當我們聽到或讀到單詞時,我們天生就有能力識別單詞並將其分類為個人、地點、位置、價值觀等。 人類能夠快速分類、識別和理解單詞。
例如,當您聽到“史蒂夫·喬布斯”這個名字時,您可以對一個對象進行分類并快速得出至少三到四種品質,
- 人物:“史蒂夫·喬布斯”
- 組織:“蘋果”
- 地點:“加利福尼亞”
由於計算機缺乏這種與生俱來的技能,我們必須幫助它們識別單詞或文本並對其進行分類。 在這種情況下使用命名實體識別 (NER)。
在本文中,我們將詳細研究 NER(命名實體識別),包括它的重要性、優勢、頂級 NER API 等等。
NER(命名實體識別)是什麼?
一種稱為命名實體識別 (NER) 的自然語言處理 (NLP) 方法,有時稱為實體識別或實體提取,可自動識別文本中的命名實體並將它們分組到預定類別中。
實體包括個人、團體、地點、日期、金額、美元金額、百分比等的名稱。 通過命名實體識別,您可以利用它為數據庫收集重要數據或提取重要信息以了解文檔的內容。
NER 是 AI 系統所依賴的基石,以分析文本的相關語義和情感,即使 NLP 代表了文本分析過程中的重大進步。
NER的意義是什麼?
文本分析方法的基礎是 NER。 一個 ML 模型最初必須先獲得數百萬個具有預定義類別的樣本,然後才能理解英語。
API 隨著時間的推移在首次閱讀的文本中識別這些組件方面得到改進。 文本分析引擎的能力隨著 NER 能力的能力和強度而增加。
如此處所示,NER 觸發了幾個 ML 操作。
語義搜索
語義搜索現在可在 Google 上使用。 您可以輸入一個問題,它會盡力回答。 為了找到信息,用戶正在尋找,像 Alexa、Siri、聊天機器人等數字助理採用一種語義搜索。
這個功能可能會被擊中或錯過,但它的用途越來越多,而且它們的有效性正在迅速上升。
數據分析
這是使用算法從非結構化數據創建分析的通用短語。 它將顯示此數據的方法與查找和收集相關數據的過程相結合。
這可能採取對結果的直接統計解釋或數據的可視化表示的形式。 可以使用來自 YouTube 觀看次數的信息來分析對某個主題的興趣和參與度,包括觀看者點擊特定視頻的時間。
可以使用從電子商務網站抓取的數據來分析產品的星級評分,以提供產品表現的總體評分。
情緒分析
進一步探索NER, 情感分析 即使在沒有星級信息的情況下,也可以區分好評和差評。
它知道“高估”、“繁瑣”和“愚蠢”等術語具有負面含義,而“有用”、“快速”和“容易”等術語則具有負面含義。 在電腦遊戲中,“容易”這個詞可能會被負面解釋.
複雜的算法也可以識別事物之間的關係。
文字分析
與數據分析類似,文本分析從非結構化文本字符串中提取信息,並使用 NER 將重要數據歸零。
它可用於編譯有關產品提及、平均價格或客戶最常用於描述某個品牌的術語的數據。
視頻內容分析
最複雜的系統是那些使用面部識別、音頻分析和圖片識別從視頻信息中提取數據的系統。
使用視頻內容分析,您可以找到 YouTube “拆箱”視頻、Twitch 遊戲演示、Reels 上音頻材料的口型同步等等。
隨著在線視頻材料數量的增長,為了避免錯過有關人們如何連接到您的產品或服務的重要信息,基於 NER 的視頻內容分析更快、更具創造性的技術是必不可少的。
NER的實際應用
命名實體識別 (NER) 識別文本中的基本方面,例如人名、地點、品牌、貨幣價值等。
提取文本中的主要實體有助於對非結構化數據進行排序和檢測重要信息,這在處理大數據集時至關重要。
以下是命名實體識別的一些引人入勝的真實世界示例:
分析客戶反饋
在線評論是消費者反饋的絕佳來源,因為它們可以為您提供有關客戶喜歡和討厭您的商品以及您公司需要改進的哪些方面的詳細信息。
所有這些客戶輸入都可以使用 NER 系統進行組織,該系統還可以識別重複出現的問題。
例如,通過使用 NER 來識別在不利的客戶評論中經常被引用的地點,您可以決定專注於某個辦公室分支機構。
內容推薦
當您在那裡閱讀項目時,可以在 BBC 和 CNN 等網站上找到與您正在閱讀的文章相關的文章列表。
這些網站為其他網站提供建議,這些網站提供有關他們從您正在使用 NER 閱讀的內容中提取的實體的信息。
在客戶支持中組織工單
如果您管理客戶支持票證數量的增加,您可以使用命名實體識別算法更快地響應客戶請求。
將耗時的客戶服務工作自動化,例如對客戶的投訴和查詢進行分類,以節省資金、提高客戶滿意度並提高解決率。
實體提取還可用於提取相關數據,例如產品名稱或序列號,以便更輕鬆地將工單發送給正確的代理或團隊以解決該問題。
搜索算法
您是否曾經質疑過擁有數百萬條信息的網站如何產生與您的搜索相關的結果? 考慮網站維基百科。
Wikipedia 顯示一個頁面,其中包含預定義的實體,當您搜索“工作”時,搜索詞可以與這些實體相關,而不是返回所有包含“工作”一詞的文章。
因此,維基百科提供了一個鏈接到定義“職業”的文章,一個名為喬布斯的人的部分,以及電影等媒體的另一個區域, 視頻遊戲,以及出現“工作”一詞的其他娛樂形式。
您還會看到包含搜索詞的位置的另一個片段。
照顧簡歷
為了尋找理想的應聘者,招聘人員一天中的大部分時間都在審查簡歷。 每份簡歷都有相同的信息,但它們的呈現方式和組織方式都不同,這是非結構化數據的典型例子。
招聘團隊可以使用實體提取器快速提取有關候選人的最相關信息,包括個人數據(例如姓名、地址、電話號碼、出生日期和電子郵件)以及有關其教育和經驗的信息(例如證書、學位、公司名稱、技能等)。
電子商務
關於他們的產品搜索算法,擁有數百或數千種商品的在線零售商將從 NER 中受益。
如果沒有 NER,搜索“黑色皮靴”將返回包含非黑色皮革和鞋類的結果。 如果是這樣,電子商務網站就有失去客戶的風險。
I在我們的案例中,NER 會將搜索詞分類為皮靴的產品類型,並將黑色分類為顏色。
最佳實體提取 API
谷歌云自然語言處理
對於已經訓練過的工具,Google Cloud NLP 提供了其自然語言 API。 或者,如果您想對工具進行行業術語培訓,AutoML Natural Language API 適用於多種文本提取和分析。
API 可以輕鬆與 Gmail、Google 表格和其他 Google 應用程序交互,但將它們與第三方程序一起使用可能需要更複雜的代碼。
理想的業務選擇是將 Google 應用程序和雲存儲連接為託管服務和 API。
IBM沃森
IBM Watson 是一個多雲平台,運行速度非常快,並提供了預先構建的功能,例如語音到文本,這是一款可以自動分析錄製的音頻和電話的出色軟件。
通過使用 CSV 數據,Watson Natural Language Understanding 的深度學習 AI 可以創建提取模型來提取實體或關鍵字。
通過練習,您可以創建更複雜的模型。 儘管需要廣泛的編碼知識,但它的所有功能都可以通過 API 訪問。
它適用於需要檢查大量數據集並擁有內部技術資源的大型企業。
皮質
Cortical.io 使用神經學的概念語義折疊,提供文本提取和 NLU 解決方案。
這樣做是為了生成“語義指紋”,它指示文本的整體含義和特定術語。 為了展示詞簇之間的關係,語義指紋描述了文本數據。
Cortical.io 的交互式 API 文檔涵蓋了每個文本分析解決方案的功能,並且可以使用 Java、Python 和 Javascript API 輕鬆訪問。
Cortical.io 的合同智能工具專為法律分析而創建,以進行語義搜索、轉換掃描的文檔以及幫助和增強註釋。
它非常適合尋找不需要 AI 知識的簡單易用 API 的企業,尤其是在法律領域。
猴子學
MonkeyLearn 的 API 支持所有主要的計算機語言,並且只需設置幾行代碼即可生成包含您提取的實體的 JSON 文件。 對於接受過培訓的提取器和文本分析師,該界面是用戶友好的。
或者,只需幾個簡單的步驟,您就可以創建一個獨特的提取器。 為了減少時間並提高準確性,高級自然語言處理 (NLP) 與深度 機器學習 使您能夠像人一樣評估文本。
此外,SaaS API 確保與 Google Sheets、Excel、Zapier、Zendesk 等工具建立連接不需要多年的計算機科學知識。
當前在您的瀏覽器中可用的是名稱提取器、公司提取器和位置提取器。 有關如何構建自己的信息,請參閱命名實體識別博客文章。
它非常適合涉及技術、零售和電子商務的各種規模的企業,這些企業需要易於實現的 API 來進行各種類型的文本提取和文本分析。
亞馬遜領悟
為了使插入和立即使用 Amazon Comprehend 的預構建工具變得簡單,他們接受了數百個不同領域的培訓。
不需要內部服務器,因為這是一項受監控的服務。 特別是如果你目前在某種程度上使用亞馬遜的雲,他們的 API 很容易與以前存在的應用程序集成。 並且只需要多一點訓練,就可以提高提取精度。
從醫療記錄和臨床試驗中獲取數據的最可靠的文本分析技術之一是 Comprehend 的醫學命名實體和關係提取 (NERe),它可以提取有關藥物、條件、測試結果和程序的詳細信息。
在比較患者數據以評估和微調診斷時,可能非常有益。 尋求使用預訓練工具的託管服務的企業的最佳選擇。
艾蓮
為了提供對強大機器學習文本分析的輕鬆訪問,AYLIEN 提供了七種流行編程語言的三個 API 插件。
他們的新聞 API 提供來自全球數以萬計新聞來源的實時搜索和實體提取。
可以使用文本分析 API 對文檔執行實體提取和其他幾個文本分析任務, 社會化媒體 平台、消費者調查等。
最後,使用文本分析平台,您可以在瀏覽器 (TAP) 中更直接地創建自己的提取器。 它適用於需要快速集成主要固定 API 的公司。
空間
SpaCy 是一個 Python 自然語言處理 (NLP) 包,它是開源的、免費的,並具有大量內置功能。
它變得越來越普遍 自然語言處理數據 處理和分析。 非結構化文本數據是大規模創建的,因此分析它並從中提取見解至關重要。
要做到這一點,您必須以計算機可以理解的方式描述事實。 你可以通過 NLP 做到這一點。 它非常快,延遲時間僅為 30 毫秒,但至關重要的是,它不適用於 HTTPS 頁面。
這是掃描您自己的服務器或 Intranet 的一個不錯的選擇,因為它在本地運行,但它不是研究整個 Internet 的工具。
結論
命名實體識別 (NER) 是一種系統,企業可以使用它來標記客戶支持請求中的相關信息,查找客戶反饋中引用的實體,并快速提取聯繫方式、位置和日期等關鍵數據。
命名實體識別最常見的方法是使用實體提取 API(無論它們是由開源庫還是 SaaS 產品提供)。
但是,選擇最佳替代方案將取決於您的時間、財務和技能。 對於任何類型的業務,實體提取和更複雜的文本分析技術顯然是有利的。
正確教授機器學習工具時,它們是準確的,不會忽略任何數據,從而節省您的時間和金錢。 您可以通過集成 API 將這些解決方案配置為連續自動運行。
只需選擇最適合您公司的行動方案。
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