Navngitt enhetsgjenkjenning (NER)

Navngitt enhetsgjenkjenning (NER) er et underfelt i NLP som er essensielt for å identifisere og klassifisere entiteter i tekst i kategorier som personer, steder og organisasjoner. Det forbedrer dataanalyse på tvers av ulike domener ved å bruke KI- og maskinlæringsteknikker.

Navngitt enhetsgjenkjenning (NER) er et avgjørende underfelt innen naturlig språkprosessering som bygger bro mellom menneske-maskin-interaksjon. Oppdag dens nøkkelaspekter, virkemåte og bruksområder i dag!") (NLP), som i seg selv er en gren av kunstig intelligens (KI) fokusert på å gjøre maskiner i stand til å forstå og behandle menneskelig språk. NERs hovedfunksjon er å identifisere og klassifisere sentrale informasjonsbiter i tekst—kjent som navngitte entiteter—i forhåndsdefinerte kategorier som personer, organisasjoner, steder, datoer og andre betydningsfulle termer. Det omtales også som entitetschunking, entitetsuttrekk eller entitetsidentifikasjon.

NER fungerer ved å oppdage og kategorisere essensiell informasjon i tekst, og dekker et bredt spekter av emner som navn, steder, selskaper, hendelser, produkter, temaer, tidspunkter, pengeverdi og prosenter. Som en hjørnesteinsteknologi innen KI-felt, inkludert maskinlæring og dyp læring, har NER blitt sentral i ulike vitenskapelige disipliner og praktiske anvendelser og revolusjonerer måten vi interagerer med og analyserer tekstdata på.

Hvordan fungerer NER?

NER opererer gjennom en flertrinnsprosess som innebærer:

1. Entitetsdeteksjon: Systemet skanner teksten for å identifisere ord eller fraser som kvalifiserer som entiteter. Dette innebærer ofte tokenisering, som deler teksten opp i håndterbare enheter kalt tokens.
2. Entitetsklassifisering: Når entiteter er oppdaget, kategoriseres de i forhåndsdefinerte klasser som PERSON, ORGANISASJON, LOKASJON, osv. Avanserte systemer kan bruke maskinlæringsmodeller trent på annoterte datasett for å forbedre nøyaktigheten.
3. Etterbehandling: Etter klassifisering kan NER-systemer utføre tilleggstjenester som å koble entiteter til databaser, kjent som entitetslenking, for å forbedre nytteverdien av den uttrukne dataen.

Teknikken innebærer å bygge algoritmer som nøyaktig kan identifisere og klassifisere entiteter fra tekstdata. Dette krever en dyp forståelse av matematiske prinsipper, maskinlæringsalgoritmer og muligens bildebehandlingsteknikker. Alternativt kan man benytte populære rammeverk som PyTorch og TensorFlow sammen med forhåndstrente modeller for å fremskynde utviklingen av robuste NER-algoritmer tilpasset bestemte datasett.

Typer av NER-systemer

1. Regelbaserte systemer
   Stoler på et sett med forhåndsdefinerte språklige regler for å identifisere og klassifisere entiteter. Selv om de er enkle, kan de ha problemer med variasjoner i tekst og krever jevnlige oppdateringer.
2. Maskinlæringsbaserte systemer
   Bruker algoritmer som Conditional Random Fields (CRF) eller Maximum Entropy Markov Models (MEMM) trent på merkede data. De er mer tilpasningsdyktige, men krever betydelige mengder annoterte data.
3. Dyp læring-baserte systemer
   Benytter nevrale nettverk, som rekurrente nevrale nettverk (RNN) eller transformere som BERT, for automatisk å lære egenskaper fra data og redusere behovet for manuell egenskapsuttrekk.
4. Hybridsystemer
   Kombinerer regelbaserte og maskinlæringsbaserte tilnærminger for å utnytte styrkene fra begge.

Bruksområder og applikasjoner

NER brukes på tvers av ulike domener på grunn av sin evne til å strukturere ustrukturerte tekstdata. Her er noen bemerkelsesverdige bruksområder:

• Informasjonsinnhenting: Forbedrer søkemotorer ved å gjøre søkeresultatene mer relevante og presise basert på identifiserte entiteter i forespørsler.
• Innholdsanbefaling: Driver anbefalingsmotorer ved å identifisere temaer av interesse i brukerinteraksjoner, som Netflix’ innholdsforslag basert på brukerpreferanser.
• Sentimentanalyse: NER bidrar til å identifisere hvilke entiteter i anmeldelser eller tilbakemeldinger som er tilknyttet positive eller negative følelser, slik at virksomheter kan ta tak i spesifikke bekymringer.
• Automatisert dataregistrering og RPA: I bedriftsmiljøer muliggjør NER programvare-roboter å trekke ut og legge inn nøkkeldata fra dokumenter som fakturaer eller kontrakter i styringssystemer, noe som øker effektiviteten.
• Helsevesen: Trekker ut kritisk medisinsk informasjon fra pasientjournaler eller kliniske notater, og legger til rette for bedre pasientbehandling og forskning.
• Finans: Identifiserer og sporer omtale av selskaper eller finansielle måleverdier i nyheter og sosiale medier, noe som hjelper med markedsanalyse og risikovurdering.
• Juridisk og etterlevelse: Bidrar til å identifisere relevante juridiske termer og parter i store tekstvolumer, og effektiviserer etterlevelseskontroller og kontraktanalyser.
• Chatboter og KI-assistenter: Systemer som OpenAIs ChatGPT og Googles Bard bruker NER-modeller for å tolke brukerforespørsler effektivt, forstå kontekst og levere mer presise svar.
• Kundestøtte: Avdelinger bruker NER-systemer for å kategorisere tilbakemeldinger og klager basert på produktnavn, noe som muliggjør raske og effektive svar.
• Utdanningsinstitusjoner: NER gjør det mulig for studenter, forskere og lærere å navigere gjennom store mengder tekstdata, og gir raskere tilgang til relevant informasjon og fremskynder forskningsprosesser.

Fordeler med NER

• Automatisering av datauttrekk: Reduserer behovet for manuell dataregistrering ved automatisk å trekke ut strukturert informasjon fra ustrukturert tekst.
• Forbedret NLP-nøyaktighet: Forbedrer andre NLP bygger bro mellom menneske-maskin-interaksjon. Oppdag dens nøkkelaspekter, virkemåte og bruksområder i dag!") oppgaver som spørsmål-besvarelse i spørsmål-besvarelse, og øker nøyaktigheten med sanntidsdata. Oppdag mer!") og maskinoversettelse ved å gi strukturerte datainnganger.
• Innsiktsgenerering: Gir organisasjoner innsikt i trender, kundetilbakemeldinger og markedsforhold ved å analysere store mengder tekstdata.

Utfordringer med NER

• Tvetydighet: Vanskeligheter med å håndtere homonymer (f.eks. “Apple” kan være en frukt eller et selskap) og varierende kontekster.
• Språkvariasjoner: Sliter med ulike språk eller dialekter på grunn av mangel på annoterte data.
• Domene-spesifikke entiteter: Krever domene-spesifikke treningsdata for å kunne identifisere og klassifisere entiteter som er unike for visse felt.

Viktige begreper og termer

• POS-taggering: Ordklasse-taggering tildeler ordklasser til ord i en tekst og hjelper til med å forstå konteksten.
• Korpus: En stor samling tekster brukt til å trene NER-modeller.
• Chunking: Grupperer ord i meningsfulle deler, som substantivfraser, for enklere analyse.
• Word Embeddings: Tette vektorrepresentasjoner av ord som fanger semantiske betydninger, brukt for å forbedre modellens nøyaktighet.

Implementering av NER

For å implementere NER kan man bruke rammeverk og biblioteker som:

• SpaCy: Et åpen kildekode-bibliotek i Python kjent for hastighet og effektivitet i NLP-oppgaver, inkludert NER.
• Stanford NER: Et Java-basert bibliotek som tilbyr forhåndstrente modeller for entitetsuttrekk.
• OpenNLP: Tilbyr verktøy for ulike NLP-oppgaver, inkludert NER, og støtter flere språk.
• Azure AI Language Services: Tilbyr ferdigbygde og egendefinerte NER-funksjoner for å identifisere og kategorisere entiteter i ustrukturert tekst.

Disse verktøyene kommer ofte med forhåndstrente modeller, men for tilpassede applikasjoner anbefales det å trene på domene-spesifikke data for å oppnå høyere nøyaktighet.

Forskning på navngitt enhetsgjenkjenning (NER)

Navngitt enhetsgjenkjenning (NER) er en sentral oppgave innen naturlig språkprosessering (NLP) som innebærer å identifisere og klassifisere navngitte entiteter i tekst i forhåndsdefinerte kategorier som personnavn, organisasjoner, steder, tidsuttrykk, kvantiteter, pengeverdi, prosenter osv. Her er noen viktige forskningsartikler om NER som gir innsikt i ulike aspekter og tilnærminger til denne oppgaven:

1. Named Entity Sequence Classification

   • Forfattere: Mahdi Namazifar
   • Publisert: 2017-12-06
     Denne artikkelen fokuserer på problemet med å bestemme konfidensnivåer for oppdagede navngitte entiteter, kalt Named Entity Sequence Classification (NESC). Studien rammer inn NESC som en binær klassifiseringsoppgave, og bruker NER og rekurrente nevrale nettverk for å estimere sannsynligheten for at en kandidat-entitet er ekte. Tilnærmingen brukes på Twitter-data og demonstrerer hvordan man kan identifisere høykonfidens navngitte entiteter fra tweets. Forskningen understreker viktigheten av pålitelige konfidensmål i applikasjoner som innholdsanbefalinger. Les mer

2. Open Named Entity Modeling from Embedding Distribution

   • Forfattere: Ying Luo, Hai Zhao, Zhuosheng Zhang, Bingjie Tang
   • Publisert: 2021-02-10
     Denne artikkelen utforsker navngitt entitetsfordeling i et generelt ordembedding-rom, og foreslår en åpen definisjon for flerspråklige navngitte entiteter. Studien viser at navngitte entiteter har en tendens til å klumpe seg sammen i embedding-rom, noe som muliggjør modellering av entiteter ved hjelp av en geometrisk struktur kalt navngitt entitet-hypersfære. Denne modellen gir en åpen beskrivelse for ulike entitetstyper og språk og tilbyr en ny tilnærming for å bygge navngitte entitetsdatasett for ressursfattige språk. Funnene antyder forbedringer for toppmoderne NER-systemer. Les mer

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

   • Forfattere: Suman Dowlagar, Radhika Mamidi
   • Publisert: 2022-06-15
     Denne artikkelen tar for seg utfordringene med NER i kodeblandet tekst, som innebærer språklig kompleksitet på grunn av blanding av språk. Arbeidet er en del av SEMEVAL 2022-fellesoppgaven om MultiCoNER, med fokus på å identifisere navngitte entiteter i et kodeblandet datasett ved å utnytte flerspråklige data. Teamet oppnådde en vektet gjennomsnittlig F1-score på 0,7044, og overgikk baseline med 6 %. Forskningen understreker utfordringer og strategier for effektiv NER i flerspråklige og kodeblandede kontekster. Les mer