Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), metindeki varlıkları kişiler, yerler ve kurumlar gibi kategorilere ayırmak için gerekli olan bir NLP alt alanıdır. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi tekniklerinden yararlanarak çeşitli alanlarda veri analizini geliştirir.

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), Doğal Dil İşlemede insan-bilgisayar etkileşimini köprüleyen kritik bir alt alandır. Temel özelliklerini, nasıl çalıştığını ve uygulama alanlarını şimdi keşfedin! NER, insan dilini anlamaya ve işlemeye odaklanan yapay zekânın (AI) bir dalı olan Doğal Dil İşleme (NLP) kapsamında yer alır. NER’in temel işlevi, metindeki önemli bilgi parçalarını—adlandırılmış varlıklar olarak bilinen—önceden belirlenmiş kategorilere (ör. kişiler, kurumlar, yerler, tarihler ve diğer önemli terimler) ayırmak ve sınıflandırmaktır. Bu işlem, varlık parçalama, varlık çıkarımı veya varlık tanımlama olarak da bilinir.

NER, metindeki temel bilgileri tespit ve kategorize ederek; isimler, yerler, şirketler, etkinlikler, ürünler, temalar, zaman, para değerleri ve yüzdeler gibi çok geniş bir yelpazeyi kapsar. Makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin de dahil olduğu yapay zekâ alanında temel bir teknoloji olan NER, birçok bilimsel alanda ve pratik uygulamada metin verisiyle etkileşim ve analiz biçimimizi kökten değiştirmiştir.

NER Nasıl Çalışır?

NER, çok adımlı bir süreçle işler:

1. Varlık Tespiti: Sistem, metni tarayarak varlık olabilecek kelime veya ifadeleri tespit eder. Bu genellikle, metni “token” adı verilen yönetilebilir birimlere ayıran tokenizasyon aşamasını içerir.
2. Varlık Sınıflandırma: Varlıklar tespit edildikten sonra, bunlar KİŞİ, KURUM, YER vb. gibi önceden belirlenmiş sınıflara ayrılır. Gelişmiş sistemler, doğruluğu artırmak için etiketli veri setleri üzerinde eğitilmiş makine öğrenmesi modelleri kullanabilir.
3. Son İşleme: Sınıflandırmadan sonra NER sistemleri, çıkarılan verinin faydasını artırmak amacıyla varlıkları veritabanlarına bağlama gibi ek görevler (varlık bağlantısı) gerçekleştirebilir.

Bu teknik, metinsel verilerden varlıkları doğru şekilde tespit ve sınıflandırabilen algoritmalar inşa etmeyi gerektirir. Bunun için matematiksel prensipler, makine öğrenmesi algoritmaları ve gerekirse görsel işleme tekniklerinde derin bir anlayış gerekir. Alternatif olarak, PyTorch ve TensorFlow gibi popüler çerçeveler ile önceden eğitilmiş modellerden yararlanmak, belirli veri kümelerine özel sağlam NER algoritmalarının geliştirilmesini hızlandırabilir.

NER Sistem Türleri

1. Kural Tabanlı Sistemler
   Varlıkları tespit ve sınıflandırmak için önceden belirlenmiş dilbilgisel kurallara dayanır. Basit olsalar da metin varyasyonlarında zorlanabilirler ve sürekli güncellenmeleri gerekir.
2. Makine Öğrenmesi Tabanlı Sistemler
   Etiketli veriler üzerinde eğitilen Koşullu Rastgele Alanlar (CRF) veya Maksimum Entropi Markov Modelleri (MEMM) gibi algoritmaları kullanır. Daha uyarlanabilirdirler ancak çok miktarda etiketli veri gerektirirler.
3. Derin Öğrenme Tabanlı Sistemler
   Özellik mühendisliği ihtiyacını azaltarak veriden otomatik olarak öğrenen Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) veya BERT gibi Transformer ağlarını kullanır.
4. Hibrit Sistemler
   Kural tabanlı ve makine öğrenmesi yaklaşımlarını birleştirerek her iki yöntemin güçlü yanlarından faydalanır.

Kullanım Alanları ve Uygulamalar

NER, yapılandırılmamış metin verisini yapılandırabilme yeteneğiyle birçok alanda kullanılır. İşte bazı önemli kullanım alanları:

• Bilgi Erişimi: Arama motorlarında, sorgulardaki varlıkları tespit ederek daha alakalı ve hassas arama sonuçları sunar.
• İçerik Önerisi: Kullanıcı etkileşimlerinde ilgi duyulan konuları tespit ederek, Netflix’in izleyici tercihleri gibi öneri motorlarını destekler.
• Duygu Analizi: Yorum veya geri bildirimlerde hangi varlıkların olumlu ya da olumsuz duygularla ilişkilendirildiğini tespit ederek şirketlerin spesifik sorunlara odaklanmasını sağlar.
• Otomatik Veri Girişi ve RPA: Şirketlerde NER, yazılım botlarının fatura veya sözleşme gibi belgelerden anahtar verileri çıkarıp yönetim sistemlerine girmesini sağlayarak verimliliği artırır.
• Sağlık: Hasta kayıtlarından veya klinik notlardan önemli tıbbi bilgileri çıkararak daha iyi hasta yönetimi ve araştırma sağlar.
• Finans: Haber ve sosyal medyada şirket veya finansal metriklerin takibini yaparak piyasa analizi ve risk değerlendirmesinde yardımcı olur.
• Hukuk ve Uyumluluk: Büyük metinlerde ilgili yasal terim ve tarafları tespit ederek uyumluluk kontrollerini ve sözleşme analizini kolaylaştırır.
• Sohbet Robotları ve Yapay Zekâ Asistanları: OpenAI’nin ChatGPT’si veya Google’ın Bard’ı gibi sistemler, kullanıcı sorgularını doğru anlamak ve daha isabetli yanıtlar vermek için NER modelleri kullanır.
• Müşteri Desteği: Departmanlar, ürün isimlerine göre geri bildirim ve şikâyetleri kategorize etmek için NER sistemlerini kullanarak hızlı ve etkin yanıtlar sağlar.
• Eğitim Kurumları: NER, öğrencilerin, araştırmacıların ve eğitmenlerin büyük miktarda metin verisinde hızlıca ilgili bilgilere ulaşmasını ve araştırma süreçlerinin hızlanmasını sağlar.

NER’in Faydaları

• Veri Çıkarımının Otomasyonu: Yapılandırılmamış metinden yapılandırılmış bilgi çıkartarak manuel veri girişine olan ihtiyacı azaltır.
• NLP Doğruluğunun Artırılması: İnsan-bilgisayar etkileşimini köprüleyen diğer NLP görevlerinde (ör. soru yanıtlama, makine çevirisi) gerçek zamanlı veriyle doğruluğu artırır.
• Öngörü Üretimi: Büyük metin yığınlarını analiz ederek kurumlara trendler, müşteri geri bildirimleri ve piyasa koşulları hakkında içgörü sunar.

NER’in Zorlukları

• Belirsizlik: Eş anlamlılar ve bağlam farklılıklarıyla baş etmede zorluk yaşanır (ör. “Apple” bir meyve de olabilir, şirket de).
• Dil Varyasyonları: Etiketli veri eksikliğinden dolayı farklı diller veya lehçelerde zorluk yaşanır.
• Alana Özgü Varlıklar: Belirli alanlara özgü varlıkları doğru tespit ve sınıflandırmak için alan bazlı eğitim verisi gerekir.

Temel Kavramlar ve Terimler

• POS Etiketleme: Metindeki kelimelere ait söz türlerini belirleyerek bağlamı anlamada yardımcı olur.
• Korpus: NER modellerini eğitmekte kullanılan büyük metin koleksiyonudur.
• Chunking: Kolay analiz için kelimeleri isim öbekleri gibi anlamlı parçalara ayırır.
• Kelime Gömüleri: Anlamsal ilişkileri yakalayan yoğun vektör temsilleridir; model doğruluğunu artırmada kullanılır.

NER Uygulamak

NER uygulamak için aşağıdaki çerçeve ve kütüphaneler kullanılabilir:

• SpaCy: Python’da açık kaynak kodlu, NER dahil NLP görevlerinde hızlı ve verimli bir kütüphanedir.
• Stanford NER: Varlık çıkarımı için önceden eğitilmiş modeller sunan Java tabanlı bir kütüphanedir.
• OpenNLP: NER dahil çeşitli NLP görevleri için araçlar sunar ve çoklu dil desteği sağlar.
• Azure AI Language Services: Yapılandırılmamış metinde varlık tespiti ve sınıflandırması için hazır ve özelleştirilebilir NER özellikleri sunar.

Bu araçlar genellikle önceden eğitilmiş modellerle gelir; ancak, daha yüksek doğruluk için alan bazlı verilerle özel eğitim önerilir.

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) Üzerine Araştırmalar

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), metindeki adlandırılmış varlıkları (ör. kişi adları, kurumlar, yerler, zaman ifadeleri, miktarlar, para değerleri, yüzdeler vb.) önceden tanımlanmış kategorilere tespit ve sınıflandırmayı içeren Doğal Dil İşleme (NLP) alanında kritik bir görevdir. İşte NER’in farklı yönlerini ve yaklaşımlarını inceleyen bazı önemli araştırma makaleleri:

1. Adlandırılmış Varlık Dizi Sınıflandırması

   • Yazarlar: Mahdi Namazifar
   • Yayın Tarihi: 2017-12-06
     Bu makale, tespit edilen adlandırılmış varlıklar için güven seviyelerini belirlemeye odaklanır ve bu görevi Adlandırılmış Varlık Dizi Sınıflandırması (NESC) olarak ele alır. Çalışmada, NESC ikili sınıflandırma görevi olarak ele alınmış; NER ve tekrarlayan sinir ağları kullanılarak bir aday adlandırılmış varlığın gerçekten varlık olma olasılığı tahmin edilmiştir. Yaklaşım Twitter verisine uygulanmış ve Tweet’lerde yüksek güvenli adlandırılmış varlıkların tespiti gösterilmiştir. Araştırma, içerik önerisi gibi uygulamalarda güvenilir güven ölçümlerinin önemini vurgular. Daha fazla oku

2. Gömülü Dağılımdan Açık Adlandırılmış Varlık Modelleme

   • Yazarlar: Ying Luo, Hai Zhao, Zhuosheng Zhang, Bingjie Tang
   • Yayın Tarihi: 2021-02-10
     Bu makale, genel bir kelime gömme uzayında adlandırılmış varlık dağılımını inceler ve çok dilli adlandırılmış varlıklar için açık bir tanım önerir. Çalışma, adlandırılmış varlıkların gömme uzaylarında kümelenme eğiliminde olduğunu göstererek, adlandırılmış varlıkların “hiperküre” adı verilen geometrik bir yapı ile modellenmesini sağlar. Bu model, farklı varlık türleri ve diller için açık bir tanım sunar ve kaynak fakiri diller için yeni veri kümeleri oluşturulmasına olanak tanır. Bulgular, son teknoloji NER sistemleri için geliştirmeler önerir. Daha fazla oku

3. SemEval-2022 Görev 11’de CMNEROne: Çok Dilli Veriden Yararlanarak Kod-Karışık Adlandırılmış Varlık Tanıma

   • Yazarlar: Suman Dowlagar, Radhika Mamidi
   • Yayın Tarihi: 2022-06-15
     Bu makale, dil karışık (code-mixed) metinlerde NER’in zorluklarını ele alır; bu metinler, farklı dillerin karışımı nedeniyle dilsel açıdan karmaşıktır. Çalışma, SEMEVAL 2022 MultiCoNER ortak görevinde, çok dilli veriden yararlanarak kod-karışık bir veri kümesinde adlandırılmış varlıkların tespit edilmesine odaklanır. Ekip, ortalama ağırlıklı F1 skoru olarak 0.7044 elde etmiş ve taban çizgisinden %6 daha iyi sonuç almıştır. Araştırma, çok dilli ve kod-karışık bağlamlarda etkili NER için zorlukları ve stratejileri vurgular. Daha fazla oku