Mục lục[Ẩn giấu][Chỉ]
Chúng ta có khả năng bẩm sinh để nhận biết và phân loại các từ thành từng cá nhân, địa điểm, vị trí, giá trị và hơn thế nữa bất cứ khi nào chúng ta nghe hoặc đọc chúng. Con người có thể phân loại, xác định và hiểu các từ nhanh chóng.
Ví dụ: bạn có thể phân loại một đối tượng và nhanh chóng đưa ra ít nhất ba đến bốn phẩm chất khi bạn nghe đến cái tên “Steve Jobs”
- Người: “Steve Jobs”
- Tổ chức: “Apple”
- Vị trí: “California”
Vì máy tính thiếu kỹ năng bẩm sinh này, chúng ta phải hỗ trợ chúng nhận dạng từ hoặc văn bản và phân loại nó. Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) được sử dụng trong trường hợp này.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét chi tiết NER (Nhận dạng đối tượng được đặt tên), bao gồm tầm quan trọng, lợi ích của nó, các API NER hàng đầu, v.v.
NER (Nhận dạng đối tượng được đặt tên) là gì?
Phương pháp tiếp cận xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được gọi là nhận dạng thực thể được đặt tên (NER), đôi khi được gọi là nhận dạng thực thể hoặc trích xuất thực thể, tự động nhận dạng các thực thể được đặt tên trong văn bản và nhóm chúng thành các danh mục được xác định trước.
Các thực thể bao gồm tên của các cá nhân, nhóm, địa điểm, ngày tháng, số tiền, số tiền đô la, tỷ lệ phần trăm và hơn thế nữa. Với tính năng nhận dạng thực thể được đặt tên, bạn có thể sử dụng nó để thu thập dữ liệu quan trọng cho cơ sở dữ liệu hoặc trích xuất thông tin quan trọng để hiểu tài liệu là gì.
NER là nền tảng mà hệ thống AI phụ thuộc vào đó để phân tích văn bản theo ngữ nghĩa và cảm xúc tương đối, ngay cả khi NLP đại diện cho một tiến bộ đáng kể trong quá trình phân tích văn bản.
Ý nghĩa của NER là gì?
Nền tảng của phương pháp phân tích văn bản là NER. Một mô hình ML ban đầu phải được cung cấp hàng triệu mẫu với các danh mục được xác định trước trước khi nó có thể hiểu được tiếng Anh.
API cải thiện theo thời gian nhận dạng các thành phần này trong văn bản mà nó đang đọc lần đầu tiên. Sức mạnh của công cụ phân tích văn bản tăng lên cùng với năng lực và sức mạnh của khả năng NER.
Như đã thấy ở đây, một số hoạt động ML được kích hoạt bởi NER.
Tìm kiếm ngữ nghĩa
Tìm kiếm ngữ nghĩa hiện đã có trên Google. Bạn có thể nhập một câu hỏi và nó sẽ cố gắng hết sức để trả lời bằng câu trả lời. Để tìm thông tin mà người dùng đang tìm kiếm, các trợ lý kỹ thuật số như Alexa, Siri, chatbots và những người khác sử dụng một loại tìm kiếm theo ngữ nghĩa.
Chức năng này có thể bị đánh trúng hoặc bỏ sót, nhưng ngày càng có nhiều người sử dụng nó và hiệu quả của chúng đang tăng lên nhanh chóng.
Phân tích dữ liệu
Đây là một cụm từ chung để sử dụng các thuật toán để tạo ra phân tích từ dữ liệu phi cấu trúc. Nó tích hợp các phương pháp hiển thị dữ liệu này với quá trình tìm kiếm và thu thập dữ liệu thích hợp.
Điều này có thể ở dạng giải thích thống kê đơn giản về kết quả hoặc trình bày trực quan dữ liệu. Có thể thực hiện phân tích mức độ quan tâm và mức độ tương tác với một chủ đề nhất định bằng cách sử dụng thông tin từ lượt xem YouTube, bao gồm cả thời điểm người xem nhấp vào một video cụ thể.
Xếp hạng sao của sản phẩm có thể được phân tích bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập từ các trang web thương mại điện tử để cung cấp điểm tổng thể về mức độ hoạt động của sản phẩm.
Phân tích tình cảm
Khám phá thêm về NER, Phân tích tâm lý có thể phân biệt giữa đánh giá tốt và xấu ngay cả khi không có thông tin từ xếp hạng sao.
Cần biết rằng các thuật ngữ như “được đánh giá cao”, “khó sử dụng” và “ngu ngốc” có hàm ý tiêu cực, trong khi các thuật ngữ như “hữu ích”, “nhanh chóng” và “dễ dàng” thì có. Từ “dễ dàng” có thể được hiểu theo nghĩa tiêu cực trong một trò chơi máy tính.
Các thuật toán tinh vi cũng có thể nhận ra mối quan hệ giữa các sự vật.
Phân tích văn bản
Tương tự như phân tích dữ liệu, phân tích văn bản trích xuất thông tin từ các chuỗi văn bản không có cấu trúc và sử dụng NER để đưa vào dữ liệu quan trọng.
Nó có thể được sử dụng để tổng hợp dữ liệu về sản phẩm được đề cập, giá trung bình hoặc các thuật ngữ mà khách hàng thường sử dụng nhất để mô tả một thương hiệu nhất định.
Phân tích nội dung video
Các hệ thống phức tạp nhất là những hệ thống trích xuất dữ liệu từ thông tin video bằng cách sử dụng nhận dạng khuôn mặt, phân tích âm thanh và nhận dạng hình ảnh.
Bằng cách sử dụng phân tích nội dung video, bạn có thể tìm thấy video "mở hộp" trên YouTube, trình diễn trò chơi Twitch, hát nhép tài liệu âm thanh của bạn trên Reels, v.v.
Để tránh bỏ lỡ thông tin quan trọng về cách mọi người kết nối với sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn khi khối lượng tài liệu video trực tuyến ngày càng tăng, các kỹ thuật nhanh hơn và sáng tạo hơn để phân tích nội dung video dựa trên NER là điều cần thiết.
Ứng dụng NER trong thế giới thực
Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) xác định các khía cạnh thiết yếu trong văn bản như tên người, vị trí, thương hiệu, giá trị tiền tệ, v.v.
Việc trích xuất các thực thể chính trong văn bản hỗ trợ việc phân loại dữ liệu phi cấu trúc và phát hiện thông tin quan trọng, điều này rất quan trọng khi xử lý các bộ dữ liệu lớn.
Dưới đây là một số ví dụ thực tế hấp dẫn về nhận dạng thực thể được đặt tên:
Phân tích phản hồi của khách hàng
Các bài đánh giá trực tuyến là một nguồn phản hồi tuyệt vời của người tiêu dùng vì chúng có thể cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về những gì khách hàng thích và không thích về hàng hóa của bạn cũng như những lĩnh vực công ty bạn cần được cải thiện.
Tất cả đầu vào của khách hàng này có thể được tổ chức bằng cách sử dụng hệ thống NER, hệ thống này cũng có thể xác định các vấn đề đang tái diễn.
Ví dụ: bằng cách sử dụng NER để xác định những địa điểm thường được trích dẫn trong các đánh giá không thuận lợi của khách hàng, bạn có thể quyết định tập trung vào một chi nhánh văn phòng nhất định.
Đề xuất cho nội dung
Bạn có thể tìm thấy danh sách các bài báo được kết nối với bài bạn đang đọc trên các trang web như BBC và CNN khi bạn đọc một mục ở đó.
Các trang web này đưa ra đề xuất cho các trang web bổ sung cung cấp thông tin về các thực thể mà họ đã trích xuất từ nội dung bạn đang đọc bằng NER.
Sắp xếp vé trong bộ phận hỗ trợ khách hàng
Bạn có thể sử dụng các thuật toán nhận dạng thực thể được đặt tên để phản hồi yêu cầu của khách hàng nhanh hơn nếu bạn đang quản lý việc tăng số lượng phiếu hỗ trợ từ khách hàng.
Tự động hóa các công việc chăm sóc khách hàng tốn nhiều thời gian, chẳng hạn như phân loại các khiếu nại và thắc mắc của khách hàng, để tiết kiệm tiền cho chính bạn, tăng mức độ hài lòng của khách hàng và tăng tỷ lệ giải quyết.
Tính năng trích xuất thực thể cũng có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu thích hợp, chẳng hạn như tên sản phẩm hoặc số sê-ri, để giúp việc định tuyến vé đến đúng đại lý hoặc nhóm để giải quyết vấn đề đó trở nên đơn giản hơn.
Thuật toán tìm kiếm
Bạn đã bao giờ đặt câu hỏi làm thế nào các trang web với hàng triệu mẩu thông tin có thể tạo ra kết quả phù hợp với tìm kiếm của bạn? Xem xét trang web Wikipedia.
Wikipedia hiển thị một trang chứa các thực thể được xác định trước mà cụm từ tìm kiếm có thể liên quan đến khi bạn tìm kiếm “việc làm”, thay vì trả lại tất cả các bài báo có từ “việc làm” trong đó.
Do đó, Wikipedia cung cấp một liên kết đến bài viết xác định "nghề nghiệp", một phần dành cho những người có tên là Jobs và một lĩnh vực khác dành cho phương tiện truyền thông, chẳng hạn như phim ảnh, trò chơi videovà các hình thức giải trí khác khi thuật ngữ "việc làm" xuất hiện.
Bạn cũng sẽ thấy một phân đoạn khác cho các vị trí có chứa từ tìm kiếm.
Chăm sóc hồ sơ
Để tìm kiếm ứng viên lý tưởng, các nhà tuyển dụng dành phần lớn thời gian trong ngày để xem xét hồ sơ. Mọi lý lịch đều có thông tin giống nhau, nhưng chúng đều được trình bày và sắp xếp khác nhau, đó là một ví dụ điển hình của dữ liệu phi cấu trúc.
Thông tin thích hợp nhất về ứng viên có thể được nhóm tuyển dụng sử dụng công cụ trích xuất thực thể nhanh chóng trích xuất, bao gồm dữ liệu cá nhân (chẳng hạn như tên, địa chỉ, số điện thoại, ngày sinh và email) và thông tin về trình độ học vấn và kinh nghiệm của họ (chẳng hạn như chứng chỉ, bằng cấp , tên công ty, kỹ năng, v.v.).
Thương mại điện tử
Về thuật toán tìm kiếm sản phẩm của họ, các nhà bán lẻ trực tuyến với hàng trăm hoặc hàng nghìn hàng hóa sẽ được hưởng lợi từ NER.
Nếu không có NER, tìm kiếm “ủng da đen” sẽ trả về kết quả bao gồm cả da và giày không phải màu đen. Nếu vậy, các trang web thương mại điện tử có nguy cơ mất khách hàng.
ITrong trường hợp của chúng tôi, NER sẽ phân loại từ tìm kiếm là một loại sản phẩm cho ủng da và màu đen là màu.
API trích xuất thực thể tốt nhất
Google Cloud NLP
Đối với các công cụ đã được đào tạo, Google Cloud NLP cung cấp API ngôn ngữ tự nhiên của nó. Hoặc, API ngôn ngữ tự nhiên AutoML có thể điều chỉnh cho nhiều loại trích xuất và phân tích văn bản nếu bạn muốn đào tạo các công cụ của mình về thuật ngữ trong ngành của bạn.
Các API tương tác dễ dàng với Gmail, Google Trang tính và các ứng dụng khác của Google, nhưng sử dụng chúng với các chương trình của bên thứ ba có thể cần mã phức tạp hơn.
Tùy chọn kinh doanh lý tưởng là kết nối các ứng dụng của Google và Cloud Storage dưới dạng các dịch vụ và API được quản lý.
IBM Watson
IBM Watson là một nền tảng đa đám mây hoạt động cực kỳ nhanh chóng và cung cấp các khả năng được tích hợp sẵn, chẳng hạn như chuyển lời nói thành văn bản, đây là phần mềm tuyệt vời có thể tự động phân tích âm thanh và cuộc gọi điện thoại đã ghi.
Với việc sử dụng dữ liệu CSV, AI học sâu của Watson Natural Language Learn có thể tạo ra các mô hình trích xuất để trích xuất các thực thể hoặc từ khóa.
Và với thực hành, bạn có thể tạo ra các mô hình phức tạp hơn nhiều. Tất cả các chức năng của nó đều có thể truy cập được thông qua các API, mặc dù cần có kiến thức mã hóa sâu rộng.
Nó hoạt động tốt cho các doanh nghiệp lớn yêu cầu kiểm tra các bộ dữ liệu khổng lồ và có các nguồn lực kỹ thuật nội bộ.
Cortical.io
Sử dụng Gấp ngữ nghĩa, một khái niệm từ thần kinh học, Cortical.io cung cấp các giải pháp trích xuất văn bản và NLU.
Điều này được thực hiện để tạo ra "dấu vân tay ngữ nghĩa", cho biết cả ý nghĩa của một văn bản trong toàn bộ và các thuật ngữ cụ thể của nó. Để chứng minh mối quan hệ giữa các cụm từ, các dấu vân tay ngữ nghĩa mô tả dữ liệu văn bản.
Tài liệu API tương tác của Cortical.io bao gồm chức năng của từng giải pháp phân tích văn bản và việc truy cập đơn giản bằng cách sử dụng các API Java, Python và Javascript.
Công cụ Contract Intelligence từ Cortical.io được tạo riêng cho phân tích pháp lý để thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa, chuyển đổi tài liệu được quét, trợ giúp và nâng cao với chú thích.
Nó là lý tưởng cho các doanh nghiệp đang tìm kiếm các API sử dụng đơn giản mà không cần kiến thức về AI, đặc biệt là trong lĩnh vực pháp lý.
khỉ học
Tất cả các ngôn ngữ máy tính chính đều được hỗ trợ bởi các API của MonkeyLearn và chỉ thiết lập một vài dòng mã để tạo tệp JSON chứa các thực thể được trích xuất của bạn. Đối với trình trích xuất và phân tích văn bản đã được đào tạo trước, giao diện thân thiện với người dùng.
Hoặc, chỉ trong một vài bước đơn giản, bạn có thể tạo ra một bộ giải nén độc đáo. Để giảm thời gian và cải thiện độ chính xác, xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao (NLP) với độ sâu học máy cho phép bạn đánh giá văn bản như một người thường làm.
Ngoài ra, các API SaaS đảm bảo rằng việc thiết lập kết nối với các công cụ như Google Trang tính, Excel, Zapier, Zendesk và các công cụ khác không yêu cầu nhiều năm kiến thức về khoa học máy tính.
Hiện có sẵn trong trình duyệt của bạn là trình trích xuất tên, trình trích xuất công ty và trình trích xuất vị trí. Để biết thông tin về cách tạo của riêng bạn, hãy xem bài viết blog nhận dạng thực thể có tên.
Nó lý tưởng cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô liên quan đến công nghệ, bán lẻ và thương mại điện tử cần các API đơn giản để triển khai cho các loại trích xuất văn bản và phân tích văn bản.
Amazon hiểu
Để có thể dễ dàng cắm vào và sử dụng các công cụ được tích hợp sẵn của Amazon Comprehend ngay lập tức, họ được đào tạo về hàng trăm lĩnh vực khác nhau.
Không cần máy chủ nội bộ vì đây là dịch vụ được giám sát. Đặc biệt nếu bạn hiện đang sử dụng đám mây của Amazon ở một mức độ nào đó, thì các API của họ sẽ tích hợp dễ dàng với các ứng dụng đã có trước đó. Và chỉ cần đào tạo thêm một chút, độ chính xác của việc trích xuất có thể được nâng cao.
Một trong những kỹ thuật phân tích văn bản đáng tin cậy nhất để thu thập dữ liệu từ hồ sơ y tế và thử nghiệm lâm sàng là Khai thác mối quan hệ và thực thể có tên y tế (NERe), có thể trích xuất chi tiết về thuốc, tình trạng, kết quả xét nghiệm và quy trình.
Khi so sánh dữ liệu bệnh nhân để đánh giá và điều chỉnh chẩn đoán, có thể khá có lợi. Lựa chọn tốt nhất cho các doanh nghiệp đang tìm kiếm một dịch vụ được quản lý với các công cụ được đào tạo trước.
Aylien
Để cung cấp khả năng truy cập dễ dàng vào phân tích văn bản học máy mạnh mẽ, AYLIEN cung cấp ba trình cắm thêm API trong bảy ngôn ngữ lập trình phổ biến.
API Tin tức của họ cung cấp tìm kiếm trong thời gian thực và trích xuất thực thể từ hàng chục nghìn nguồn tin tức từ khắp nơi trên thế giới.
Trích xuất thực thể và một số tác vụ phân tích văn bản khác có thể được thực hiện bằng cách sử dụng API phân tích văn bản trên tài liệu, truyền thông xã hội nền tảng, khảo sát người tiêu dùng, v.v.
Cuối cùng, bằng cách sử dụng Nền tảng phân tích văn bản, bạn có thể tạo trình trích xuất của riêng mình và hơn thế nữa ngay trong trình duyệt của bạn (TAP). Nó hoạt động tốt cho các công ty cần tích hợp các API chủ yếu cố định một cách nhanh chóng.
SpaCy
SpaCy là một gói xử lý ngôn ngữ tự nhiên Python (NLP) là gói mã nguồn mở, miễn phí và có rất nhiều tính năng được tích hợp sẵn.
Nó ngày càng trở nên phổ biến hơn đối với Dữ liệu NLP xử lý và phân tích. Dữ liệu dạng văn bản không có cấu trúc được tạo ra trên một quy mô lớn, do đó, điều quan trọng là phải phân tích nó và trích xuất thông tin chi tiết từ nó.
Để đạt được điều đó, bạn phải miêu tả các sự kiện theo cách mà máy tính có thể hiểu được. Bạn có thể làm điều đó thông qua NLP. Nó cực kỳ nhanh chóng, với thời gian trễ chỉ 30 mili giây, nhưng nghiêm trọng là, nó không dành cho việc sử dụng với các trang HTTPS.
Đây là một lựa chọn tốt để quét các máy chủ hoặc mạng nội bộ của riêng bạn vì nó hoạt động cục bộ, nhưng nó không phải là một công cụ để nghiên cứu toàn bộ internet.
Kết luận
Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là một hệ thống mà các doanh nghiệp có thể sử dụng để gắn nhãn thông tin thích hợp trong các yêu cầu hỗ trợ khách hàng, tìm các thực thể được tham chiếu trong phản hồi của khách hàng và nhanh chóng trích xuất dữ liệu quan trọng như chi tiết liên hệ, vị trí và ngày tháng, cùng những thứ khác.
Cách tiếp cận phổ biến nhất để được đặt tên là nhận dạng thực thể là sử dụng các API trích xuất thực thể (cho dù chúng được cung cấp bởi các thư viện mã nguồn mở hoặc các sản phẩm SaaS).
Tuy nhiên, việc lựa chọn giải pháp thay thế tốt nhất sẽ phụ thuộc vào thời gian, tài chính và kỹ năng của bạn. Đối với bất kỳ loại hình kinh doanh nào, việc trích xuất thực thể và các công nghệ phân tích văn bản phức tạp hơn rõ ràng có thể có lợi.
Khi các công cụ học máy được dạy một cách chính xác, chúng sẽ chính xác và không bỏ sót bất kỳ dữ liệu nào, giúp bạn tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Bạn có thể định cấu hình các giải pháp này để chạy liên tục và tự động bằng cách tích hợp các API.
Chỉ cần chọn cách hành động phù hợp nhất cho công ty của bạn.
Bình luận