Извлечение именованных сущностей: подробное руководство с объяснением концепции, инструментов и руководств

Извлечение именованных сущностей, также известное как распознавание сущностей, - это метод обработки естественного языка (НЛП), который идентифицирует и извлекает именованные сущности из любого заданного текста и классифицирует их по предопределенным категориям.

Эти именованные объекты могут быть организациями, людьми, местоположениями, событиями, денежными значениями, количествами и даже выражениями времени. Проще говоря, он извлекает все известные сущности, физические и абстрактные.

Что такое сущность?

Любая уединенная, узнаваемая и отличная вещь может быть названа сущностью. Отдельные лица, организации, системы, фрагменты данных и отдельные компоненты системы называются «важными сами по себе».

Общим знаменателем сущности является то, что ее можно рассматривать как отдельное целое со своим собственным уникальным набором характеристик. Вот несколько примеров сущностей в разных контекстах:

Общие вычисления: обычно это относится к пользователям, компонентам и организациям.
Система: это относится к дискретным и отдельным компонентам.
Система базы данных: отдельные вещи, такие как отдельные лица, концепции или объекты, с данными, хранящимися в системе управления базами данных (СУБД) с характеристиками и связями с другими объектами.
Объектно-ориентированное программирование: относится к синонимам объектов.
Модель взаимодействия открытых систем: описывает отдельные компоненты системы, которые взаимодействуют друг с другом через разные протоколы.

Как работает извлечение именованных сущностей?

Когда вы читаете любой конкретный фрагмент текста, вы можете легко распознать такие сущности, как отдельные лица, местоположения, ценности и т. Д. Давайте рассмотрим пример: «Твиттер по-прежнему придерживается своего решения запретить бывшему президенту США Дональду Трампу». В этом предложении мы можем идентифицировать три объекта,

Организация: Twitter
Местоположение: США.
Физическое лицо: Дональд Трамп

Хотя вы можете легко идентифицировать и классифицировать эти сущности, этого нельзя сказать о компьютерных системах. Им нужна обработка естественного языка (НЛП) и машинное обучение, чтобы понимать человеческий язык. НЛП помогает понимать человеческий язык, а методы машинного обучения способствуют анализу, классификации и повышению точности анализируемых данных с течением времени.

Чтобы понять, что такое сущность, модель извлечения сущности должна сначала уметь идентифицировать слова или строку слов, образующих сущность. Затем он должен иметь возможность соответствующим образом классифицировать их. Например: Организация: США, Категория: Местоположение.

Чтобы идентифицировать такие сущности, как люди, местоположение, организации и т. Д., Модель извлечения сущностей сначала должна быть обучена с достаточным количеством данных. Вы должны обновить выборку данных соответствующими сущностями, чтобы обучить модель. Затем вы со временем добавляете больше данных, чтобы повысить точность модели извлечения сущностей.

Каковы приложения извлечения именованных сущностей?

Теперь, когда вы лучше понимаете, что такое извлечение именованного объекта и как оно работает, давайте также рассмотрим некоторые из его приложений.

Анализ текста имеет широкий спектр приложений, начиная от улучшения просмотра, автоматизации задач CRM и даже разработки механизма реагирования на чрезвычайные ситуации. Но если алгоритм начнет анализировать и извлекать каждое слово в больших наборах данных, процесс станет слишком утомительным и трудоемким. Кроме того, выделение аппаратных ресурсов для ускорения процесса потребует значительных финансовых ресурсов.

Следовательно, вместо классификации каждого слова функция извлечения именованных сущностей может сканировать документы для классификации наиболее важных элементов. Он может анализировать источники текстовых данных, такие как документы, информационные бюллетени, новостные онлайн-публикации и т. Д., Для определения таких сущностей, как люди, местоположение, организация и денежные значения. Это может помочь вам классифицировать связанную информацию. Затем вы можете выбрать любую группу из категоризированных данных для дальнейшего анализа.

Крупные бренды и компании должны регулярно проходить через тонну обращений в службу поддержки клиентов. Ручной анализ каждого запроса клиента может занять значительное время, что может увеличить время ответа и снизить качество обслуживания клиентов.

Извлечение именованных сущностей может помочь вам классифицировать эти заявки в службу поддержки клиентов на основе запроса. Затем вы можете передать его соответствующему руководителю службы поддержки клиентов. Это помогает сократить время первоначального ответа и повысить качество обслуживания клиентов в целом.

Многие современные приложения и веб-сайты электронной коммерции полагаются на системы рекомендаций для улучшения общего пользовательского опыта. Прекрасным примером этого являются широко используемые платформы потокового видео, такие как Netflix и YouTube. Они используют распознавание именованных сущностей, чтобы анализировать вашу историю поиска и рекомендовать предложения, основанные на них.

Например, если вы ищете комедийные фильмы на Netflix, он проанализирует их с помощью распознавания именованных сущностей и порекомендует вам больше фильмов из той же категории.

Онлайн-обзоры на различных платформах - отличный источник отзывов клиентов. Они могут помочь вам определить, что нравится клиентам, а что нет. Анализ этих обзоров может помочь вам определить положительные и отрицательные стороны вашего бренда, продукта или услуги, а также области, которые нуждаются в улучшении.

Извлечение именованных сущностей может помочь вам классифицировать отзывы клиентов и выявлять повторяющиеся проблемы. Например, вы можете определить места, которые получают больше всего жалоб клиентов, аналогично вы также можете определить продукты или услуги, которые привлекают больше всего обращений в службу поддержки.

Найти способного кандидата - непростая задача, рекрутерам приходится вручную просматривать множество резюме и анализировать свою квалификацию, навыки, опыт и многое другое. Это может занять много времени, что делает его длительным и утомительным процессом. Но что, если бы вы могли упростить этот процесс, автоматизируя анализ резюме, чтобы найти наиболее подходящего кандидата для собеседования.

Выдержка именованного объекта может помочь вам в этом, проанализировав текст в тоннах резюме, чтобы найти наиболее подходящих кандидатов.

Семантическую аннотацию можно определить как процесс объединения различных частей информации с такими понятиями, как люди, места и предметы. В отличие от типичных аннотаций, семантические аннотации могут помочь машинам интерпретировать человеческий язык. Семантическая аннотация включает идентификацию и анализ текста, извлечение понятий, извлечение взаимосвязей и индексацию. Извлечение именованных сущностей является частью семантической аннотации и помогает анализировать данные.

Как выполнить извлечение именованных сущностей?

Лучший способ выполнить извлечение именованных сущностей - использовать API. Вы можете выбрать один из двух типов API.

API извлечения именованных сущностей с открытым исходным кодом
API извлечения именованных сущностей SaaS

API извлечения именованных сущностей с открытым исходным кодом

Разработчики могут использовать API с открытым исходным кодом, они бесплатны и гибки, но требуют некоторого обучения для построения модели извлечения сущностей.

SpaCy: фреймворк на основе Python, известный своей быстрой и простой в использовании. Он поставляется с мощной статистической системой, которую вы можете использовать для создания собственных экстракторов NER.
Набор средств естественного языка (NLKT): Stanford Named Entity Recognizer (SNER): Извлечение именованных сущностей - это инструмент JAVA, разработанный Стэнфордским университетом. Он предлагает предварительно обученные модели для извлечения сущностей и основан на условных случайных полях (CRF).
Stanford Named Entity Recognizer (SNER): Набор библиотек Python широко используется для задач НЛП. NLKT оснащен отдельной моделью классификации, которая распознает именованные объекты с именем ne chunk, но также имеет оболочку Python для использования тега Stanford NER.

API извлечения именованных сущностей SaaS

Инструменты SaaS - это полностью разработанные и готовые к использованию решения, которые вы можете использовать для построения своей модели извлечения сущностей с произвольным именем.

BytesView: BytesView - это решение для анализа текста на основе SaaS, которое предлагает различные модели для анализа больших объемов текстовых данных. Модели анализа готовы к использованию и не требуют высоких технических навыков, как у разработчиков. Модели анализа также включают извлечение именованных сущностей.
MonkeyLearn: MonkeyLearn - широко известное текстовое решение на основе SaaS, которое может помочь вам проанализировать любой фрагмент текстовых данных с помощью их различных моделей анализа, включая извлечение именованных сущностей.
Lexalytics: Lexalytics - еще одно широко популярное решение для анализа текста на основе SaaS, которое предлагает различные предварительно обученные модели анализа для анализа текстовых данных, включая извлечение именованных сущностей.

Как создать собственную модель извлечения сущностей с помощью BytesView?

Чтобы обучить свою модель извлечения настраиваемых сущностей с помощью BytesView, вы должны использовать текстовые данные, связанные с вашим бизнесом. Обучая свою пользовательскую модель, вы можете повысить точность модели анализа.

Чтобы обучить свою собственную модель, просто выполните следующие действия:

Соберите и экспортируйте информацию в файл CSV или Excel для обучения модели. Используйте инструмент для очистки веб-страниц или позвольте нам сделать это за вас.
Выберите классификатор или модель извлечения и нажмите «Создать модель» на панели инструментов.
Нажмите на экстрактор и выберите модель извлечения сущностей.
Импортируйте данные и выберите столбец, который вы хотите проанализировать, если доступно более одного.
Пометьте текст релевантным текстом для обучения модели извлечения сущностей. После нескольких тегов модель начнет делать выводы.
Протестируйте свою модель, чтобы увидеть, насколько точно она работает.
После обучения модели с данными вы можете приступить к извлечению сущностей из неструктурированного текста.

Заключение

Использование API извлечения сущностей - безусловно, самый популярный способ использования извлечения именованных сущностей. Хотя, какой API выбрать, зависит исключительно от ваших навыков, ресурсов и времени. Вы можете построить свою модель с использованием API с открытым исходным кодом, если у вас есть необходимые навыки. Если нет, для начала вы можете выбрать решение на основе SaaS.

Однако с BytesView вам не потребуются какие-либо специальные навыки для создания собственной модели. Попробуйте!