чланака који су повезани са оним који читате може се наћи на веб локацијама као што су ББЦ и ЦНН када тамо прочитате чланак.
Ове веб странице дају препоруке за додатне веб локације које нуде информације о ентитетима које су издвојили из садржаја који читате помоћу НЕР-а.
Организујте улазнице у корисничкој подршци
Можете да користите алгоритме за препознавање именованих ентитета да брже одговорите на захтеве клијената ако управљате повећањем броја тикета за подршку од клијената.
Аутоматизујте дуготрајне послове бриге о корисницима, као што је класификовање жалби и упита купаца, да бисте уштедели новац, повећали задовољство купаца и повећали стопе решавања.
Екстракција ентитета се такође може користити за издвајање релевантних података, као што су називи производа или серијски бројеви, како би се олакшало усмеравање тикета до правог агента или тима за решавање тог проблема.
Алгоритам претраге
Да ли сте се икада запитали како веб локације са милионима информација могу произвести резултате који су релевантни за вашу претрагу? Размотрите веб локацију Википедиа.
Википедија приказује страницу која садржи унапред дефинисане ентитете на које се термин за претрагу може односити када тражите „послови“, уместо да враћа све чланке са речју „послови“ у њима.
Стога, Википедија нуди везу до чланка који дефинише „занимање“, одељак за људе по имену Јобс и другу област за медије као што су филмови, видео игреи друге облике забаве у којима се појављује термин „послови“.
Видећете и други сегмент за локације које садрже реч за претрагу.
Брига о животописима
У потрази за идеалним кандидатом, регрутери проводе значајан део свог дана прегледавајући биографије. Сваки резиме има исте информације, али су сви различито представљени и организовани, што је типичан пример неструктурираних података.
Најрелевантније информације о кандидатима могу се брзо извући регрутовањем тимова који користе алате за екстракцију ентитета, укључујући личне податке (као што су име, адреса, број телефона, датум рођења и е-пошта) и информације о њиховом образовању и искуству (као што су сертификати, диплома). , називи компанија, вештине, итд).
Е-трговина
Што се тиче њиховог алгоритма за претрагу производа, онлајн продавци са стотинама или хиљадама робе би имали користи од НЕР-а.
Без НЕР-а, претрага за „црне кожне чизме“ би дала резултате који су укључивали и кожу и обућу која није била црна. Ако је тако, веб локације за е-трговину ризикују да изгубе клијенте.
IУ нашем случају, НЕР би категоризовао реч за претрагу као тип производа за кожне чизме и црну као боју.
Најбољи АПИ-ји за екстракцију ентитета
Гоогле Цлоуд НЛП
За већ обучене алате, Гоогле Цлоуд НЛП пружа свој АПИ за природни језик. Или, АутоМЛ Натурал Лангуаге АПИ је прилагодљив за многе врсте екстракције и анализе текста ако желите да образујете своје алате о терминологији ваше индустрије.
АПИ-ји лако комуницирају са Гмаил-ом, Гоогле табелама и другим Гоогле апликацијама, али за њихово коришћење са програмима независних произвођача може бити потребан сложенији код.
Идеална пословна опција је повезивање Гоогле апликација и Цлоуд Стораге-а као управљаних услуга и АПИ-ја.
ИБМ Ватсон
ИБМ Ватсон је мулти-цлоуд платформа која ради невероватно брзо и пружа унапред изграђене могућности, као што је претварање говора у текст, што је невероватан софтвер који може аутоматски анализирати снимљене аудио и телефонске позиве.
Уз коришћење ЦСВ података, АИ за дубоко учење Ватсон Натурал Лангуаге Ундерстандинг може креирати моделе екстракције за издвајање ентитета или кључних речи.
А уз праксу, можете креирати моделе који су далеко софистициранији. Све његове функционалности су доступне преко АПИ-ја, иако је потребно опсежно знање о кодирању.
Добро функционише за велика предузећа која захтевају да испитају огромне скупове података и имају интерне техничке ресурсе.
Цортицал.ио
Користећи семантичко преклапање, појам из неурологије, Цортицал.ио обезбеђује екстракцију текста и НЛУ решења.
Ово се ради да би се генерисали „семантички отисци прстију“, који указују и на значење текста у целини и на специфичне термине. Да би се демонстрирали односи између група речи, семантички отисци прстију приказују текстуалне податке.
Интерактивна АПИ документација Цортицал.ио покрива функционалност сваког решења за анализу текста и лако јој је приступити коришћењем Јава, Питхон и Јавасцрипт АПИ-ја.
Алат Цонтрацт Интеллигенце из Цортицал.ио је креиран посебно за правну анализу да би се извршила семантичка претрага, трансформисали скенирани документи и помогла и побољшана напоменама.
Идеалан је за предузећа која траже АПИ-је који су једноставни за употребу којима није потребно знање вештачке интелигенције, посебно у правном сектору.
Монкеи Леарн
Сви главни рачунарски језици су подржани од стране МонкеиЛеарн-ових АПИ-ја и једноставно постављају само неколико линија кода за производњу ЈСОН датотеке која садржи ваше издвојене ентитете. За екстракторе и аналитичаре текста са претходном обуком, интерфејс је једноставан за коришћење.
Или, у само неколико једноставних корака, можете креирати јединствени екстрактор. Да бисте смањили време и побољшали прецизност, напредна обрада природног језика (НЛП) са дубоким Машина учење омогућава вам да процените текст као што би то учинила особа.
Поред тога, СааС АПИ-ји обезбеђују да постављање веза са алаткама као што су Гоогле табеле, Екцел, Запиер, Зендеск и други не захтевају године знања из рачунарства.
У вашем претраживачу су тренутно доступни подаци за издвајање имена, издвајање предузећа и издвајање локације. За информације о томе како да направите свој, погледајте чланак блога о препознавању именованих ентитета.
Идеалан је за предузећа свих величина укључена у технологију, малопродају и е-трговину којима су потребни АПИ-ји једноставни за имплементацију за различите врсте екстракције текста и анализе текста.
Амазон Цомпрехенд
Да би било једноставно прикључити и одмах одмах користити унапред изграђене алате Амазон Цомпрехенд-а, они су обучени у стотинама различитих области.
Нису потребни интерни сервери јер је ово надгледана услуга. Нарочито ако тренутно користите Амазонов облак до неког нивоа, њихови АПИ-ји се лако интегришу са претходно постојећим апликацијама. А са само мало више обуке, прецизност екстракције се може повећати.
Једна од најпоузданијих техника анализе текста за добијање података из медицинских картона и клиничких испитивања је Цомпрехенд'с Медицал Намед Ентити анд Релатионсхип Ектрацтион (НЕРе), која може извући детаље о лековима, условима, резултатима тестова и процедурама.
Када се упореде подаци о пацијентима ради процене и финог подешавања дијагнозе, то може бити од велике користи. Најбоља опција за предузећа која траже услугу којом се управља са унапред обученим алатима.
Аилиен
Да би се омогућио лак приступ робусној анализи текста машинског учења, АИЛИЕН нуди три АПИ додатка у седам популарних програмских језика.
Њихов АПИ за вести пружа претрагу у реалном времену и издвајање ентитета из десетина хиљада извора вести из целог света.
Екстракција ентитета и неколико других задатака анализе текста могу се извршити помоћу АПИ-ја за анализу текста на документима, друштвени медији платформе, анкете потрошача и још много тога.
Коначно, користећи платформу за анализу текста, можете креирати сопствене екстракторе и више директно у вашем претраживачу (ТАП). Добро функционише за компаније које морају брзо да интегришу првенствено фиксне АПИ-је.
СпаЦи
СпаЦи је Питхон пакет за обраду природног језика (НЛП) који је отвореног кода, бесплатан и има мноштво уграђених функција.
Све је уобичајеније за НЛП подаци обраду и анализу. Неструктурирани текстуални подаци се стварају у огромном обиму, тако да је кључно анализирати их и из њих извући увид.
Да бисте то постигли, морате приказати чињенице на начин који рачунари могу да схвате. То можете учинити кроз НЛП. Изузетно је брз, са временом кашњења од само 30 мс, али критично, није намењен за употребу са ХТТПС страницама.
Ово је лепа опција за скенирање сопствених сервера или интранета јер функционише локално, али није алат за проучавање целог интернета.
Zakljucak
Препознавање именованих ентитета (НЕР) је систем који предузећа могу да користе за означавање релевантних информација у захтевима за корисничку подршку, проналажење ентитета на које се упућује у повратним информацијама купаца и брзо издвајање кључних података као што су контакт детаљи, локације и датуми, између осталог.
Најчешћи приступ препознавању ентитета је коришћење АПИ-ја за екстракцију ентитета (без обзира да ли их обезбеђују библиотеке отвореног кода или СааС производи).
Међутим, одабир најбоље алтернативе ће се ослањати на ваше време, финансије и вештину. За било коју врсту пословања, издвајање ентитета и софистицираније технологије анализе текста могу бити од предности.
Када се алати за машинско учење правилно подучавају, они су тачни и не занемарују никакве податке, штедећи вам време и новац. Можете да конфигуришете ова решења да раде континуирано и аутоматски интеграцијом АПИ-ја.
Једноставно изаберите ток акције који је најбољи за вашу компанију.
Ostavite komentar