Cada vez que escuchamos una palabra o leemos un texto, tenemos la capacidad natural de identificar y categorizar la palabra en personas, lugares, ubicaciones, valores y más. Los humanos pueden reconocer rápidamente una palabra, categorizarla y comprender el contexto. Por ejemplo, cuando escucha la palabra 'Steve Jobs', inmediatamente puede pensar en al menos tres o cuatro atributos y segregar la entidad en categorías,
- Persona: Steve Jobs
- Empresa: Apple
- Ubicación: California.
Dado que las computadoras no tienen esta habilidad natural, requieren nuestra ayuda para identificar palabras o texto y categorizarlos. es donde Reconocimiento de entidad nombrada (NER) entra en juego.
Comprendamos brevemente el NER y su relación con la PNL.
¿Qué es el reconocimiento de entidad con nombre?
El reconocimiento de entidad nombrada es una parte del procesamiento del lenguaje natural. El objetivo primordial de NER es procesar datos estructurados y no estructurados y clasificar estas entidades nombradas en categorías predefinidas. Algunas categorías comunes incluyen nombre, ubicación, empresa, tiempo, valores monetarios, eventos y más.
En pocas palabras, NER se ocupa de:
- Reconocimiento/detección de entidades nombradas: identificación de una palabra o serie de palabras en un documento.
- Clasificación de entidades nombradas: clasificación de cada entidad detectada en categorías predefinidas.
Pero, ¿cómo se relaciona NER con PNL?
El procesamiento del lenguaje natural ayuda a desarrollar máquinas inteligentes capaces de extraer significado del habla y el texto. Machine Learning ayuda a estos sistemas inteligentes a seguir aprendiendo entrenando grandes cantidades de lenguaje natural conjuntos de datos.
En general, la PNL consta de tres categorías principales:
- Entender la estructura y las reglas del lenguaje – Sintaxis
- Deducir el significado de las palabras, el texto y el habla e identificar sus relaciones. Semántica
- Identificar y reconocer palabras habladas y transformarlas en texto. - Habla
NER ayuda en la parte semántica de PNL, extrayendo el significado de las palabras, identificándolas y localizándolas a partir de sus relaciones.
Ejemplos comunes de NER
Algunos de los ejemplos comunes de un predeterminado categorización de entidades son:
Persona: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Ubicación: Canadá, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge
Organización: Samsung, Disney, Universidad de Yale, Google
Hora: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,
Otras categorías incluyen valores numéricos, expresión, direcciones de correo electrónico e instalaciones.
Ambigüedad en el reconocimiento de entidades nombradas
La categoría a la que pertenece un término es intuitivamente bastante clara para los seres humanos. Sin embargo, ese no es el caso de las computadoras: encuentran problemas de clasificación. Por ejemplo:
Ciudad de Manchester (Organización) ganó el Trofeo de la Premier League, mientras que en la siguiente oración la organización se usa de manera diferente. Ciudad de Manchester (Ubicación) fue una potencia textil e industrial.
Su modelo NER necesita datos de entrenamiento para llevar a cabo con precisión extracción de entidad y clasificación. Si está entrenando a su modelo en inglés de Shakespeare, no hace falta decir que no podrá descifrar Instagram.
Diferentes enfoques NER
El objetivo principal de un modelo NER es etiquetar entidades en documentos de texto y categorizarlas. Los siguientes tres enfoques se utilizan generalmente para este propósito. Sin embargo, también puede optar por combinar uno o más métodos.
Los diferentes enfoques para crear sistemas NER son:
Sistemas basados en diccionarios
El sistema basado en diccionario es quizás el enfoque NER más simple y fundamental. Utilizará un diccionario con muchas palabras, sinónimos y colección de vocabulario. El sistema verificará si una entidad particular presente en el texto también está disponible en el vocabulario. Mediante el uso de un algoritmo de coincidencia de cadenas, se realiza una verificación cruzada de entidades.
Una desventaja de usar este enfoque es que existe la necesidad de actualizar constantemente el conjunto de datos de vocabulario para el funcionamiento efectivo del modelo NER.
Sistemas basados en reglas
En este enfoque, la información se extrae en función de un conjunto de reglas preestablecidas. Se utilizan dos conjuntos principales de reglas,
Reglas basadas en patrones: Como sugiere el nombre, una regla basada en patrones sigue un patrón morfológico o cadena de palabras utilizadas en el documento.
Reglas basadas en el contexto: Las reglas basadas en el contexto dependen del significado o el contexto de la palabra en el documento.
Sistemas basados en aprendizaje automático
En los sistemas basados en aprendizaje automático, el modelado estadístico se utiliza para detectar entidades. En este enfoque se utiliza una representación basada en características del documento de texto. Puede superar varios inconvenientes de los dos primeros enfoques ya que el modelo puede reconocer tipos de entidad a pesar de ligeras variaciones en su ortografía.
Aplicaciones de NER
NER tiene varios casos de uso en muchos campos relacionados con el procesamiento del lenguaje natural y la creación de conjuntos de datos de entrenamiento para máquina de aprendizaje e deep learning soluciones Algunas de las aplicaciones de NER son:
Atención al cliente optimizada
Un sistema NER puede detectar fácilmente quejas, consultas y comentarios relevantes de los clientes en función de información crucial, como nombres de productos, especificaciones, ubicación de sucursales y más. La queja o el comentario se clasifican adecuadamente y se desvían al departamento correcto mediante el filtrado de palabras clave prioritarias.
Recursos Humanos Eficientes
NER ayuda a los equipos de recursos humanos a mejorar su proceso de contratación y reducir los plazos al resumir rápidamente los currículos de los solicitantes. Las herramientas NER pueden escanear el currículum y extraer información relevante: nombre, edad, dirección, calificación, universidad, etc.
Además, el departamento de recursos humanos también puede usar las herramientas NER para optimizar los flujos de trabajo internos al filtrar las quejas de los empleados y reenviarlas a los jefes de departamento correspondientes.
Clasificación de contenido simplificada
La clasificación de contenido es una tarea enorme para los proveedores de noticias. La clasificación del contenido en diferentes categorías facilita el descubrimiento, la obtención de información, la identificación de tendencias y la comprensión de los temas. un nombre Reconocimiento de entidades herramienta puede ser útil para los proveedores de noticias. Puede escanear muchos artículos, identificar palabras clave prioritarias y extraer información según las personas, la organización, la ubicación y más.
Optimización de motores de búsqueda
NER ayuda a simplificar y mejorar la velocidad y la relevancia de los resultados de búsqueda. En lugar de ejecutar la consulta de búsqueda para miles de artículos, un modelo NER puede ejecutar la consulta una vez y guardar los resultados. Por lo tanto, en función de las etiquetas de la consulta de búsqueda, los artículos asociados con la consulta se pueden seleccionar rápidamente.Recomendación de contenido preciso
Varias aplicaciones modernas dependen de las herramientas NER para ofrecer una experiencia de cliente optimizada y personalizada. Por ejemplo, Netflix proporciona recomendaciones personalizadas basadas en la búsqueda de los usuarios y en el historial de visualización mediante el reconocimiento de entidades nombradas.
NER ayuda a simplificar y mejorar la velocidad y la relevancia de los resultados de búsqueda. En lugar de ejecutar la consulta de búsqueda para miles de artículos, un modelo NER puede ejecutar la consulta una vez y guardar los resultados. Por lo tanto, en función de las etiquetas de la consulta de búsqueda, los artículos asociados con la consulta se pueden seleccionar rápidamente.El reconocimiento de entidad nombrada hace que su máquina de aprendizaje modelos más eficientes y fiables. Sin embargo, necesita conjuntos de datos de entrenamiento de calidad para que sus modelos funcionen a su nivel óptimo y logren los objetivos previstos. Todo lo que necesita es un socio de servicio experimentado que pueda proporcionarle conjuntos de datos de calidad listos para usar. Si ese es el caso, Shaip es tu mejor opción hasta ahora. Comuníquese con nosotros para obtener conjuntos de datos NER completos que lo ayudarán a desarrollar soluciones de ML eficientes y avanzadas para sus modelos de IA.P