Beth yw Cydnabod Endid a Enwir (NER) - Enghraifft, Achosion Defnydd, Manteision a Heriau

• Systemau sy'n seiliedig ar eiriaduron

  Efallai mai'r system sy'n seiliedig ar eiriaduron yw'r dull NER mwyaf syml a sylfaenol. Bydd yn defnyddio geiriadur gyda llawer o eiriau, cyfystyron, a chasgliad geirfa. Bydd y system yn gwirio a yw endid arbennig sy'n bresennol yn y testun hefyd ar gael yn yr eirfa. Trwy ddefnyddio algorithm paru llinynnol, perfformir trawswiriad o endidau.

  Un anfantais o ddefnyddio'r dull hwn yw bod angen uwchraddio'r set ddata geirfa yn gyson er mwyn i'r model NER weithredu'n effeithiol.

• Systemau sy'n seiliedig ar reolau

  Yn y dull hwn, mae gwybodaeth yn cael ei echdynnu yn seiliedig ar set o reolau a osodwyd ymlaen llaw. Defnyddir dwy set sylfaenol o reolau,

  Rheolau sy'n seiliedig ar batrwm - Fel y mae'r enw'n ei awgrymu, mae rheol sy'n seiliedig ar batrwm yn dilyn patrwm morffolegol neu linyn o eiriau a ddefnyddir yn y ddogfen.

  Rheolau sy'n seiliedig ar gyd-destun - Mae rheolau sy'n seiliedig ar gyd-destun yn dibynnu ar ystyr neu gyd-destun y gair yn y ddogfen.

• Systemau sy'n seiliedig ar ddysgu peiriannau

  Mewn systemau dysgu peirianyddol, defnyddir modelu ystadegol i ganfod endidau. Defnyddir cynrychioliad seiliedig ar nodwedd o'r ddogfen destun yn y dull hwn. Gallwch oresgyn nifer o anfanteision y ddau ddull cyntaf gan y gall y model eu hadnabod mathau o endid er gwaethaf mân amrywiadau yn eu sillafu.

• Dysgu dwfn

  Mae dulliau dysgu dwfn ar gyfer NER yn trosoli pŵer rhwydweithiau niwral fel RNNs a thrawsnewidwyr i ddeall dibyniaethau testun hirdymor. Mantais allweddol defnyddio'r dulliau hyn yw eu bod yn addas iawn ar gyfer tasgau NER ar raddfa fawr gyda data hyfforddi helaeth.

  Ar ben hynny, gallant ddysgu patrymau a nodweddion cymhleth o'r data ei hun, gan ddileu'r angen am hyfforddiant â llaw. Ond mae dal. Mae'r dulliau hyn yn gofyn am lawer iawn o bŵer cyfrifiannol ar gyfer hyfforddi a defnyddio.

• Dulliau Hybrid

  Mae'r dulliau hyn yn cyfuno dulliau fel dysgu seiliedig ar reolau, ystadegol a pheiriant i echdynnu endidau a enwir. Y nod yw cyfuno cryfderau pob dull tra'n lleihau eu gwendidau. Y rhan orau o ddefnyddio dulliau hybrid yw'r hyblygrwydd a gewch trwy gyfuno technegau lluosog y gallwch eu defnyddio i echdynnu endidau o ffynonellau data amrywiol.

  Fodd bynnag, mae'n bosibl y bydd y dulliau hyn yn mynd yn llawer mwy cymhleth yn y pen draw na'r dulliau un dull oherwydd pan fyddwch chi'n uno dulliau lluosog, gall y llif gwaith fynd yn ddryslyd.

Defnyddio Achosion ar gyfer Cydnabod Endid a Enwir (NER)?

Dadorchuddio Amlbwrpas Cydnabod Endid a Enwir (NER):

• chatbots: Yn cynorthwyo chatbots fel GPT i ddeall ymholiadau defnyddwyr trwy nodi endidau allweddol.
• Cymorth i Gwsmeriaid: Yn categoreiddio adborth fesul cynnyrch, gan gyflymu amser ymateb.
  
• Cyllid: Yn tynnu data hanfodol o adroddiadau ariannol, ar gyfer dadansoddi tueddiadau ac asesu risg.
• Gofal Iechyd: Mae'n tynnu gwybodaeth hanfodol o gofnodion clinigol, gan hyrwyddo dadansoddiad data cyflymach.
• AD: Symleiddio recriwtio trwy grynhoi proffiliau ymgeiswyr a sianelu adborth.
• Darparwyr Newyddion: Yn categoreiddio cynnwys yn wybodaeth berthnasol, gan gyflymu adrodd.
• Peiriannau Argymell: Mae cwmnïau fel Netflix yn cyflogi NER i bersonoli argymhellion yn seiliedig ar ymddygiad defnyddwyr.
• Peiriannau Chwilio: Trwy gategoreiddio cynnwys gwe, mae NER yn gwella cywirdeb canlyniadau chwilio.
• Dadansoddiad teimlad: Eyn tynnu sylw at y brand o adolygiadau, gan hybu offer dadansoddi teimladau.

Pwy sy'n Defnyddio Cydnabod Endid a Enwir (NER)?

Mae NER (Cydnabod Endid a Enwir) yn un o'r technegau prosesu iaith naturiol pwerus (NLP) wedi cyrraedd amrywiol ddiwydiannau a pharthau. Dyma rai enghreifftiau:

• Peiriannau chwilio: Mae NER yn elfen graidd o beiriannau chwilio modern fel Google a Bing. Fe'i defnyddir i nodi a chategoreiddio endidau o dudalennau gwe ac ymholiadau chwilio i ddarparu canlyniadau chwilio mwy perthnasol. Er enghraifft, gyda chymorth NER, gall y peiriant chwilio wahaniaethu rhwng “Afal” y cwmni yn erbyn “afal” y ffrwyth yn seiliedig ar gyd-destun.
• chatbots: Gall Chatbots a chynorthwywyr AI ddefnyddio NER i ddeall endidau allweddol o ymholiadau defnyddwyr. Trwy wneud hynny, gall chatbots ddarparu ymatebion mwy manwl gywir. Er enghraifft, os gofynnwch “Dod o hyd i fwytai Eidalaidd ger Central Park” bydd y chatbot yn deall “Eidaleg” fel y math o fwyd, “bwytai” fel y lle, a “Central Park” fel y lleoliad.
• Newyddiaduraeth Ymchwiliol: Defnyddiodd y Consortiwm Rhyngwladol o Newyddiadurwyr Ymchwilio (ICIJ), sefydliad cyfryngau enwog NER i ddadansoddi Papurau Panama, gollyngiad enfawr o 11.5 miliwn o ddogfennau ariannol a chyfreithiol. Yn yr achos hwn, defnyddiwyd NER i nodi pobl, sefydliadau a lleoliadau yn awtomatig ar draws miliynau o ddogfennau anstrwythuredig, gan ddatgelu rhwydweithiau cudd o osgoi talu treth alltraeth.
• Biowybodeg: Ym maes Biowybodeg, defnyddir NER i echdynnu endidau allweddol megis genynnau, proteinau, cyffuriau a chlefydau o bapurau ymchwil biofeddygol ac adroddiadau treialon clinigol. Mae data o'r fath yn helpu i gyflymu'r broses o ddarganfod cyffuriau.
• Monitro Cyfryngau Cymdeithasol: Mae brandiau dros gyfryngau cymdeithasol yn defnyddio NER i olrhain metrigau cyffredinol eu hymgyrchoedd hysbysebu a sut mae eu cystadleuwyr yn gwneud. Er enghraifft, mae yna gwmni hedfan sy'n defnyddio NER i ddadansoddi trydariadau sy'n sôn am eu brand. Mae'n canfod sylwebaeth negyddol am endidau fel "bagiau coll" mewn maes awyr penodol fel y gallant ddatrys y broblem cyn gynted â phosibl.
• Hysbysebu Cyd-destunol: Mae llwyfannau hysbysebu yn defnyddio NER i dynnu endidau allweddol o dudalennau gwe i arddangos hysbysebion mwy perthnasol ochr yn ochr â'r cynnwys gan wella cyfraddau targedu hysbysebion a chlicio drwodd yn y pen draw. Er enghraifft, os bydd NER yn canfod “Hawaii”, “gwestai”, a “thraethau” ar flog teithio, bydd y platfform hysbysebu yn dangos bargeinion ar gyfer cyrchfannau Hawaii yn hytrach na chadwyni gwestai generig.
• Sgrinio Recriwtio ac Ailddechrau: Gallwch gyfarwyddo NER i ddod o hyd i'r union sgiliau a chymwysterau gofynnol yn seiliedig ar set sgiliau, profiad a chefndir yr ymgeisydd. Er enghraifft, gall asiantaeth recriwtio ddefnyddio NER i baru ymgeiswyr yn awtomatig.

Cymwysiadau NER

Mae gan NER sawl achos defnydd mewn sawl maes sy'n ymwneud â Phrosesu Iaith Naturiol a chreu setiau data hyfforddi ar gyfer dysgu peiriant a’r castell yng dysgu dwfn atebion. Rhai o'r ceisiadau yw:

• Cymorth i Gwsmeriaid

  Gall system NER sylwi'n hawdd ar gwynion, ymholiadau ac adborth cwsmeriaid perthnasol yn seiliedig ar wybodaeth hanfodol fel enwau cynnyrch, manylebau, lleoliadau cangen, a mwy. Mae'r gŵyn neu'r adborth yn cael ei ddosbarthu'n briodol a'i ddargyfeirio i'r adran gywir trwy hidlo allweddeiriau blaenoriaeth.

• Adnoddau Dynol Effeithlon

  Mae NER yn helpu timau Adnoddau Dynol i wella eu proses llogi a lleihau'r llinellau amser trwy grynhoi ailddechrau ymgeiswyr yn gyflym. Gall offer NER sganio'r ailddechrau a thynnu gwybodaeth berthnasol - enw, oedran, cyfeiriad, cymhwyster, coleg, ac ati.

  Yn ogystal, gall yr adran AD hefyd ddefnyddio offer NER i symleiddio'r llifoedd gwaith mewnol trwy hidlo cwynion gweithwyr a'u hanfon ymlaen at y penaethiaid adran dan sylw.

• Dosbarthiad Cynnwys

  Mae dosbarthu cynnwys yn dasg ddigrif i ddarparwyr newyddion. Mae dosbarthu'r cynnwys i wahanol gategorïau yn ei gwneud hi'n haws darganfod, cael mewnwelediad, nodi tueddiadau, a deall y pynciau. A Enwedig Cydnabod Endid gall yr offeryn fod yn ddefnyddiol i ddarparwyr newyddion. Gall sganio llawer o erthyglau, nodi allweddeiriau blaenoriaeth, a thynnu gwybodaeth yn seiliedig ar y personau, y sefydliad, y lleoliad, a mwy.

• Optimeiddio Peiriannau Chwilio

  NER helpu i symleiddio a gwella cyflymder a pherthnasedd canlyniadau chwilio. Yn lle rhedeg yr ymholiad chwilio am filoedd o erthyglau, gall model NER redeg yr ymholiad unwaith ac arbed y canlyniadau. Felly, yn seiliedig ar y tagiau yn yr ymholiad chwilio, gellir codi'r erthyglau sy'n gysylltiedig â'r ymholiad yn gyflym.

• Argymhelliad Cynnwys Cywir

  Mae sawl cymhwysiad modern yn dibynnu ar offer NER i ddarparu profiad cwsmer wedi'i optimeiddio ac wedi'i addasu. Er enghraifft, mae Netflix yn darparu argymhellion personol yn seiliedig ar hanes chwilio a gweld y defnyddiwr gan ddefnyddio cydnabyddiaeth endid a enwir.

Mae Cydnabod Endid a Enwir yn gwneud eich dysgu peiriant modelau yn fwy effeithlon a dibynadwy. Fodd bynnag, mae angen setiau data hyfforddi o safon arnoch er mwyn i'ch modelau weithio ar eu lefel optimaidd a chyflawni'r nodau a fwriadwyd. Y cyfan sydd ei angen arnoch yw partner gwasanaeth profiadol a all ddarparu setiau data o ansawdd i chi yn barod i'w defnyddio. Os yw hynny'n wir, Shaip yw eich bet orau eto. Cysylltwch â ni am setiau data NER cynhwysfawr i'ch helpu chi i ddatblygu atebion ML effeithlon ac uwch ar gyfer eich modelau AI.

[Darllenwch hefyd: Beth yw NLP? Sut mae'n Gweithio, Manteision, Heriau, Enghreifftiau

Sut Mae Cydnabod Endid a Enwir yn Gweithio?

Wrth ymchwilio i faes Cydnabod Endid a Enwir (NER) mae taith systematig yn cynnwys sawl cam:

• Tokenization

  I ddechrau, mae'r data testunol yn cael ei rannu'n unedau llai, a elwir yn docynnau, sy'n gallu amrywio o eiriau i frawddegau. Er enghraifft, mae’r datganiad “Barack Obama oedd arlywydd UDA” wedi’i rannu’n docynnau fel “Barack”, “Obama”, “oedd”, “the”, “arlywydd”, “yr”, “the”, a “ UDA”.

• Canfod Endid

  Gan ddefnyddio cyfuniad o ganllawiau ieithyddol a methodolegau ystadegol, rhoddir sylw i endidau posibl a enwir. Mae adnabod patrymau fel priflythrennau mewn enwau (“Barack Obama”) neu fformatau gwahanol (fel dyddiadau) yn hollbwysig yn y cam hwn.

• Dosbarthiad Endid

  Ar ôl canfod, mae endidau'n cael eu didoli i gategorïau wedi'u diffinio ymlaen llaw fel “Person”, “Sefydliad”, neu “Lleoliad”. Mae modelau dysgu peirianyddol, sy'n cael eu meithrin ar setiau data wedi'u labelu, yn aml yn llywio'r dosbarthiad hwn. Yma, mae “Barack Obama” yn cael ei dagio fel “Person” ac “UDA” fel “Lleoliad”.

• Gwerthusiad Cyd-destunol

  Mae gallu systemau NER yn aml yn cael ei chwyddo trwy werthuso'r cyd-destun cyfagos. Er enghraifft, yn yr ymadrodd “Tystiodd Washington i ddigwyddiad hanesyddol”, mae'r cyd-destun yn helpu i ddirnad “Washington” fel lleoliad yn hytrach nag enw person.

• Mireinio Ôl-werthuso

  Yn dilyn y dynodiad a'r dosbarthiad cychwynnol, efallai y bydd mireinio ôl-werthuso yn dilyn i fireinio'r canlyniadau. Gallai'r cam hwn fynd i'r afael ag amwyseddau, asio endidau aml-tocyn, neu ddefnyddio cronfeydd gwybodaeth i ychwanegu at y data endid.

Mae'r ymagwedd amlinellol hon nid yn unig yn dadrinysu craidd NER ond hefyd yn gwneud y gorau o'r cynnwys ar gyfer peiriannau chwilio, gan wella amlygrwydd y broses gymhleth y mae NER yn ei hymgorffori.

Offer NER a Chymhariaeth Llyfrgelloedd:

Mae nifer o offer a llyfrgelloedd pwerus yn hwyluso gweithrediad NER. Dyma gymhariaeth o rai opsiynau poblogaidd:

Manteision a Heriau NER?

Budd-daliadau:

• Echdynnu Gwybodaeth: Mae NER yn nodi data allweddol, gan gynorthwyo adalw gwybodaeth.
• Sefydliad Cynnwys: Mae'n helpu i gategoreiddio cynnwys, sy'n ddefnyddiol ar gyfer cronfeydd data a pheiriannau chwilio.
• Gwell Profiad Defnyddiwr: Mae NER yn mireinio canlyniadau chwilio ac yn personoli argymhellion.
• Dadansoddiad craff: Mae'n hwyluso dadansoddi teimlad a chanfod tueddiadau.
• Llif Gwaith Awtomataidd: NER yn hyrwyddo awtomeiddio, arbed amser ac adnoddau.

Cyfyngiadau / Heriau:

• Datrys Amwysedd: Yn brwydro â gwahaniaethu rhwng endidau tebyg fel “Amazon” fel afon neu gwmni.
• Addasiad Parth-Benodol: Dwys o ran adnoddau ar draws parthau amrywiol.
• Amrywiadau Iaith: Mae effeithiolrwydd yn amrywio oherwydd bratiaith a gwahaniaethau rhanbarthol.
• Prinder Data wedi'i Labelu: Angen setiau data mawr wedi'u labelu ar gyfer hyfforddiant.
• Trin Data Anstrwythuredig: Mae angen technegau uwch.
• Mesur Perfformiad: Mae gwerthuso cywir yn gymhleth.
• Prosesu Amser Real: Mae cydbwyso cyflymder â chywirdeb yn heriol.
• Dibyniaeth Cyd-destun: Mae cywirdeb yn dibynnu ar ddeall naws testun o amgylch.
• Prinder Data: Mae angen setiau data sylweddol wedi'u labelu, yn enwedig ar gyfer meysydd arbenigol.

Dyfodol NER

Er bod Cydnabod Endid a Enwir (NER) yn faes sydd wedi’i hen sefydlu, mae llawer o waith i’w wneud o hyd. Un maes addawol y gallwn ei ystyried yw technegau dysgu dwfn gan gynnwys trawsnewidyddion a modelau iaith a hyfforddwyd ymlaen llaw, fel y gellir gwella perfformiad NER ymhellach.

Syniad cyffrous arall yw adeiladu systemau NER wedi'u teilwra ar gyfer gwahanol broffesiynau, fel meddygon neu gyfreithwyr. Gan fod gan wahanol ddiwydiannau eu mathau a'u patrymau hunaniaeth eu hunain, gall creu systemau NER yn y cyd-destunau penodol hyn ddarparu canlyniadau mwy manwl gywir a pherthnasol.

At hynny, mae NER amlieithog a thraws-ieithog hefyd yn faes sy'n tyfu'n gyflymach nag erioed. Gyda globaleiddio cynyddol busnes, mae angen i ni ddatblygu systemau NER a all drin strwythurau a sgriptiau ieithyddol amrywiol.

Casgliad