Reconnaissance d’Entités Nommées (NER)

La Reconnaissance d’Entités Nommées (NER) est un sous-domaine essentiel du NLP pour identifier et classer les entités dans un texte en catégories telles que personnes, lieux et organisations. Elle améliore l’analyse des données dans divers domaines, en tirant parti des techniques d’IA et d’apprentissage automatique.

La Reconnaissance d’Entités Nommées (NER) est un sous-domaine crucial du Traitement Automatique du Langage Naturel qui fait le lien entre l’interaction homme-machine. Découvrez ses aspects clés, son fonctionnement et ses applications aujourd’hui !") (NLP), qui est lui-même une branche de l’intelligence artificielle (IA) visant à permettre aux machines de comprendre et traiter le langage humain. La fonction principale de la NER est d’identifier et de classer les éléments clés d’un texte — appelés entités nommées — dans des catégories prédéfinies comme les personnes, organisations, lieux, dates et autres termes significatifs. On l’appelle aussi segmentation d’entités, extraction d’entités ou identification d’entités.

La NER fonctionne en détectant et catégorisant les informations essentielles dans un texte, couvrant un large spectre de sujets tels que les noms, lieux, entreprises, événements, produits, thèmes, horaires, valeurs monétaires et pourcentages. En tant que technologie phare des domaines de l’IA, y compris l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, la NER est devenue un pivot dans divers domaines scientifiques et applications pratiques, révolutionnant notre manière d’interagir avec et d’analyser les données textuelles.

Comment fonctionne la NER ?

La NER fonctionne via un processus en plusieurs étapes impliquant :

1. Détection d’entités : Le système analyse le texte pour identifier les mots ou expressions qualifiés d’entités. Cela implique souvent la tokenisation, qui divise le texte en unités gérables appelées tokens.
2. Classification d’entités : Une fois les entités détectées, elles sont classées dans des catégories prédéfinies comme PERSONNE, ORGANISATION, LIEU, etc. Les systèmes avancés utilisent des modèles d’apprentissage automatique entraînés sur des jeux de données annotés pour améliorer la précision.
3. Post-traitement : Après la classification, les systèmes NER peuvent effectuer des tâches supplémentaires comme le lien d’entité à des bases de données (entity linking) pour accroître l’utilité des données extraites.

La technique consiste à développer des algorithmes capables d’identifier et de classer avec précision les entités à partir de données textuelles. Cela nécessite une compréhension approfondie des principes mathématiques, des algorithmes d’apprentissage automatique, et parfois des techniques de traitement d’image. Alternativement, l’utilisation de frameworks populaires comme PyTorch et TensorFlow, couplée à des modèles pré-entraînés, permet d’accélérer le développement d’algorithmes NER robustes adaptés à des jeux de données spécifiques.

Types de systèmes NER

1. Systèmes basés sur des règles
   S’appuient sur un ensemble de règles linguistiques prédéfinies pour identifier et classer les entités. Bien que simples, ils peinent avec les variations de texte et nécessitent des mises à jour fréquentes.
2. Systèmes basés sur l’apprentissage automatique
   Utilisent des algorithmes tels que les champs aléatoires conditionnels (CRF) ou les modèles de Markov à entropie maximale (MEMM) entraînés sur des données annotées. Ils sont plus adaptatifs mais nécessitent beaucoup de données annotées.
3. Systèmes basés sur l’apprentissage profond
   Exploitent des réseaux de neurones, tels que les réseaux de neurones récurrents (RNN) ou des Transformers comme BERT, pour apprendre automatiquement les caractéristiques des données, réduisant le besoin d’ingénierie manuelle des caractéristiques.
4. Systèmes hybrides
   Combinent les approches basées sur des règles et sur l’apprentissage automatique pour tirer parti des forces des deux méthodes.

Cas d’usage et applications

La NER est utilisée dans de nombreux domaines en raison de sa capacité à structurer des données textuelles non structurées. Voici quelques cas d’usage notables :

• Recherche d’information : Améliore les moteurs de recherche en rendant les résultats plus pertinents et précis selon les entités identifiées dans les requêtes.
• Recommandation de contenu : Alimente les moteurs de recommandation en identifiant les thèmes d’intérêt dans les interactions utilisateurs, comme les suggestions de contenu de Netflix selon les préférences.
• Analyse de sentiment : La NER aide à déterminer quelles entités dans des avis ou retours sont associées à des sentiments positifs ou négatifs, permettant aux entreprises de cibler leurs actions.
• Saisie automatisée de données et RPA : En entreprise, la NER permet aux robots logiciels d’extraire et saisir les données clés de documents (factures, contrats…) dans les systèmes de gestion, améliorant l’efficacité.
• Santé : Extrait des informations médicales critiques des dossiers patients ou notes cliniques, facilitant la gestion et la recherche médicale.
• Finance : Identifie et suit la mention d’entreprises ou de métriques financières dans l’actualité et les réseaux sociaux, aidant à l’analyse de marché et à l’évaluation des risques.
• Juridique et conformité : Permet d’identifier les termes et parties juridiques pertinents dans de grands volumes de texte, accélérant les contrôles de conformité et l’analyse de contrats.
• Chatbots et assistants IA : Des systèmes comme ChatGPT d’OpenAI ou Bard de Google utilisent des modèles NER pour décoder efficacement les requêtes, comprendre le contexte et fournir des réponses précises.
• Support client : Les départements exploitent la NER pour catégoriser les retours et réclamations selon les noms de produits, permettant des réponses rapides et efficaces.
• Établissements scolaires : La NER aide étudiants, chercheurs et enseignants à naviguer dans de vastes corpus textuels, facilitant l’accès à l’information et accélérant la recherche.

Avantages de la NER

• Automatisation de l’extraction de données : Réduit le besoin de saisie manuelle en extrayant automatiquement les informations structurées des textes non structurés.
• Amélioration de la précision NLP : Optimise d’autres tâches NLP qui font le lien entre l’interaction homme-machine. Découvrez ses aspects clés, son fonctionnement et ses applications aujourd’hui !") comme le question-réponse, en améliorant la précision grâce à des données en temps réel. Découvrez-en plus !") et la traduction automatique en fournissant des entrées structurées.
• Génération d’insights : Offre aux organisations des informations sur les tendances, retours clients et conditions de marché à partir de l’analyse de grands volumes de texte.

Défis de la NER

• Ambiguïté : Difficulté à gérer les homonymes (par ex. « Apple » peut être un fruit ou une entreprise) et les contextes variés.
• Variations linguistiques : Difficulté avec les langues ou dialectes différents, faute de données annotées suffisantes.
• Entités spécifiques à un domaine : Nécessite des données d’entraînement spécifiques pour identifier et classer précisément les entités propres à certains secteurs.

Concepts et termes clés

• Étiquetage des parties du discours (POS Tagging) : Attribue une catégorie grammaticale à chaque mot d’un texte, facilitant la compréhension du contexte.
• Corpus : Grande collection de textes utilisée pour entraîner les modèles NER.
• Chunking : Regroupe les mots en segments significatifs (groupes nominaux, etc.) pour faciliter l’analyse.
• Word Embeddings : Représentations vectorielles denses des mots capturant leurs significations sémantiques, utilisées pour améliorer la précision des modèles.

Mettre en œuvre la NER

Pour mettre en œuvre une NER, on peut utiliser des frameworks et bibliothèques tels que :

• SpaCy : Bibliothèque open-source en Python réputée pour sa rapidité et efficacité sur les tâches NLP, dont la NER.
• Stanford NER : Bibliothèque Java offrant des modèles pré-entraînés pour l’extraction d’entités.
• OpenNLP : Propose des outils pour diverses tâches NLP, y compris la NER, et prend en charge plusieurs langues.
• Azure AI Language Services : Offre des fonctionnalités NER prêtes à l’emploi ou personnalisables pour identifier et catégoriser les entités dans le texte non structuré.

Ces outils incluent souvent des modèles pré-entraînés, mais pour des applications spécifiques, il est recommandé d’entraîner sur des données propres au domaine afin d’obtenir une meilleure précision.

Recherche sur la Reconnaissance d’Entités Nommées (NER)

La Reconnaissance d’Entités Nommées (NER) est une tâche clé du Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) qui consiste à identifier et classifier les entités nommées dans un texte en catégories prédéfinies telles que noms de personnes, organisations, lieux, expressions temporelles, quantités, valeurs monétaires, pourcentages, etc. Voici quelques publications de recherche importantes sur la NER qui apportent un éclairage sur les différentes approches et aspects de cette tâche :

1. Classification de séquences d’entités nommées

   • Auteurs : Mahdi Namazifar
   • Publié : 2017-12-06
     Cet article s’intéresse à la problématique de la détermination des niveaux de confiance pour les entités nommées détectées, appelée Classification de Séquences d’Entités Nommées (NESC). L’étude formalise la NESC comme une tâche de classification binaire, utilisant la NER et des réseaux de neurones récurrents pour estimer la probabilité qu’une entité candidate soit authentique. L’approche est appliquée à des données Twitter, démontrant comment identifier les entités nommées à forte confiance dans les Tweets. La recherche met en avant l’importance de mesures de confiance fiables dans des applications comme la recommandation de contenu. Lire la suite

2. Modélisation ouverte d’entités nommées à partir de la distribution des embeddings

   • Auteurs : Ying Luo, Hai Zhao, Zhuosheng Zhang, Bingjie Tang
   • Publié : 2021-02-10
     Cet article explore la distribution des entités nommées dans l’espace d’embedding des mots, proposant une définition ouverte des entités nommées multilingues. L’étude montre que les entités nommées tendent à se regrouper dans les espaces d’embedding, permettant la modélisation des entités à l’aide d’une structure géométrique appelée hypersphère d’entités nommées. Ce modèle offre une description ouverte pour divers types d’entités et de langues, et propose une approche novatrice pour constituer des jeux de données d’entités nommées pour les langues peu dotées en ressources. Les résultats laissent entrevoir des améliorations pour les systèmes NER de pointe. Lire la suite

3. CMNEROne à SemEval-2022 Task 11 : Reconnaissance d’Entités Nommées sur du texte code-mixte en tirant parti de données multilingues

   • Auteurs : Suman Dowlagar, Radhika Mamidi
   • Publié : 2022-06-15
     Cet article aborde les défis de la NER dans les textes code-mixte, qui présentent une complexité linguistique due au mélange de langues. Ce travail s’inscrit dans la tâche partagée SEMEVAL 2022 MultiCoNER, axée sur l’identification d’entités nommées dans un jeu de données code-mixte à l’aide de données multilingues. L’équipe a atteint un score F1 pondéré de 0,7044, dépassant la référence de 6 %. La recherche met en avant les difficultés et stratégies pour une NER efficace dans des contextes multilingues et code-mixte. Lire la suite