Rozpoznawanie Nazwanych Encji (NER)

Rozpoznawanie Nazwanych Encji (NER) to poddziedzina NLP niezbędna do identyfikacji i klasyfikacji encji w tekście do kategorii takich jak osoby, miejsca i organizacje. Usprawnia analizę danych w różnych dziedzinach, wykorzystując techniki AI i uczenia maszynowego.

Rozpoznawanie Nazwanych Encji (NER) to kluczowa poddziedzina Przetwarzania Języka Naturalnego, która łączy interakcję człowiek-komputer. Poznaj dziś jej najważniejsze aspekty, działanie i zastosowania!") (NLP), będącego gałęzią sztucznej inteligencji (AI) skoncentrowaną na umożliwieniu maszynom rozumienia i przetwarzania języka ludzkiego. Podstawową funkcją NER jest identyfikacja i klasyfikacja kluczowych informacji w tekście — zwanych nazwanymi encjami — do z góry określonych kategorii, takich jak osoby, organizacje, miejsca, daty i inne istotne pojęcia. NER bywa również nazywane chunkingiem encji, ekstrakcją encji lub identyfikacją encji.

NER działa poprzez wykrywanie i kategoryzowanie kluczowych informacji w tekście, obejmując szeroki zakres tematów, takich jak imiona, miejsca, firmy, wydarzenia, produkty, motywy, czasy, wartości pieniężne oraz procenty. Jako podstawowa technologia w dziedzinach AI, w tym uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, NER stało się kluczowe w wielu dziedzinach naukowych i aplikacjach praktycznych, rewolucjonizując sposoby, w jakie analizujemy i wykorzystujemy dane tekstowe.

Jak działa NER?

NER działa w kilku etapach:

1. Wykrywanie encji: System skanuje tekst, by zidentyfikować słowa lub frazy kwalifikujące się jako encje. Często wiąże się to z tokenizacją, czyli podziałem tekstu na mniejsze jednostki zwane tokenami.
2. Klasyfikacja encji: Po wykryciu, encje są klasyfikowane do zdefiniowanych klas, takich jak PERSON, ORGANIZATION, LOCATION itp. Zaawansowane systemy mogą stosować modele uczenia maszynowego trenowane na oznaczonych zbiorach danych, aby zwiększyć dokładność.
3. Postprocessing: Po klasyfikacji systemy NER mogą wykonywać dodatkowe zadania, takie jak powiązanie encji z bazami danych (entity linking), aby zwiększyć użyteczność wyodrębnionych danych.

Technika ta polega na budowaniu algorytmów zdolnych do precyzyjnej identyfikacji i klasyfikacji encji w danych tekstowych. Wymaga to dogłębnego zrozumienia zasad matematycznych, algorytmów uczenia maszynowego, a czasem także technik przetwarzania obrazów. Alternatywnie, wykorzystując popularne frameworki, takie jak PyTorch i TensorFlow oraz wstępnie wytrenowane modele, można przyspieszyć rozwój solidnych algorytmów NER dostosowanych do konkretnych zbiorów danych.

Rodzaje systemów NER

1. Systemy oparte na regułach
   Opierają się na zestawie zdefiniowanych reguł językowych do identyfikacji i klasyfikacji encji. Są proste, ale mogą mieć trudności z różnorodnością tekstu i wymagają stałych aktualizacji.
2. Systemy oparte na uczeniu maszynowym
   Wykorzystują algorytmy takie jak Conditional Random Fields (CRF) lub Maximum Entropy Markov Models (MEMM) trenowane na oznaczonych danych. Są bardziej elastyczne, ale wymagają dużych ilości oznaczonych danych.
3. Systemy oparte na głębokim uczeniu
   Stosują sieci neuronowe, takie jak sieci rekurencyjne (RNN) lub transformatory, np. BERT, aby automatycznie uczyć się cech z danych, zmniejszając potrzebę ręcznego projektowania cech.
4. Systemy hybrydowe
   Łączą podejścia oparte na regułach i uczeniu maszynowym, wykorzystując zalety obu metod.

Przypadki użycia i zastosowania

NER znajduje zastosowanie w wielu branżach dzięki zdolności do strukturyzowania niestrukturalnych danych tekstowych. Oto kilka kluczowych przypadków użycia:

• Wyszukiwanie informacji: Usprawnia wyszukiwarki, czyniąc wyniki bardziej trafnymi i precyzyjnymi na podstawie rozpoznanych encji w zapytaniach.
• Rekomendacje treści: Zasila silniki rekomendacyjne poprzez identyfikację tematów zainteresowań w interakcjach użytkownika, np. sugestie Netflixa na podstawie preferencji.
• Analiza sentymentu: NER pozwala wskazać, które encje w opiniach lub feedbacku są powiązane z pozytywnymi lub negatywnymi odczuciami, co umożliwia firmom szybkie reagowanie na konkretne kwestie.
• Automatyczne wprowadzanie danych i RPA: W środowisku korporacyjnym NER pozwala botom na wyodrębnianie i wprowadzanie kluczowych danych z dokumentów, takich jak faktury czy umowy, do systemów zarządzania, zwiększając efektywność.
• Ochrona zdrowia: Pozyskuje kluczowe informacje medyczne z dokumentacji pacjentów lub notatek klinicznych, ułatwiając zarządzanie pacjentami i badania.
• Finanse: Identyfikuje i śledzi wzmianki o firmach lub wskaźnikach finansowych w wiadomościach i mediach społecznościowych, wspierając analizę rynku i ocenę ryzyka.
• Prawo i zgodność: Pomaga w identyfikacji istotnych terminów prawnych i stron w dużych zbiorach tekstu, usprawniając kontrole zgodności i analizę umów.
• Chatboty i asystenci AI: Systemy takie jak ChatGPT od OpenAI czy Bard od Google wykorzystują modele NER do skutecznego rozumienia zapytań użytkowników, wychwytywania kontekstu i udzielania trafniejszych odpowiedzi.
• Obsługa klienta: Działy wykorzystują systemy NER do kategoryzacji opinii i skarg według nazw produktów, umożliwiając szybką i efektywną reakcję.
• Instytucje edukacyjne: NER pozwala studentom, badaczom i nauczycielom poruszać się po ogromnej ilości danych tekstowych, przyspieszając dostęp do informacji i proces badawczy.

Korzyści z NER

• Automatyzacja ekstrakcji danych: Ogranicza potrzebę ręcznego wprowadzania danych poprzez automatyczne pozyskiwanie informacji ze struktury niestrukturalnej.
• Poprawa dokładności NLP: Usprawnia inne zadania NLP, łącząc interakcję człowiek-komputer. Poznaj dziś jej najważniejsze aspekty, działanie i zastosowania!") takie jak odpowiadanie na pytania w czasie rzeczywistym, zwiększając dokładność dzięki aktualnym danym. Odkryj więcej!") oraz tłumaczenie maszynowe poprzez dostarczanie uporządkowanych danych wejściowych.
• Generowanie wniosków: Dostarcza organizacjom wiedzy na temat trendów, opinii klientów oraz sytuacji rynkowej dzięki analizie dużych zbiorów danych tekstowych.

Wyzwania NER

• Dwuznaczność: Problemy z obsługą homonimów (np. „Apple” jako owoc lub firma) oraz różnych kontekstów.
• Różnorodność językowa: Trudności z różnymi językami i dialektami z powodu braku oznaczonych danych.
• Encje specyficzne dla branży: Wymagają danych treningowych z danej domeny, by precyzyjnie identyfikować i klasyfikować unikalne encje.

Kluczowe pojęcia i terminy

• Tagowanie części mowy (POS Tagging): Przypisywanie części mowy wyrazom w tekście, co pomaga w rozumieniu kontekstu.
• Korpus: Duży zbiór tekstów wykorzystywany do trenowania modeli NER.
• Chunking: Grupowanie słów w znaczące fragmenty, takie jak frazy rzeczownikowe, co ułatwia analizę.
• Word Embeddings: Gęste wektorowe reprezentacje słów odzwierciedlające znaczenia semantyczne, stosowane w celu zwiększenia dokładności modeli.

Implementacja NER

Do implementacji NER można wykorzystać frameworki i biblioteki takie jak:

• SpaCy: Otwarta biblioteka w Pythonie znana z szybkości i wydajności w zadaniach NLP, w tym NER.
• Stanford NER: Biblioteka oparta na Javie, oferująca wstępnie wytrenowane modele do ekstrakcji encji.
• OpenNLP: Zapewnia narzędzia do różnych zadań NLP, w tym NER, obsługując wiele języków.
• Azure AI Language Services: Oferuje gotowe i niestandardowe funkcje NER do identyfikacji i kategoryzacji encji w niestrukturalnym tekście.

Te narzędzia często posiadają wstępnie wytrenowane modele, lecz dla zastosowań niestandardowych zaleca się trening na danych specyficznych dla danej domeny, by uzyskać wyższą dokładność.

Badania nad Rozpoznawaniem Nazwanych Encji (NER)

Rozpoznawanie Nazwanych Encji (NER) to kluczowe zadanie Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP), polegające na identyfikacji i klasyfikacji nazwanych encji w tekście do z góry określonych kategorii, takich jak imiona i nazwiska osób, organizacje, lokalizacje, wyrażenia czasu, ilości, wartości pieniężne, procenty itp. Oto kilka ważnych publikacji dotyczących NER, które przedstawiają różne aspekty i podejścia do tego zadania:

1. Named Entity Sequence Classification

   • Autorzy: Mahdi Namazifar
   • Opublikowano: 2017-12-06
     Artykuł skupia się na problemie określania poziomów pewności dla wykrytych nazwanych encji, określanym jako Named Entity Sequence Classification (NESC). Badanie traktuje NESC jako zadanie klasyfikacji binarnej, wykorzystując NER i rekurencyjne sieci neuronowe do szacowania prawdopodobieństwa, że kandydat na nazwaną encję jest rzeczywisty. Podejście to zastosowano do danych z Twittera, pokazując, jak identyfikować encje o wysokiej pewności z tweetów. Badania podkreślają znaczenie wiarygodnych miar pewności w takich zastosowaniach jak rekomendacje treści. Czytaj więcej

2. Open Named Entity Modeling from Embedding Distribution

   • Autorzy: Ying Luo, Hai Zhao, Zhuosheng Zhang, Bingjie Tang
   • Opublikowano: 2021-02-10
     Artykuł bada rozkład nazwanych encji w ogólnej przestrzeni embeddingów słów, proponując otwartą definicję wielojęzycznych nazwanych encji. Badanie pokazuje, że nazwane encje mają tendencję do skupiania się w przestrzeniach embeddingów, co umożliwia modelowanie encji za pomocą struktury geometrycznej zwanej hipersferą nazwanych encji. Ten model zapewnia otwarty opis dla różnych typów encji i języków oraz stanowi nowe podejście do budowania zbiorów danych NER dla języków o ograniczonych zasobach. Wyniki sugerują udoskonalenia dla najnowocześniejszych systemów NER. Czytaj więcej

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

   • Autorzy: Suman Dowlagar, Radhika Mamidi
   • Opublikowano: 2022-06-15
     Artykuł dotyczy wyzwań NER w tekstach mieszanych językowo (code-mixed), które charakteryzują się złożonością językową z powodu mieszania języków. Praca jest częścią zadania MultiCoNER w ramach SEMEVAL 2022 i skupia się na identyfikacji nazwanych encji w zbiorze danych mieszanych językowo przy wykorzystaniu danych wielojęzycznych. Zespół osiągnął średni ważony wynik F1 na poziomie 0.7044, poprawiając wynik bazowy o 6%. Badanie podkreśla trudności i strategie skutecznego rozpoznawania encji w kontekście wielojęzycznym i mieszanym. Czytaj więcej