当我们听到或读到单词时,我们天生就有能力识别单词并将其分类为个人、地点、位置、价值观等。 人类能够快速分类、识别和理解单词。
例如,当你听到“史蒂夫·乔布斯”这个名字时,你可以对一个对象进行分类并迅速提出至少三到四个品质,
- 人物:“史蒂夫·乔布斯”
- 组织:“苹果”
- 地点:“加利福尼亚”
由于计算机缺乏这种与生俱来的技能,我们必须帮助它们识别单词或文本并对其进行分类。 在这种情况下使用命名实体识别 (NER)。
在本文中,我们将详细研究 NER(命名实体识别),包括它的重要性、优势、顶级 NER API 等等。
NER(命名实体识别)是什么?
一种称为命名实体识别 (NER) 的自然语言处理 (NLP) 方法,有时称为实体识别或实体提取,可自动识别文本中的命名实体并将它们分组到预定类别中。
实体包括个人、团体、地点、日期、金额、美元金额、百分比等的名称。 通过命名实体识别,您可以利用它为数据库收集重要数据或提取重要信息以了解文档的内容。
NER 是 AI 系统依赖于分析文本以获取相关语义和情感的基石,即使 NLP 代表了文本分析过程中的重大进步。
NER的意义是什么?
文本分析方法的基础是 NER。 一个 ML 模型最初必须先获得数百万个具有预定义类别的样本,然后才能理解英语。
API 随着时间的推移在识别它第一次阅读的文本中的这些组件方面得到改进。 文本分析引擎的能力随着 NER 能力的能力和强度而增加。
如此处所示,NER 触发了几个 ML 操作。
语义搜索
语义搜索现在可在 Google 上使用。 您可以输入一个问题,它会尽力回答。 为了找到信息,用户正在寻找,像 Alexa、Siri、聊天机器人等数字助理采用一种语义搜索。
这个功能可能会被击中或错过,但它的用途越来越多,而且它们的有效性正在迅速提高。
数据分析
这是使用算法从非结构化数据创建分析的通用短语。 它将显示此数据的方法与查找和收集相关数据的过程相结合。
这可能采取对结果的直接统计解释或数据的可视化表示的形式。 可以使用来自 YouTube 观看次数的信息来分析对某个主题的兴趣和参与度,包括观看者点击特定视频的时间。
可以使用从电子商务网站抓取的数据来分析产品的星级评分,以提供产品表现的总体评分。
情感分析
进一步探索NER, 情绪分析 即使在没有星级信息的情况下,也可以区分好评和差评。
它知道“高估”、“繁琐”和“愚蠢”等术语具有负面含义,而“有用”、“快速”和“容易”等术语则具有负面含义。 在电脑游戏中,“容易”这个词可能会被负面解释.
复杂的算法也可以识别事物之间的关系。
文本分析
与数据分析类似,文本分析从非结构化文本字符串中提取信息,并使用 NER 将重要数据归零。
它可用于汇编有关产品提及、平均价格或客户最常用于描述某个品牌的术语的数据。
视频内容分析
最复杂的系统是那些使用面部识别、音频分析和图片识别从视频信息中提取数据的系统。
使用视频内容分析,您可以找到 YouTube “拆箱”视频、Twitch 游戏演示、Reels 上音频材料的口型同步等等。
随着在线视频材料数量的增长,为了避免错过有关人们如何连接到您的产品或服务的重要信息,基于 NER 的视频内容分析更快、更具创造性的技术至关重要。
NER的实际应用
命名实体识别 (NER) 识别文本中的基本方面,例如人名、地点、品牌、货币价值等。
提取文本中的主要实体有助于对非结构化数据进行排序和检测重要信息,这在处理大数据集时至关重要。
以下是命名实体识别的一些引人入胜的真实世界示例:
分析客户反馈
在线评论是消费者反馈的绝佳来源,因为它们可以为您提供有关客户喜欢和讨厌您的商品以及贵公司需要改进的哪些方面的详细信息。
所有这些客户输入都可以使用 NER 系统进行组织,该系统还可以识别重复出现的问题。
例如,通过使用 NER 来识别在不利的客户评论中经常被引用的地点,您可以决定专注于某个办公室分支机构。
内容推荐
当您在那里阅读项目时,可以在 BBC 和 CNN 等网站上找到与您正在阅读的文章相关的文章列表。
这些网站为其他网站提供建议,这些网站提供有关他们从您正在使用 NER 阅读的内容中提取的实体的信息。
在客户支持中组织工单
如果您管理客户支持票证数量的增加,您可以使用命名实体识别算法更快地响应客户请求。
将耗时的客户服务工作自动化,例如对客户的投诉和查询进行分类,以节省资金、提高客户满意度并提高解决率。
实体提取还可用于提取相关数据,例如产品名称或序列号,以便更轻松地将工单发送给正确的代理或团队以解决该问题。
搜索算法
您是否曾经质疑过拥有数百万条信息的网站如何产生与您的搜索相关的结果? 考虑网站维基百科。
Wikipedia 显示一个页面,其中包含预定义的实体,当您搜索“工作”时,搜索词可以与这些实体相关,而不是返回所有包含“工作”一词的文章。
因此,维基百科提供了一个链接到定义“职业”的文章,一个名为乔布斯的人的部分,以及电影等媒体的另一个区域, 视频游戏,以及出现“工作”一词的其他娱乐形式。
您还会看到包含搜索词的位置的另一个片段。
照顾简历
为了寻找理想的应聘者,招聘人员一天中的大部分时间都在审查简历。 每份简历都有相同的信息,但它们的呈现和组织方式都不同,这是非结构化数据的典型例子。
招聘团队可以使用实体提取器快速提取有关候选人的最相关信息,包括个人数据(例如姓名、地址、电话号码、出生日期和电子邮件)以及有关其教育和经验的信息(例如证书、学位、公司名称、技能等)。
电子商务许可证
关于他们的产品搜索算法,拥有数百或数千种商品的在线零售商将从 NER 中受益。
如果没有 NER,搜索“黑色皮靴”将返回包含非黑色皮革和鞋类的结果。 如果是这样,电子商务网站就有失去客户的风险。
I在我们的案例中,NER 会将搜索词分类为皮靴的产品类型,并将黑色分类为颜色。
最佳实体提取 API
谷歌云自然语言处理
对于已经训练过的工具,Google Cloud NLP 提供了其自然语言 API。 或者,如果您想对您的工具进行行业术语培训,AutoML Natural Language API 适用于多种文本提取和分析。
API 可以轻松与 Gmail、Google 表格和其他 Google 应用程序交互,但将它们与第三方程序一起使用可能需要更复杂的代码。
理想的业务选择是将 Google 应用程序和云存储连接为托管服务和 API。
IBM Watson
IBM Watson 是一个多云平台,运行速度非常快,并提供了预先构建的功能,例如语音到文本,这是一款可以自动分析录制的音频和电话的出色软件。
通过使用 CSV 数据,Watson Natural Language Understanding 的深度学习 AI 可以创建提取模型来提取实体或关键字。
通过练习,您可以创建更复杂的模型。 尽管需要广泛的编码知识,但它的所有功能都可以通过 API 访问。
它适用于需要检查大量数据集并拥有内部技术资源的大型企业。
皮质
Cortical.io 使用神经学的概念语义折叠,提供文本提取和 NLU 解决方案。
这样做是为了生成“语义指纹”,它指示文本的整体含义和特定术语。 为了展示词簇之间的关系,语义指纹描述了文本数据。
Cortical.io 的交互式 API 文档涵盖了每个文本分析解决方案的功能,并且可以使用 Java、Python 和 Javascript API 轻松访问。
Cortical.io 的合同智能工具专为法律分析而创建,以进行语义搜索、转换扫描的文档以及帮助和增强注释。
它非常适合寻找不需要 AI 知识的简单易用 API 的企业,尤其是在法律领域。
猴子学
MonkeyLearn 的 API 支持所有主要的计算机语言,只需设置几行代码即可生成包含提取实体的 JSON 文件。 对于接受过培训的提取器和文本分析师,该界面是用户友好的。
或者,只需几个简单的步骤,您就可以创建一个独特的提取器。 为了减少时间并提高准确性,高级自然语言处理 (NLP) 与深度 机器学习 使您能够像人一样评估文本。
此外,SaaS API 确保与 Google Sheets、Excel、Zapier、Zendesk 等工具建立连接不需要多年的计算机科学知识。
当前在您的浏览器中可用的是名称提取器、公司提取器和位置提取器。 有关如何构建自己的信息,请参阅命名实体识别博客文章。
它非常适合涉及技术、零售和电子商务的各种规模的企业,这些企业需要易于实现的 API 来进行各种类型的文本提取和文本分析。
亚马逊领悟
为了使插入和立即使用 Amazon Comprehend 的预构建工具变得简单,他们接受了数百个不同领域的培训。
不需要内部服务器,因为这是一项受监控的服务。 特别是如果你目前在某种程度上使用亚马逊的云,他们的 API 很容易与以前存在的应用程序集成。 并且只需要多一点训练,就可以提高提取精度。
从医疗记录和临床试验中获取数据的最可靠的文本分析技术之一是 Comprehend 的医学命名实体和关系提取 (NERe),它可以提取有关药物、条件、测试结果和程序的详细信息。
在比较患者数据以评估和微调诊断时,可能非常有益。 寻求使用预训练工具的托管服务的企业的最佳选择。
艾莲
为了提供对强大机器学习文本分析的轻松访问,AYLIEN 提供了七种流行编程语言的三个 API 插件。
他们的新闻 API 提供来自全球数以万计新闻来源的实时搜索和实体提取。
可以使用文本分析 API 对文档执行实体提取和其他几个文本分析任务, 社会化媒体 平台、消费者调查等。
最后,使用文本分析平台,您可以在浏览器 (TAP) 中更直接地创建自己的提取器。 它适用于需要快速集成主要固定 API 的公司。
空间
SpaCy 是一个 Python 自然语言处理 (NLP) 包,它是开源的、免费的,并具有大量内置功能。
它变得越来越普遍 自然语言处理数据 处理和分析。 非结构化文本数据是大规模创建的,因此分析它并从中提取见解至关重要。
要做到这一点,您必须以计算机可以理解的方式描述事实。 你可以通过 NLP 做到这一点。 它非常快,延迟时间仅为 30 毫秒,但至关重要的是,它不适用于 HTTPS 页面。
这是扫描您自己的服务器或 Intranet 的一个不错的选择,因为它在本地运行,但它不是研究整个 Internet 的工具。
结论
命名实体识别 (NER) 是一种系统,企业可以使用它来标记客户支持请求中的相关信息,查找客户反馈中引用的实体,并快速提取联系方式、位置和日期等关键数据。
命名实体识别最常见的方法是使用实体提取 API(无论它们是由开源库还是 SaaS 产品提供的)。
但是,选择最佳替代方案将取决于您的时间、财务和技能。 对于任何类型的业务,实体提取和更复杂的文本分析技术显然是有利的。
正确教授机器学习工具时,它们是准确的,不会忽略任何数据,从而节省您的时间和金钱。 您可以通过集成 API 将这些解决方案配置为连续自动运行。
只需选择最适合您公司的行动方案。
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