Named Entity Recognition (NER) – แนวคิด ประเภท และการใช้งาน

แนวทางต่างๆ ในการสร้างระบบ NER ได้แก่

• ระบบที่ใช้พจนานุกรม

  ระบบที่ใช้พจนานุกรมอาจเป็นแนวทาง NER ที่ง่ายและเป็นพื้นฐานที่สุด โดยจะใช้พจนานุกรมที่มีคำศัพท์ คำพ้องความหมาย และคลังคำศัพท์มากมาย ระบบจะตรวจสอบว่าเอนทิตีเฉพาะที่มีอยู่ในข้อความนั้นมีอยู่ในคำศัพท์หรือไม่ โดยใช้อัลกอริธึมการจับคู่สตริง การตรวจสอบข้ามของเอนทิตีจะถูกดำเนินการ

  ข้อเสียอย่างหนึ่งของการใช้วิธีนี้คือ จำเป็นต้องอัปเกรดชุดข้อมูลคำศัพท์อย่างต่อเนื่องเพื่อให้โมเดล NER ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

• ระบบตามกฎ

  ในแนวทางนี้ ข้อมูลจะถูกดึงออกมาตามชุดของกฎที่ตั้งไว้ล่วงหน้า กฎหลักที่ใช้มี XNUMX ชุด คือ

  กฎตามรูปแบบ – ตามชื่อที่แนะนำ กฎตามรูปแบบจะเป็นไปตามรูปแบบทางสัณฐานวิทยาหรือสตริงของคำที่ใช้ในเอกสาร

  กฎตามบริบท – กฎตามบริบทขึ้นอยู่กับความหมายหรือบริบทของคำในเอกสาร

• ระบบที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

  ในระบบที่ใช้การเรียนรู้ด้วยเครื่อง การจำลองทางสถิติใช้เพื่อตรวจจับเอนทิตี การนำเสนอตามคุณสมบัติของเอกสารข้อความถูกนำมาใช้ในแนวทางนี้ คุณสามารถเอาชนะข้อเสียหลายประการของสองวิธีแรกได้ เนื่องจากตัวแบบสามารถรับรู้ได้ ประเภทนิติบุคคล แม้จะมีความแตกต่างเล็กน้อยในการสะกดคำ

การประยุกต์ใช้ NER

NER มีหลายกรณีการใช้งานในหลายสาขาที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับ เรียนรู้เครื่อง และ การเรียนรู้ลึก ๆ โซลูชั่น แอปพลิเคชั่นบางตัวของ NER คือ:

• การสนับสนุนลูกค้าที่คล่องตัว

  ระบบ NER ตรวจพบข้อร้องเรียน ข้อสงสัย และคำติชมของลูกค้าที่เกี่ยวข้องโดยอิงจากข้อมูลที่สำคัญ เช่น ชื่อผลิตภัณฑ์ ข้อมูลจำเพาะ ที่ตั้งสาขา และอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย การร้องเรียนหรือข้อเสนอแนะได้รับการจัดประเภทอย่างเหมาะสมและเปลี่ยนเส้นทางไปยังแผนกที่ถูกต้องโดยการกรองคำหลักที่มีลำดับความสำคัญ

• ทรัพยากรบุคคลที่มีประสิทธิภาพ

  NER ช่วยทีมทรัพยากรบุคคลในการปรับปรุงกระบวนการจ้างงานและลดระยะเวลาโดยสรุปประวัติย่อของผู้สมัครอย่างรวดเร็ว เครื่องมือ NER สามารถสแกนประวัติย่อและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง – ชื่อ อายุ ที่อยู่ คุณสมบัติ วิทยาลัย และอื่นๆ

  นอกจากนี้ แผนกทรัพยากรบุคคลยังสามารถใช้เครื่องมือ NER เพื่อปรับปรุงขั้นตอนการทำงานภายในโดยกรองข้อร้องเรียนของพนักงานและส่งต่อไปยังหัวหน้าแผนกที่เกี่ยวข้อง

• การจัดประเภทเนื้อหาแบบง่าย

  การจัดประเภทเนื้อหาเป็นงานที่ใหญ่โตสำหรับผู้ให้บริการข่าว การจัดประเภทเนื้อหาเป็นหมวดหมู่ต่างๆ ทำให้ง่ายต่อการค้นพบ รับข้อมูลเชิงลึก ระบุแนวโน้ม และทำความเข้าใจหัวข้อต่างๆ ชื่อ การรับรู้เอนทิตี เครื่องมือมีประโยชน์สำหรับผู้ให้บริการข่าว สามารถสแกนบทความจำนวนมาก ระบุคำหลักที่มีลำดับความสำคัญ และดึงข้อมูลตามบุคคล องค์กร สถานที่ และอื่นๆ

• เพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหา

  NER ช่วยในการลดความซับซ้อนและปรับปรุงความเร็วและความเกี่ยวข้องของผลการค้นหา แทนที่จะเรียกใช้คำค้นหาสำหรับบทความนับพัน โมเดล NER สามารถเรียกใช้คำค้นหาเพียงครั้งเดียวและบันทึกผลลัพธ์ ดังนั้น ตามแท็กในคำค้นหา จึงสามารถหยิบบทความที่เกี่ยวข้องกับคำค้นหาได้อย่างรวดเร็ว

• คำแนะนำเนื้อหาที่ถูกต้อง

  แอปพลิเคชั่นที่ทันสมัยหลายอย่างขึ้นอยู่กับเครื่องมือ NER เพื่อมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ปรับให้เหมาะสมและปรับแต่งได้ ตัวอย่างเช่น Netflix ให้คำแนะนำส่วนบุคคลตามการค้นหาของผู้ใช้และประวัติการดูโดยใช้การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ

การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อทำให้คุณ เรียนรู้เครื่อง โมเดลที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้มากขึ้น อย่างไรก็ตาม คุณต้องการชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพเพื่อให้แบบจำลองของคุณทำงานในระดับที่เหมาะสมและบรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้ สิ่งที่คุณต้องมีคือพันธมิตรบริการที่มีประสบการณ์ซึ่งสามารถจัดหาชุดข้อมูลคุณภาพที่พร้อมใช้งาน หากเป็นกรณีนี้ Shaip เป็นทางออกที่ดีที่สุดของคุณ ติดต่อเราสำหรับชุดข้อมูล NER ที่ครอบคลุมเพื่อช่วยคุณพัฒนาโซลูชัน ML ขั้นสูงที่มีประสิทธิภาพสำหรับโมเดล AI ของคุณP