Erkennung benannter Entitäten (NER)

Die Erkennung benannter Entitäten (NER) ist ein Teilgebiet des NLP, das essenziell für das Identifizieren und Klassifizieren von Entitäten in Texten in Kategorien wie Personen, Orte und Organisationen ist. Sie verbessert die Datenanalyse in verschiedenen Bereichen und nutzt dabei KI- und Machine-Learning-Techniken.

Die Erkennung benannter Entitäten (NER) ist ein entscheidendes Teilgebiet innerhalb des Natural Language Processing und schlägt eine Brücke zur Mensch-Computer-Interaktion. Entdecken Sie noch heute ihre zentralen Aspekte, Funktionsweisen und Anwendungen!") (NLP), das wiederum ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) ist, welcher sich darauf konzentriert, Maschinen das Verstehen und Verarbeiten natürlicher Sprache zu ermöglichen. Die Hauptfunktion von NER besteht darin, Schlüsselinformationen im Text – sogenannte benannte Entitäten – zu erkennen und in vordefinierte Kategorien wie Personen, Organisationen, Orte, Daten und andere wichtige Begriffe zu klassifizieren. NER wird auch als Entity Chunking, Entity Extraction oder Entity Identification bezeichnet.

NER erkennt und kategorisiert wesentliche Informationen in Texten und deckt dabei eine Vielzahl von Themen ab, wie Namen, Orte, Unternehmen, Ereignisse, Produkte, Themen, Zeitangaben, Geldbeträge und Prozentsätze. Als Grundlagentechnologie in KI-Bereichen wie Machine Learning und Deep Learning ist NER in zahlreichen wissenschaftlichen Disziplinen und praktischen Anwendungen unverzichtbar geworden und revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit Textdaten interagieren und diese analysieren.

Wie funktioniert NER?

NER arbeitet in einem mehrstufigen Prozess, der folgende Schritte umfasst:

1. Entitätenerkennung: Das System durchsucht den Text, um Wörter oder Phrasen zu identifizieren, die als Entitäten gelten. Hierbei kommt oft eine Tokenisierung zum Einsatz, bei der der Text in verarbeitbare Einheiten (Tokens) zerlegt wird.
2. Entitätenklassifikation: Nach der Erkennung werden die Entitäten in vordefinierte Klassen wie PERSON, ORGANISATION, LOCATION usw. eingeordnet. Fortgeschrittene Systeme nutzen Machine-Learning-Modelle, die auf annotierten Datensätzen trainiert wurden, um die Genauigkeit zu erhöhen.
3. Nachverarbeitung: Nach der Klassifikation können NER-Systeme weitere Aufgaben wie das Verknüpfen von Entitäten mit Datenbanken (Entity Linking) ausführen, um den Nutzen der extrahierten Daten zu steigern.

Die Technik beinhaltet die Entwicklung von Algorithmen, die Entitäten aus Textdaten zuverlässig identifizieren und klassifizieren können. Das erfordert ein tiefes Verständnis mathematischer Prinzipien, von Machine-Learning-Algorithmen und gegebenenfalls auch Bildverarbeitungstechniken. Alternativ kann die Nutzung etablierter Frameworks wie PyTorch und TensorFlow sowie vortrainierter Modelle die Entwicklung robuster, auf bestimmte Datensätze zugeschnittener NER-Algorithmen beschleunigen.

Arten von NER-Systemen

1. Regelbasierte Systeme
   Basieren auf einer Reihe vordefinierter linguistischer Regeln zur Erkennung und Klassifizierung von Entitäten. Sie sind zwar einfach, haben aber Schwierigkeiten mit Textvariationen und erfordern ständige Anpassungen.
2. Machine-Learning-basierte Systeme
   Nutzen Algorithmen wie Conditional Random Fields (CRF) oder Maximum Entropy Markov Models (MEMM), die auf gelabelten Daten trainiert werden. Sie sind anpassungsfähiger, benötigen aber große Mengen annotierter Daten.
3. Deep-Learning-basierte Systeme
   Verwenden neuronale Netze wie Recurrent Neural Networks (RNNs) oder Transformer-Modelle wie BERT, um Merkmale automatisch aus den Daten zu lernen und so den manuellen Feature-Engineering-Aufwand zu reduzieren.
4. Hybride Systeme
   Kombinieren regelbasierte und Machine-Learning-Ansätze, um die Vorteile beider Methoden zu nutzen.

Anwendungsfälle und Einsatzgebiete

NER kommt in vielen Bereichen zum Einsatz, weil es unstrukturierte Textdaten strukturiert. Hier einige wichtige Anwendungsbeispiele:

• Informationssuche: Verbessert Suchmaschinen, indem Suchergebnisse auf Grundlage erkannter Entitäten in Anfragen relevanter und präziser werden.
• Inhaltsempfehlung: Steuert Empfehlungssysteme, indem Themen in Nutzerinteraktionen erkannt werden – etwa bei Netflix, wo Vorschläge auf Nutzerpräferenzen basieren.
• Stimmungsanalyse: NER hilft, in Bewertungen oder Feedback die Entitäten herauszufiltern, die mit positiven oder negativen Stimmungen verknüpft sind, damit Unternehmen gezielt reagieren können.
• Automatisierte Datenerfassung und RPA: In Unternehmen ermöglichen NER-Systeme Software-Bots, wichtige Daten aus Dokumenten wie Rechnungen oder Verträgen zu extrahieren und in Managementsysteme einzupflegen – das steigert die Effizienz.
• Gesundheitswesen: Extrahiert wichtige medizinische Informationen aus Patientenakten oder klinischen Notizen und erleichtert so das Patientenmanagement und die Forschung.
• Finanzwesen: Erkennt und verfolgt Erwähnungen von Unternehmen oder Finanzkennzahlen in Nachrichten und sozialen Medien und unterstützt so Marktanalysen und Risikobewertungen.
• Recht und Compliance: Hilft dabei, relevante juristische Begriffe und Parteien in großen Textmengen zu identifizieren und vereinfacht Compliance-Prüfungen sowie Vertragsanalysen.
• Chatbots und KI-Assistenten: Systeme wie OpenAI’s ChatGPT und Google’s Bard nutzen NER-Modelle, um Nutzeranfragen zu verstehen, den Kontext zu erfassen und genauere Antworten zu liefern.
• Kundensupport: Abteilungen nutzen NER-Systeme zur Kategorisierung von Feedback und Beschwerden nach Produktnamen, um schnell und effizient zu reagieren.
• Bildungsinstitutionen: NER ermöglicht es Studierenden, Forschenden und Lehrkräften, große Mengen an Textdaten zu durchsuchen und schneller relevante Informationen zu finden sowie Forschungsprozesse zu beschleunigen.

Vorteile von NER

• Automatisierung der Datenerfassung: Reduziert den Bedarf an manueller Dateneingabe, indem strukturierte Informationen automatisch aus unstrukturiertem Text extrahiert werden.
• Verbesserte NLP-Genauigkeit: Steigert die Genauigkeit anderer NLP-Aufgaben der Mensch-Computer-Interaktion. Entdecken Sie noch heute ihre zentralen Aspekte, Funktionsweisen und Anwendungen!") wie Fragebeantwortung und maschinelle Übersetzung, indem strukturierte Daten bereitgestellt werden.
• Erkenntnisgewinn: Bietet Unternehmen Einblicke in Trends, Kundenfeedback und Marktbedingungen durch die Analyse großer Textmengen.

Herausforderungen von NER

• Mehrdeutigkeit: Schwierigkeiten beim Umgang mit Homonymen (z. B. „Apple“ als Frucht oder Unternehmen) und unterschiedlichen Kontexten.
• Sprachvariationen: Herausforderungen bei verschiedenen Sprachen oder Dialekten aufgrund fehlender annotierter Daten.
• Fachspezifische Entitäten: Erfordert fachspezifische Trainingsdaten, um für bestimmte Bereiche einzigartige Entitäten korrekt zu erkennen und zu klassifizieren.

Zentrale Begriffe und Konzepte

• POS-Tagging: Die Wortartenerkennung weist Wörtern im Text Wortarten zu und erleichtert so das Kontextverständnis.
• Korpus: Eine große Textsammlung, die zum Training von NER-Modellen genutzt wird.
• Chunking: Gruppiert Wörter zu sinnvollen Einheiten wie Nominalphrasen, um die Analyse zu vereinfachen.
• Word Embeddings: Dichte Vektorrepräsentationen von Wörtern, die semantische Bedeutungen abbilden und die Modellgenauigkeit erhöhen.

Implementierung von NER

Zur Implementierung von NER können folgende Frameworks und Bibliotheken genutzt werden:

• SpaCy: Eine Open-Source-Bibliothek in Python, bekannt für ihre Geschwindigkeit und Effizienz bei NLP-Aufgaben einschließlich NER.
• Stanford NER: Eine Java-basierte Bibliothek mit vortrainierten Modellen zur Entitätsextraktion.
• OpenNLP: Bietet Tools für verschiedene NLP-Aufgaben, einschließlich NER, und unterstützt mehrere Sprachen.
• Azure AI Language Services: Bietet vorgefertigte und benutzerdefinierte NER-Funktionen zur Identifizierung und Kategorisierung von Entitäten in unstrukturiertem Text.

Diese Tools bieten oft vortrainierte Modelle, doch für individuelle Anwendungen empfiehlt sich ein Training auf fachspezifischen Daten, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen.

Forschung zur Erkennung benannter Entitäten (NER)

Die Erkennung benannter Entitäten (NER) ist eine zentrale Aufgabe im Natural Language Processing (NLP), bei der benannte Entitäten in Texten erkannt und in vordefinierte Kategorien wie Personennamen, Organisationen, Orte, Zeitangaben, Mengen, Geldwerte, Prozentsätze usw. klassifiziert werden. Hier einige bedeutende Forschungsarbeiten zu NER, die Einblicke in verschiedene Aspekte und Ansätze bieten:

1. Named Entity Sequence Classification

   • Autoren: Mahdi Namazifar
   • Veröffentlicht: 2017-12-06
     Diese Arbeit befasst sich mit der Bestimmung von Konfidenzniveaus erkannter benannter Entitäten, genannt Named Entity Sequence Classification (NESC). Die Studie betrachtet NESC als binäre Klassifikationsaufgabe und nutzt NER sowie rekurrente neuronale Netze, um die Wahrscheinlichkeit zu schätzen, dass eine erkannte Entität echt ist. Der Ansatz wird auf Twitter-Daten angewendet und zeigt, wie hochkonfidente Entitäten aus Tweets identifiziert werden können. Die Forschung unterstreicht die Bedeutung zuverlässiger Konfidenzmaße in Anwendungen wie Inhaltsempfehlungen. Mehr erfahren

2. Open Named Entity Modeling from Embedding Distribution

   • Autoren: Ying Luo, Hai Zhao, Zhuosheng Zhang, Bingjie Tang
   • Veröffentlicht: 2021-02-10
     Diese Arbeit untersucht die Verteilung benannter Entitäten im allgemeinen Word-Embedding-Raum und schlägt eine offene Definition für mehrsprachige Entitäten vor. Die Studie zeigt, dass benannte Entitäten dazu neigen, im Embedding-Raum zu clustern, wodurch die Modellierung mit einer geometrischen Struktur, der Named Entity Hypersphere, möglich wird. Dieses Modell bietet eine offene Beschreibung für verschiedene Entitätstypen und Sprachen und eröffnet neue Ansätze zum Aufbau von Entitätsdatensätzen für ressourcenarme Sprachen. Die Ergebnisse deuten auf Verbesserungen für moderne NER-Systeme hin. Mehr erfahren

3. CMNEROne at SemEval-2022 Task 11: Code-Mixed Named Entity Recognition by leveraging multilingual data

   • Autoren: Suman Dowlagar, Radhika Mamidi
   • Veröffentlicht: 2022-06-15
     Diese Arbeit befasst sich mit den Herausforderungen von NER in code-gemischten Texten, die durch die Vermischung von Sprachen sprachlich komplex sind. Die Arbeit ist Teil der SEMEVAL 2022 Shared Task zu MultiCoNER und konzentriert sich auf die Identifizierung benannter Entitäten in einem code-gemischten Datensatz durch die Nutzung mehrsprachiger Daten. Das Team erreichte einen gewichteten durchschnittlichen F1-Score von 0,7044 und übertraf damit den Baseline-Wert um 6 %. Die Forschung hebt die Herausforderungen und Strategien für effektives NER in mehrsprachigen und code-gemischten Kontexten hervor. Mehr erfahren