Nimettyjen entiteettien tunnistus (NER)

Nimettyjen entiteettien tunnistus (NER) on NLP:n osa-alue, joka on olennainen tekstin entiteettien tunnistamisessa ja luokittelussa esimerkiksi henkilöiksi, sijainneiksi ja organisaatioiksi. Se tehostaa tiedon analysointia eri aloilla hyödyntäen tekoälyä ja koneoppimistekniikoita.

Nimettyjen entiteettien tunnistus (NER) on keskeinen osa luonnollisen kielen käsittelyä (NLP), joka itsessään on tekoälyn (AI) osa-alue ja keskittyy siihen, miten koneet voivat ymmärtää ja käsitellä ihmiskieltä. NER:n ensisijainen tehtävä on tunnistaa ja luokitella tekstin olennaiset tiedot—eli nimetyt entiteetit—ennalta määriteltyihin kategorioihin, kuten henkilöt, organisaatiot, sijainnit, päivämäärät ja muut merkittävät käsitteet. Tätä kutsutaan myös entiteettien palasteluksi, poiminnaksi tai tunnistukseksi.

NER toimii tunnistamalla ja luokittelemalla olennaista tietoa tekstistä, kattaen laajan joukon aiheita, kuten nimet, sijainnit, yritykset, tapahtumat, tuotteet, teemat, ajankohdat, rahamäärät ja prosenttiosuudet. NER on keskeinen teknologia tekoälyn aloilla, mukaan lukien koneoppiminen ja syväoppiminen, ja on tullut ratkaisevan tärkeäksi monilla tieteellisillä aloilla ja käytännön sovelluksissa, mullistaen tapamme käsitellä ja analysoida tekstidataa.

Miten NER toimii?

NER toimii monivaiheisella prosessilla, johon kuuluu:

1. Entiteettien tunnistus: Järjestelmä skannaa tekstin tunnistaakseen sanat tai ilmaukset, jotka täyttävät entiteetin kriteerit. Tämä sisältää usein tokenisoinnin, jossa teksti pilkotaan hallittaviin yksiköihin eli tokeneihin.
2. Entiteettien luokittelu: Kun entiteetit on tunnistettu, ne luokitellaan ennalta määriteltyihin luokkiin, kuten HENKILÖ, ORGANISAATIO, SIJAINTI jne. Kehittyneet järjestelmät voivat käyttää koneoppimismalleja, joita on koulutettu merkityillä aineistoilla tarkkuuden parantamiseksi.
3. Jälkikäsittely: Luokittelun jälkeen NER-järjestelmät voivat tehdä lisätehtäviä, kuten yhdistää entiteettejä tietokantoihin (entity linking) parantaakseen poimitun tiedon hyödynnettävyyttä.

Tekniikka edellyttää algoritmien kehittämistä, jotka pystyvät tunnistamaan ja luokittelemaan entiteetit tekstidatasta tarkasti. Tämä vaatii syvällistä ymmärrystä matematiikasta, koneoppimisalgoritmeista ja mahdollisesti myös kuvankäsittelytekniikoista. Vaihtoehtoisesti kehitystä voi nopeuttaa hyödyntämällä suosittuja kehyksiä, kuten PyTorch ja TensorFlow, sekä valmiiksi koulutettuja malleja, jotka voidaan räätälöidä tiettyihin aineistoihin.

NER-järjestelmien tyypit

1. Sääntöpohjaiset järjestelmät
   Perustuvat ennalta määriteltyihin kielellisiin sääntöihin entiteettien tunnistamiseksi ja luokittelemiseksi. Ne ovat yksinkertaisia, mutta voivat olla haavoittuvia tekstin vaihtelulle ja vaativat jatkuvaa päivitystä.
2. Koneoppimiseen perustuvat järjestelmät
   Käyttävät algoritmeja, kuten ehdollisia satunnaiskenttiä (CRF) tai maksimientropia Markov-malleja (MEMM), joita koulutetaan merkityllä datalla. Ne ovat sopeutuvampia, mutta vaativat runsaasti merkittyä dataa.
3. Syväoppimiseen perustuvat järjestelmät
   Hyödyntävät neuroverkkoja, kuten toistoneuroverkkoja (RNN) tai Transformereita (esim. BERT), jotka oppivat ominaisuudet datasta automaattisesti ja vähentävät manuaalisen ominaisuusmäärittelyn tarvetta.
4. Hybridijärjestelmät
   Yhdistävät sääntöpohjaiset ja koneoppimiseen perustuvat menetelmät hyödyntäen molempien vahvuuksia.

Käyttökohteet ja sovellukset

NER:ää käytetään monilla eri aloilla, koska se mahdollistaa jäsentämättömän tekstin jäsentämisen. Tässä muutamia esimerkkejä käyttökohteista:

• Tiedonhaku: Parantaa hakukoneiden relevanssia ja tarkkuutta tunnistamalla hakulausekkeiden entiteetit.
• Sisällönsuositukset: Mahdollistaa suosittelujärjestelmät, jotka löytävät käyttäjän kiinnostuksen kohteet, kuten Netflixin ehdotukset käyttäjän katseluhistorian perusteella.
• Tunnesävyanalyysi: NER auttaa tunnistamaan, mihin entiteetteihin arvosteluissa tai palautteissa liittyvät positiiviset tai negatiiviset tunteet kohdistuvat, mahdollistaen yrityksille yksilöllisten huolien käsittelyn.
• Automaattinen tietojen syöttö ja RPA: Yrityskäytössä NER mahdollistaa ohjelmistorobottien poimia ja syöttää tärkeimmät tiedot asiakirjoista, kuten laskuista tai sopimuksista, järjestelmiin tehokkuuden parantamiseksi.
• Terveydenhuolto: Poimii potilastiedoista tai kliinisistä muistiinpanoista olennaista lääketieteellistä tietoa, mikä helpottaa potilashallintaa ja tutkimusta.
• Rahoitusala: Tunnistaa ja seuraa yritysten ja taloudellisten mittareiden mainintoja uutisissa ja sosiaalisessa mediassa, auttaen markkina-analyysissa ja riskienhallinnassa.
• Juridiset ja vaatimustenmukaisuustarkastukset: Auttaa tunnistamaan relevantit juridiset termit ja osapuolet suurista tekstimääristä, tehostaen vaatimustenmukaisuus- ja sopimusanalyysejä.
• Chatbotit ja tekoälyavustajat: Järjestelmät kuten OpenAI:n ChatGPT ja Googlen Bard hyödyntävät NER-malleja tulkitakseen käyttäjän kysymyksiä tehokkaasti, ymmärtäen kontekstin ja tuottaen tarkempia vastauksia.
• Asiakastuki: Osastot käyttävät NER-järjestelmiä palautteen ja valitusten luokitteluun tuotteiden nimien perusteella, mahdollistaen nopean ja tehokkaan reagoinnin.
• Koulutusorganisaatiot: NER helpottaa opiskelijoiden, tutkijoiden ja opettajien tiedonhakua suurista tekstimassoista, nopeuttaen tiedon löytämistä ja tutkimusprosessia.

NER:n hyödyt

• Tietojen poiminnan automaatio: Vähentää manuaalista tietojen syöttöä poimimalla automaattisesti jäsenneltyä tietoa jäsentämättömästä tekstistä.
• NLP-tarkkuuden parantaminen: Parantaa muita NLP-tehtäviä, kuten kysymyksiin vastaamista ja konekäännöstä, tarjoamalla jäsenneltyä tietoa syötteeksi.
• Oivallusten tuottaminen: Tarjoaa organisaatioille näkemyksiä trendeistä, asiakaspalautteesta ja markkinatilanteesta analysoimalla suuria määriä tekstidataa.

NER:n haasteet

• Monitulkintaisuus: Vaikeuksia homonyymien (esim. “Apple” voi tarkoittaa hedelmää tai yritystä) ja vaihtelevien kontekstien käsittelyssä.
• Kielimuunnelmat: Haasteita eri kielten ja murteiden kanssa, koska opetusaineistoa voi puuttua.
• Alakohtaiset entiteetit: Edellyttää alakohtaista opetusaineistoa, jotta tietyille aloille ominaiset entiteetit tunnistetaan ja luokitellaan tarkasti.

Keskeisiä käsitteitä ja termejä

• POS-tunnistus: Sanaluokkien tunnistus liittää tekstin sanoihin sanaluokat, mikä auttaa kontekstin ymmärtämisessä.
• Korpus: Suuri tekstikokoelma, jota käytetään NER-mallien kouluttamiseen.
• Palastelu (chunking): Ryhmittelee sanoja merkityksellisiin kokonaisuuksiin, kuten substantiivilausekkeisiin, helpottaen analyysiä.
• Sanaesitykset (word embeddings): Tiiviitä vektoriesityksiä sanoista, jotka kuvaavat niiden merkityssisältöä ja parantavat mallien tarkkuutta.

NER:n toteutus

NER:n toteuttamiseen voi käyttää erilaisia kehikoita ja kirjastoja, kuten:

• SpaCy: Python-pohjainen avoimen lähdekoodin kirjasto, joka tunnetaan nopeudestaan ja tehokkuudestaan NLP-tehtävissä, kuten NER:ssä.
• Stanford NER: Java-pohjainen kirjasto, joka tarjoaa valmiita malleja entiteettien poimintaan.
• OpenNLP: Tarjoaa työkaluja erilaisiin NLP-tehtäviin, mukaan lukien NER, ja tukee useita kieliä.
• Azure AI Language Services: Tarjoaa valmiita ja räätälöitäviä NER-ominaisuuksia jäsentämättömän tekstin entiteettien tunnistamiseen ja luokitteluun.

Nämä työkalut sisältävät usein valmiiksi koulutettuja malleja, mutta räätälöityihin sovelluksiin suositellaan kouluttamaan malli alakohtaisella datalla korkeamman tarkkuuden saavuttamiseksi.

Tutkimus nimettyjen entiteettien tunnistuksesta (NER)

Nimettyjen entiteettien tunnistus (NER) on keskeinen tehtävä luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP), jossa tunnistetaan ja luokitellaan nimetyt entiteetit tekstistä ennalta määriteltyihin kategorioihin, kuten henkilön nimiin, organisaatioihin, sijainteihin, ajankohdan ilmauksiin, määriin, rahamääriin, prosenttiosuuksiin jne. Tässä on muutamia merkittäviä tutkimusartikkeleita, jotka tarjoavat näkökulmia ja lähestymistapoja tähän tehtävään:

1. Named Entity Sequence Classification

   • Kirjoittajat: Mahdi Namazifar
   • Julkaistu: 2017-12-06
     Tämä artikkeli keskittyy tunnistettujen nimettyjen entiteettien luottamustason arviointiin, jota kutsutaan nimettyjen entiteettien sekvenssiluokitteluksi (NESC). Tutkimuksessa NESC määritellään binääriseksi luokittelutehtäväksi, jossa hyödynnetään NER:ää ja toistoneuroverkkoja arvioimaan ehdokasentiteetin aitouden todennäköisyyttä. Lähestymistapaa sovellettiin Twitter-dataan ja siinä osoitettiin, miten twiiteistä voidaan tunnistaa korkean luottamuksen entiteettejä. Tutkimus korostaa luotettavien luottamusmittareiden merkitystä esimerkiksi sisällönsuosituksissa. Lue lisää

2. Open Named Entity Modeling from Embedding Distribution

   • Kirjoittajat: Ying Luo, Hai Zhao, Zhuosheng Zhang, Bingjie Tang
   • Julkaistu: 2021-02-10
     Tässä artikkelissa tutkitaan nimettyjen entiteettien jakautumista yleisessä sanaesitysten avaruudessa ja esitetään avoin määritelmä monikielisille nimetyille entiteeteille. Tutkimuksessa havaittiin, että nimetyt entiteetit muodostavat klustereita esitysavaruudessa, mahdollistaen niiden mallintamisen nimettyjen entiteettien hypersfäärillä. Tämä malli tarjoaa avoimen kuvauksen monimuotoisille entiteeteille ja kielille sekä uuden lähestymistavan aineistojen rakentamiseen resurssiköyhille kielille. Havainnot voivat parantaa huipputason NER-järjestelmiä. Lue lisää

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

   • Kirjoittajat: Suman Dowlagar, Radhika Mamidi
   • Julkaistu: 2022-06-15
     Tässä artikkelissa käsitellään NER-haasteita koodisekoitteisessa tekstissä, jossa sekoitetaan eri kieliä. Työ on osa SEMEVAL 2022 -jaettua tehtävää MultiCoNERissa, jossa tavoitteena on tunnistaa nimetyt entiteetit koodisekoitteisesta aineistosta hyödyntämällä monikielistä dataa. Tiimi saavutti painotetun keskimääräisen F1-arvon 0,7044, mikä ylitti lähtötason 6 prosentilla. Tutkimus korostaa haasteita ja keinoja tehokkaaseen NER:ään monikielisissä ja koodisekoitteisissa yhteyksissä. Lue lisää