İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Kelimeleri her duyduğumuzda veya okuduğumuz zaman bireyler, yerler, konumlar, değerler ve daha fazlasını tanıma ve sınıflandırma konusunda doğuştan gelen bir yeteneğe sahibiz. İnsanlar kelimeleri hızlı bir şekilde kategorize edebilir, tanımlayabilir ve anlayabilir.
Örneğin, bir nesneyi kategorize edebilir ve “Steve Jobs” adını duyduğunuzda en az üç ila dört nitelik belirleyebilirsiniz.
- Kişi: “Steve Jobs”
- Organizasyon: “Elma”
- Yer: “Kaliforniya”
Bilgisayarlar bu doğuştan gelen yetenekten yoksun olduğundan, onlara kelimeleri veya metinleri tanıma ve sınıflandırma konusunda yardımcı olmalıyız. Bu durumda Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) kullanılır.
Bu makalede, önemi, faydaları, en iyi NER API'leri ve çok daha fazlası dahil olmak üzere NER'yi (Adlandırılmış Varlık Tanıma) ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.
NER (Adlandırılmış Varlık Tanıma) nedir?
Bazen varlık tanımlama veya varlık çıkarma olarak da bilinen, adlandırılmış varlık tanıma (NER) olarak bilinen bir doğal dil işleme (NLP) yaklaşımı, bir metindeki adlandırılmış varlıkları otomatik olarak tanır ve bunları önceden belirlenmiş kategorilerde gruplandırır.
Varlıklar, bireylerin, grupların, yerlerin, tarihlerin, tutarların, dolar tutarlarının, yüzdelerin ve daha fazlasının adlarını içerir. Adlandırılmış varlık tanıma ile, bir veritabanı için önemli veriler toplamak veya bir belgenin ne hakkında olduğunu anlamak için hayati bilgileri çıkarmak için kullanabilirsiniz.
NER, NLP metin analizi sürecinde önemli bir ilerlemeyi temsil etse bile, metni göreceli anlambilim ve duyarlılık açısından analiz etmek için bir AI sisteminin dayandığı temel taştır.
NER'in önemi nedir?
Bir metin analizi yaklaşımının temeli NER'dir. Bir ML modeline, İngilizce'yi anlayabilmesi için başlangıçta önceden tanımlanmış kategorilere sahip milyonlarca örnek verilmelidir.
API, ilk kez okuduğu metinlerde bu bileşenleri tanımada zamanla gelişir. Metin analizi motorunun gücü, NER yeteneğinin yetkinliği ve gücü ile artar.
Burada görüldüğü gibi, birkaç ML işlemi NER tarafından tetiklenir.
Semantik Arama
Semantik arama artık Google'da kullanılabilir. Bir soru girebilirsiniz ve bir cevapla yanıtlamak için elinden geleni yapacaktır. Bir kullanıcının aradığı bilgiyi bulmak için Alexa, Siri, sohbet robotları ve diğerleri gibi dijital asistanlar bir tür anlamsal arama kullanır.
Bu işlev vurulabilir veya ıskalanabilir, ancak giderek artan sayıda kullanım vardır ve etkinlikleri hızla artmaktadır.
Veri Analizi
Bu, yapılandırılmamış verilerden analiz oluşturmak için algoritmaları kullanmaya yönelik genel bir ifadedir. Bu verileri görüntüleme yöntemlerini ilgili verileri bulma ve toplama süreciyle bütünleştirir.
Bu, sonuçların basit bir istatistiksel açıklaması veya verilerin görsel bir temsili şeklini alabilir. Belirli bir konuya ilgi ve katılım analizi, izleyicilerin belirli bir videoyu tıklaması da dahil olmak üzere, YouTube görüntülemelerinden alınan bilgiler kullanılarak yapılabilir.
Bir ürünün yıldız derecelendirmeleri, ürünün ne kadar iyi performans gösterdiğine dair genel bir puan sağlamak için e-ticaret sitelerinden alınan veriler kullanılarak analiz edilebilir.
Duygu Analizi
NER'i daha fazla keşfetmek, duyguları analiz yıldız derecelendirmelerinden bilgi olmasa bile iyi ve kötü yorumları ayırt edebilir.
“Aşırı abartılmış”, “kemanca” ve “aptal” gibi terimlerin olumsuz çağrışımları olduğunu, “yararlı”, “hızlı” ve “kolay” gibi terimlerin ise olumsuz çağrışımlarının olduğunun farkındadır. “Kolay” kelimesi bir bilgisayar oyununda olumsuz olarak yorumlanabilir..
Gelişmiş algoritmalar, şeyler arasındaki ilişkiyi de tanıyabilir.
Metin Analizi
Veri analitiğine benzer şekilde, metin analizi, yapılandırılmamış metin dizilerinden bilgi çıkarır ve önemli verileri sıfırlamak için NER kullanır.
Bir ürünün sözleri, ortalama fiyatı veya müşterilerin belirli bir markayı tanımlamak için en sık kullandığı terimlerle ilgili verileri derlemek için kullanılabilir.
Video İçerik Analizi
En karmaşık sistemler, yüz tanıma, ses analizi ve resim tanıma kullanarak video bilgilerinden veri çıkaran sistemlerdir.
Video içerik analizini kullanarak YouTube “kutu açma” videolarını, Twitch oyun tanıtımlarını, Makaralardaki ses materyalinizin dudak senkronizasyonlarını ve daha fazlasını bulabilirsiniz.
Çevrimiçi video materyalinin hacmi arttıkça insanların ürününüze veya hizmetinize nasıl bağlanacağıyla ilgili önemli bilgileri kaçırmamak için, NER tabanlı video içerik analizi için daha hızlı ve daha yaratıcı teknikler gereklidir.
NER'in gerçek dünya uygulaması
Adlandırılmış varlık tanıma (NER), kişi adları, konumlar, markalar, parasal değerler ve daha fazlası gibi bir metindeki temel hususları tanımlar.
Bir metindeki ana varlıkları ayıklamak, yapılandırılmamış verileri sıralamaya ve büyük veri kümeleriyle uğraşırken kritik olan önemli bilgileri tespit etmeye yardımcı olur.
Adlandırılmış varlık tanımanın bazı büyüleyici gerçek dünya örnekleri:
Müşteri Geri Bildirimini Analiz Etme
Çevrimiçi incelemeler, müşterilerinizin ürünleriniz hakkında nelerden hoşlandığı ve nefret ettiği ve ayrıca şirketinizin hangi alanlarının iyileştirilmesi gerektiği hakkında size ayrıntılı bilgi sağlayabileceğinden, harika bir tüketici geri bildirimi kaynağıdır.
Bu istemci girdisinin tümü, yinelenen sorunları da tanımlayabilen NER sistemleri kullanılarak düzenlenebilir.
Örneğin, olumsuz müşteri incelemelerinde sıklıkla atıfta bulunulan yerleri belirlemek için NER'yi kullanarak, belirli bir ofis şubesine odaklanmaya karar verebilirsiniz.
içerik için öneri
Okuduğunuz makaleyle bağlantılı makalelerin bir listesi, orada bir makale okuduğunuzda BBC ve CNN gibi web sitelerinde bulunabilir.
Bu web siteleri, NER kullanarak okuduğunuz içerikten çıkardıkları varlıklar hakkında bilgi sunan ek web siteleri için önerilerde bulunur.
Müşteri Desteğinde Biletleri Düzenle
Müşterilerden gelen destek biletlerinin sayısında bir artışı yönetiyorsanız, istemci isteklerine daha hızlı yanıt vermek için adlandırılmış varlık tanıma algoritmalarını kullanabilirsiniz.
Paradan tasarruf etmek, müşteri mutluluğunu artırmak ve çözüm oranlarını artırmak için müşterilerin şikayetlerini ve sorularını sınıflandırmak gibi zaman alan müşteri hizmetleri işlerini otomatikleştirin.
Varlık ayıklama, bu sorunu çözmek için biletleri doğru temsilciye veya ekibe yönlendirmeyi kolaylaştırmak için ürün adları veya seri numaraları gibi ilgili verileri çıkarmak için de kullanılabilir.
arama algoritması
Milyonlarca bilgi içeren web sitelerinin aramanızla ilgili sonuçları nasıl üretebileceğini hiç sorguladınız mı? Wikipedia web sitesini düşünün.
Wikipedia, içinde "işler" kelimesi bulunan tüm makaleleri döndürmek yerine, "işler" aradığınızda arama teriminin ilgili olabileceği önceden tanımlanmış varlıkları içeren bir sayfa görüntüler.
Bu nedenle Wikipedia, “mesleği” tanımlayan makaleye, İşler adlı insanlar için bir bölüm ve filmler gibi medya için başka bir alan için bir bağlantı sunar. video oyunlarıve "iş" teriminin göründüğü diğer eğlence biçimleri.
Arama kelimesini içeren yerler için başka bir segment de görürsünüz.
Özgeçmişlerle ilgilenmek
İdeal başvuru sahibini arayan işe alım uzmanları, günlerinin önemli bir bölümünü özgeçmişleri gözden geçirerek geçirirler. Her özgeçmiş aynı bilgiye sahiptir, ancak hepsi farklı şekilde sunulur ve düzenlenir; bu, yapılandırılmamış verilerin tipik bir örneğidir.
Adaylarla ilgili en uygun bilgiler, kişisel veriler (ad, adres, telefon numarası, doğum tarihi ve e-posta gibi) ve eğitimleri ve deneyimleri hakkında bilgiler (sertifikalar, derece gibi) dahil olmak üzere varlık çıkarıcıları kullanan işe alım ekipleri tarafından hızlı bir şekilde çıkarılabilir. , şirket adları, beceriler vb.)
E-ticaret
Ürün arama algoritmaları ile ilgili olarak, yüzlerce veya binlerce ürüne sahip çevrimiçi perakendeciler NER'den faydalanacaktır.
NER olmadan, "siyah deri çizme" araması, hem deri hem de siyah olmayan ayakkabıları içeren sonuçları döndürür. Eğer öyleyse, e-ticaret siteleri müşteri kaybetme riskiyle karşı karşıyadır.
IBizim durumumuzda NER, arama kelimesini deri çizmeler için bir ürün türü ve renk olarak siyah olarak kategorize ederdi.
En İyi Varlık Çıkarma API'leri
Google Bulut NLP'si
Google Cloud NLP, önceden eğitilmiş araçlar için Natural Language API'sini sağlar. Veya araçlarınızı sektörünüzün terminolojisi konusunda eğitmek istiyorsanız, AutoML Natural Language API birçok türde metin ayıklama ve analiz için uyarlanabilir.
API'ler Gmail, Google E-Tablolar ve diğer Google uygulamalarıyla kolayca etkileşime girer, ancak bunları üçüncü taraf programlarla kullanmak daha karmaşık kodlar gerektirebilir.
İdeal iş seçeneği, Google uygulamalarını ve Cloud Storage'ı yönetilen hizmetler ve API'ler olarak bağlamaktır.
IBM Watson
IBM Watson, inanılmaz derecede hızlı performans gösteren ve kayıtlı ses ve telefon aramalarını otomatik olarak analiz edebilen harika bir yazılım olan konuşmadan metne gibi önceden oluşturulmuş yetenekler sağlayan bir çoklu bulut platformudur.
Watson Natural Language Understanding'in derin öğrenme yapay zekası, CSV verilerinin kullanılmasıyla varlıkları veya anahtar kelimeleri çıkarmak için çıkarma modelleri oluşturabilir.
Ve pratik yaparak çok daha karmaşık modeller yaratabilirsiniz. Kapsamlı kodlama bilgisi gerekmesine rağmen, tüm işlevlerine API'ler aracılığıyla erişilebilir.
Muazzam veri kümelerini incelemesi ve dahili teknik kaynaklara sahip olması gereken büyük işletmeler için iyi çalışır.
Kortikal.io
Cortical.io, nörolojiden bir kavram olan Semantic Folding'i kullanarak metin çıkarma ve NLU çözümleri sunar.
Bu, bir metnin hem bütünündeki anlamını hem de belirli terimleri gösteren "anlamsal parmak izleri" oluşturmak için yapılır. Kelime kümeleri arasındaki ilişkileri göstermek için anlamsal parmak izleri metin verilerini gösterir.
Cortical.io'nun etkileşimli API belgeleri, metin analizi çözümlerinin her birinin işlevselliğini kapsar ve Java, Python ve Javascript API'lerini kullanarak erişmek kolaydır.
Cortical.io'nun Sözleşme İstihbaratı aracı, özellikle semantik aramalar yapmak, taranan belgeleri dönüştürmek ve ek açıklamalarla yardımcı olmak ve geliştirmek için yasal analiz için oluşturulmuştur.
Özellikle hukuk sektöründe, AI bilgisine ihtiyaç duymayan kullanımı kolay API'ler arayan işletmeler için idealdir.
maymun öğren
Başlıca bilgisayar dillerinin tümü, MonkeyLearn'ün API'leri tarafından desteklenir ve ayıklanmış varlıklarınızı içeren bir JSON dosyası oluşturmak için yalnızca birkaç satır kod oluşturur. Önceden eğitim almış çıkarıcılar ve metin analistleri için arayüz kullanıcı dostudur.
Veya sadece birkaç basit adımda benzersiz bir çıkarıcı oluşturabilirsiniz. Zamanı azaltmak ve doğruluğu artırmak için, gelişmiş doğal dil işleme (NLP) makine öğrenme metni bir kişinin yaptığı gibi değerlendirmenizi sağlar.
Ayrıca SaaS API'leri, Google E-Tablolar, Excel, Zapier, Zendesk ve diğerleri gibi araçlarla bağlantı kurmanın yıllarca bilgisayar bilimi bilgisi gerektirmemesini sağlar.
Şu anda tarayıcınızda mevcut olan ad çıkarıcı, şirket çıkarıcı ve konum çıkarıcıdır. Kendinizinkini nasıl oluşturacağınızla ilgili bilgi için, adlandırılmış varlık tanıma blog makalesine bakın.
Çeşitli metin çıkarma ve metin analizi türleri için uygulaması basit API'lere ihtiyaç duyan teknoloji, perakende ve e-ticaretle ilgili her büyüklükteki işletme için idealdir.
Amazon Kavramak
Amazon Comprehend'in önceden oluşturulmuş araçlarını hemen takmayı ve kullanmayı basitleştirmek için yüzlerce farklı alanda eğitilirler.
Bu, izlenen bir hizmet olduğu için şirket içi sunuculara gerek yoktur. Özellikle şu anda Amazon'un bulutunu bir dereceye kadar kullanıyorsanız, API'leri önceden var olan uygulamalarla kolayca entegre olur. Ve sadece biraz daha fazla eğitimle, çıkarma doğruluğu artırılabilir.
Tıbbi kayıtlardan ve klinik deneylerden veri elde etmek için en güvenilir metin analizi tekniklerinden biri, ilaçlar, koşullar, test sonuçları ve prosedürler hakkında ayrıntıları çıkarabilen Comprehend'in Tıbbi Adlandırılmış Varlık ve İlişki Çıkarımıdır (NERe).
Tanıyı değerlendirmek ve ince ayar yapmak için hasta verilerini karşılaştırırken oldukça faydalı olabilir. Önceden eğitilmiş araçlarla yönetilen bir hizmet arayan işletmeler için en iyi seçenek.
aylien
AYLIEN, güçlü makine öğrenimi metin analizine kolay erişim sağlamak için yedi popüler programlama dilinde üç API eklentisi sunar.
Haber API'leri, dünyanın dört bir yanından on binlerce haber kaynağından gerçek zamanlı arama ve varlık çıkarma sağlar.
Belgeler üzerinde Metin Analizi API'si kullanılarak varlık çıkarma ve diğer birçok metin analizi görevi gerçekleştirilebilir, sosyal medya platformlar, tüketici anketleri ve daha fazlası.
Son olarak, Metin Analizi Platformunu kullanarak, tarayıcınızda (TAP) kendi çıkarıcılarınızı ve daha fazlasını oluşturabilirsiniz. Öncelikle sabit API'leri hızlı bir şekilde entegre etmesi gereken şirketler için iyi çalışır.
SpaCy
SpaCy, açık kaynaklı, ücretsiz ve bir sürü yerleşik özelliğe sahip bir Python Doğal Dil İşleme (NLP) paketidir.
için giderek daha yaygın hale geliyor NLP verileri işleme ve analiz. Yapılandırılmamış metinsel veriler çok büyük bir ölçekte oluşturulur, bu nedenle onu analiz etmek ve ondan içgörüler çıkarmak çok önemlidir.
Bunu başarmak için, gerçekleri bilgisayarların anlayabileceği şekilde tasvir etmelisiniz. NLP ile yapabilirsiniz. Yalnızca 30 ms'lik bir gecikme süresiyle son derece hızlıdır, ancak kritik olarak HTTPS sayfalarıyla kullanım için tasarlanmamıştır.
Bu, yerel olarak çalıştığı için kendi sunucularınızı veya intranetinizi taramak için güzel bir seçenektir, ancak tüm interneti incelemek için bir araç değildir.
Sonuç
Adlandırılmış varlık tanıma (NER), işletmelerin müşteri destek taleplerindeki ilgili bilgileri etiketlemek, müşteri geri bildirimlerinde referans verilen varlıkları bulmak ve diğer şeylerin yanı sıra iletişim bilgileri, konumlar ve tarihler gibi önemli verileri hızlı bir şekilde çıkarmak için kullanabileceği bir sistemdir.
Adlandırılmış varlık tanımaya yönelik en yaygın yaklaşım, varlık ayıklama API'lerini kullanmaktır (ister açık kaynaklı kitaplıklar isterse SaaS ürünleri tarafından sağlanmış olsunlar).
Ancak, en iyi alternatifi seçmek zamanınıza, mali durumunuza ve beceri setinize bağlı olacaktır. Her türlü iş için varlık çıkarma ve daha karmaşık metin analizi teknolojileri açıkça avantajlı olabilir.
Makine öğrenimi araçları doğru bir şekilde öğretildiğinde, doğrudurlar ve hiçbir veriyi gözden kaçırmazlar, zamandan ve paradan tasarruf etmenizi sağlarlar. API'leri entegre ederek bu çözümleri sürekli ve otomatik olarak çalışacak şekilde yapılandırabilirsiniz.
Sadece şirketiniz için en iyi olan hareket tarzını seçin.
Yorum bırak