Named Entity Recognition (NER) คืออะไร – ตัวอย่าง กรณีการใช้งาน ประโยชน์ และความท้าทาย

• 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

• เรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

  วิธีการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับ NER ใช้ประโยชน์จากพลังของโครงข่ายประสาทเทียม เช่น RNN และหม้อแปลงไฟฟ้า เพื่อทำความเข้าใจการขึ้นต่อกันของข้อความในระยะยาว ประโยชน์หลักของการใช้วิธีการเหล่านี้คือ เหมาะสำหรับงาน NER ขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลการฝึกอบรมมากมาย

  นอกจากนี้ พวกเขาสามารถเรียนรู้รูปแบบและคุณสมบัติที่ซับซ้อนจากข้อมูลได้ ทำให้ไม่จำเป็นต้องฝึกอบรมด้วยตนเอง แต่ก็มีสิ่งที่จับได้ วิธีการเหล่านี้ต้องใช้พลังในการคำนวณจำนวนมากสำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้

• วิธีการแบบผสมผสาน

  วิธีการเหล่านี้รวมวิธีการต่างๆ เช่น ตามกฎ สถิติ และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแยกเอนทิตีที่มีชื่อ เป้าหมายคือการรวมจุดแข็งของแต่ละวิธีพร้อมทั้งลดจุดอ่อนให้เหลือน้อยที่สุด ส่วนที่ดีที่สุดของการใช้วิธีไฮบริดคือความยืดหยุ่นที่คุณได้รับจากการรวมเทคนิคต่างๆ เข้าด้วยกัน ซึ่งคุณสามารถแยกเอนทิตีจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายได้

  อย่างไรก็ตาม มีความเป็นไปได้ที่วิธีการเหล่านี้อาจมีความซับซ้อนมากกว่าวิธีวิธีเดียว เนื่องจากเมื่อคุณผสานหลายวิธีเข้าด้วยกัน ขั้นตอนการทำงานอาจเกิดความสับสน

ใช้กรณีต่างๆ สำหรับการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (NER) หรือไม่

เผยความเก่งกาจของ Named Entity Recognition (NER):

• แชทบอท: ช่วยให้แชทบอทเช่น GPT เข้าใจข้อสงสัยของผู้ใช้โดยระบุเอนทิตีสำคัญ
• สนับสนุนลูกค้า: จัดหมวดหมู่ข้อเสนอแนะตามผลิตภัณฑ์ เพื่อเพิ่มเวลาตอบสนอง
  
• การเงิน: สกัดข้อมูลสำคัญจากรายงานทางการเงินเพื่อการวิเคราะห์แนวโน้มและการประเมินความเสี่ยง
• ดูแลสุขภาพ: การดึงข้อมูลผู้ป่วยจากระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR)
• ทรัพยากรบุคคล: ปรับปรุงการสรรหาบุคลากรด้วยการสรุปโปรไฟล์ผู้สมัครและการรับข้อเสนอแนะ
• ผู้ให้บริการข่าว: จัดหมวดหมู่เนื้อหาให้เป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เพื่อเร่งความเร็วในการรายงาน
• เครื่องยนต์แนะนำ: บริษัทอย่าง Netflix จ้าง NER เพื่อปรับแต่งคำแนะนำตามพฤติกรรมของผู้ใช้
• เครื่องมือค้นหา: ด้วยการจัดหมวดหมู่เนื้อหาเว็บ NER ช่วยเพิ่มความแม่นยำของผลการค้นหา
• การวิเคราะห์ความรู้สึก: Eสกัดการกล่าวถึงแบรนด์จากบทวิจารณ์ เพื่อสนับสนุนเครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึก
• อีคอมเมิร์ซ: ปรับปรุงประสบการณ์การช้อปปิ้งเฉพาะบุคคล
• ทางกฎหมาย: วิเคราะห์สัญญาและเอกสารทางกฎหมาย

ใครใช้การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER)

NER (Named Entity Recognition) เป็นหนึ่งในเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) อันทรงประสิทธิภาพได้แพร่กระจายไปยังอุตสาหกรรมและโดเมนต่างๆ นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

• เครื่องมือค้นหา: NER เป็นองค์ประกอบหลักของเครื่องมือค้นหายุคใหม่ เช่น Google และ Bing ใช้เพื่อระบุและจัดหมวดหมู่เอนทิตีจากหน้าเว็บและคำค้นหาเพื่อให้ผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ด้วยความช่วยเหลือของ NER เครื่องมือค้นหาสามารถแยกความแตกต่างระหว่าง "Apple" บริษัท กับ "apple" ผลไม้ตามบริบท
• แชทบอท: แชทบอทและผู้ช่วย AI สามารถใช้ NER เพื่อทำความเข้าใจเอนทิตีหลักจากคำถามของผู้ใช้ การทำเช่นนี้ช่วยให้แชทบอทสามารถให้คำตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้นได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณถามว่า “ค้นหาร้านอาหารอิตาเลียนใกล้เซ็นทรัลพาร์ค” แชทบอทจะเข้าใจคำว่า “อิตาลี” เป็นประเภทอาหาร “ร้านอาหาร” เป็นสถานที่ และ “เซ็นทรัลพาร์ค” เป็นสถานที่ตั้ง
• วารสารศาสตร์เชิงสืบสวน: International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ) ซึ่งเป็นองค์กรสื่อที่มีชื่อเสียงได้ใช้ NER ในการวิเคราะห์เอกสารปานามา ซึ่งเป็นการรั่วไหลของเอกสารทางการเงินและกฎหมายจำนวนมหาศาลถึง 11.5 ล้านฉบับ ในกรณีนี้ NER ถูกใช้เพื่อระบุบุคคล องค์กร และสถานที่ในเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างหลายล้านฉบับโดยอัตโนมัติ ซึ่งเผยให้เห็นเครือข่ายที่ซ่อนอยู่ของการหลีกเลี่ยงภาษีในต่างประเทศ
• ชีวสารสนเทศศาสตร์: ในด้านของ ชีวสารสนเทศศาสตร์NER ใช้ในการสกัดข้อมูลสำคัญ เช่น ยีน โปรตีน ยา และโรคต่างๆ จากเอกสารการวิจัยทางชีวการแพทย์และรายงานการทดลองทางคลินิก ข้อมูลดังกล่าวช่วยให้กระบวนการค้นพบยาดำเนินไปได้เร็วขึ้น
• การตรวจสอบโซเชียลมีเดีย: แบรนด์บนโซเชียลมีเดียใช้ NER เพื่อติดตามตัวชี้วัดโดยรวมของแคมเปญโฆษณาและประสิทธิภาพของคู่แข่ง ตัวอย่างเช่น มีสายการบินแห่งหนึ่งที่ใช้ NER เพื่อวิเคราะห์ทวีตที่กล่าวถึงแบรนด์ของตน โดยจะตรวจจับความคิดเห็นเชิงลบเกี่ยวกับหน่วยงานต่างๆ เช่น “สัมภาระสูญหาย” ที่สนามบินแห่งใดแห่งหนึ่ง เพื่อให้สามารถแก้ไขปัญหาได้โดยเร็วที่สุด
• การโฆษณาตามบริบท: แพลตฟอร์มโฆษณาใช้ NER เพื่อแยกเอนทิตีหลักออกจากหน้าเว็บเพื่อแสดงโฆษณาที่เกี่ยวข้องมากขึ้นควบคู่ไปกับเนื้อหา ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการกำหนดเป้าหมายโฆษณาและอัตราการคลิกผ่านในที่สุด ตัวอย่างเช่น หาก NER ตรวจพบ "ฮาวาย" "โรงแรม" และ "ชายหาด" ในบล็อกการท่องเที่ยว แพลตฟอร์มโฆษณาจะแสดงข้อเสนอสำหรับรีสอร์ทในฮาวาย แทนที่จะเป็นเครือโรงแรมทั่วไป
• การสรรหาและคัดกรองประวัติ: คุณสามารถสั่งให้ NER ค้นหาทักษะและคุณสมบัติที่จำเป็นโดยพิจารณาจากชุดทักษะ ประสบการณ์ และภูมิหลังของผู้สมัคร ตัวอย่างเช่น บริษัทจัดหางานสามารถใช้ NER เพื่อจับคู่ผู้สมัครโดยอัตโนมัติ

การประยุกต์ใช้การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) ในทุกอุตสาหกรรม

NER มีกรณีการใช้งานหลายกรณีในหลายสาขาที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรม เรียนรู้เครื่อง และ การเรียนรู้ลึก ๆ โซลูชัน แอปพลิเคชันบางส่วนมีดังนี้:

• Customer Support

  ระบบ NER สามารถตรวจพบข้อร้องเรียน ข้อซักถาม และข้อเสนอแนะของลูกค้าที่เกี่ยวข้องได้อย่างง่ายดาย โดยอิงจากข้อมูลที่สำคัญ เช่น ชื่อผลิตภัณฑ์ ข้อมูลจำเพาะ ที่ตั้งสาขา และอื่นๆ ข้อร้องเรียนหรือข้อเสนอแนะจะถูกจัดประเภทอย่างเหมาะสมและส่งต่อไปยังแผนกที่ถูกต้องโดยการกรองคำหลักที่มีลำดับความสำคัญ

• ทรัพยากรบุคคลที่มีประสิทธิภาพ

  NER ช่วยให้ทีมทรัพยากรบุคคลปรับปรุงกระบวนการจ้างงานและลดระยะเวลาโดยการสรุปประวัติย่อของผู้สมัครอย่างรวดเร็ว เครื่องมือ NER สามารถสแกนเรซูเม่และดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น ชื่อ อายุ ที่อยู่ คุณวุฒิ วิทยาลัย และอื่นๆ

  นอกจากนี้ แผนกทรัพยากรบุคคลยังสามารถใช้เครื่องมือ NER เพื่อปรับปรุงขั้นตอนการทำงานภายในโดยกรองข้อร้องเรียนของพนักงานและส่งต่อไปยังหัวหน้าแผนกที่เกี่ยวข้อง

• การจำแนกเนื้อหา

  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

  แอปพลิเคชันสมัยใหม่หลายแอปพลิเคชันอาศัยเครื่องมือ NER เพื่อมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ได้รับการปรับแต่งและปรับให้เหมาะสมที่สุด ตัวอย่างเช่น Netflix ให้คำแนะนำส่วนบุคคลตามการค้นหาของผู้ใช้และประวัติการดูโดยใช้การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ

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

[อ่านเพิ่มเติม: NLP คืออะไร? วิธีการทำงาน ประโยชน์ ความท้าทาย ตัวอย่าง

การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อทำงานอย่างไร

การเจาะลึกเข้าสู่ขอบเขตของ Named Entity Recognition (NER) เผยให้เห็นการเดินทางที่เป็นระบบซึ่งประกอบด้วยหลายขั้นตอน:

• tokenization

  ในขั้นต้น ข้อมูลที่เป็นข้อความจะถูกแบ่งออกเป็นหน่วยเล็กๆ เรียกว่าโทเค็น ซึ่งอาจมีตั้งแต่คำไปจนถึงประโยค ตัวอย่างเช่น ข้อความ “บารัค โอบามาเคยเป็นประธานาธิบดีของสหรัฐอเมริกา” แบ่งออกเป็นโทเค็น เช่น “บารัค”, “โอบามา”, “เคยเป็น”, “ที่”, “ประธานาธิบดี”, “ของ”, “ที่” และ “ สหรัฐอเมริกา".

• การตรวจจับเอนทิตี

  การใช้แนวทางทางภาษาและวิธีการทางสถิติผสมผสานกัน เอนทิตีที่มีชื่อที่มีศักยภาพจึงได้รับความสนใจ การจดจำรูปแบบ เช่น การใช้อักษรตัวพิมพ์ใหญ่ในชื่อ (“บารัค โอบามา”) หรือรูปแบบที่แตกต่างกัน (เช่น วันที่) เป็นสิ่งสำคัญในขั้นตอนนี้

• การจำแนกประเภทเอนทิตี

  การตรวจจับภายหลัง เอนทิตีจะถูกจัดเรียงตามหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น "บุคคล" "องค์กร" หรือ "สถานที่" โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งดูแลบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ มักจะขับเคลื่อนการจัดหมวดหมู่นี้ ในที่นี้ "Barack Obama" ถูกแท็กเป็น "บุคคล" และ "USA" เป็น "สถานที่"

• การประเมินบริบท

  ความกล้าหาญของระบบ NER มักจะถูกขยายโดยการประเมินบริบทโดยรอบ ตัวอย่างเช่น ในวลี "วอชิงตันได้เห็นเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์" บริบทช่วยให้แยกแยะ "วอชิงตัน" ว่าเป็นสถานที่มากกว่าชื่อของบุคคล

• การปรับแต่งหลังการประเมิน

  หลังจากการระบุและการจำแนกประเภทเบื้องต้น การปรับแต่งหลังการประเมินอาจตามมาเพื่อปรับแต่งผลลัพธ์ ขั้นตอนนี้อาจจัดการกับความคลุมเครือ หลอมรวมเอนทิตีโทเค็นหลายรายการ หรือใช้ฐานความรู้เพื่อเพิ่มข้อมูลเอนทิตี

วิธีการที่อธิบายไว้นี้ไม่เพียงแต่ทำให้เข้าใจถึงแก่นแท้ของ NER เท่านั้น แต่ยังปรับเนื้อหาให้เหมาะสมสำหรับโปรแกรมค้นหาด้วย ช่วยเพิ่มการมองเห็นกระบวนการที่ซับซ้อนที่ NER รวบรวมไว้

การเปรียบเทียบเครื่องมือและไลบรารี NER:

เครื่องมือและไลบรารีอันทรงพลังหลายตัวช่วยให้การใช้งาน NER ง่ายขึ้น นี่คือการเปรียบเทียบตัวเลือกยอดนิยมบางส่วน:

ประโยชน์และความท้าทายของ NER?

ประโยชน์ที่ได้รับ:

• การสกัดข้อมูล: NER ระบุข้อมูลสำคัญ ช่วยในการดึงข้อมูล
• องค์กรเนื้อหา: ช่วยจัดหมวดหมู่เนื้อหาที่เป็นประโยชน์ต่อฐานข้อมูลและเครื่องมือค้นหา
• ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น: NER ปรับแต่งผลการค้นหาและปรับแต่งคำแนะนำในแบบของคุณ
• การวิเคราะห์เชิงลึก: อำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ความรู้สึกและการตรวจจับแนวโน้ม
• เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ: NER ส่งเสริมระบบอัตโนมัติ ประหยัดเวลาและทรัพยากร

ข้อจำกัด/ความท้าทาย:

• ความละเอียดที่ไม่ชัดเจน:ดิ้นรนเพื่อแยกแยะสิ่งที่คล้ายคลึงกันเช่น "Amazon" เป็นแม่น้ำหรือบริษัท
• การปรับเปลี่ยนเฉพาะโดเมน: เน้นทรัพยากรในโดเมนที่หลากหลาย
• การเปลี่ยนแปลงภาษา: ประสิทธิผลจะแตกต่างกันขึ้นอยู่กับศัพท์แสลงและความแตกต่างตามภูมิภาค
• ความขาดแคลนของข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ: ต้องการชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับขนาดใหญ่สำหรับการฝึกอบรม
• การจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: ต้องใช้เทคนิคขั้นสูง
• การวัดประสิทธิภาพ: การประเมินที่แม่นยำนั้นซับซ้อน
• การประมวลผลตามเวลาจริง: ความสมดุลของความเร็วและความแม่นยำเป็นสิ่งที่ท้าทาย
• ความสัมพันธ์ของบริบท: ความแม่นยำขึ้นอยู่กับความเข้าใจรายละเอียดของข้อความโดยรอบ
• ความกระจัดกระจายของข้อมูล: ต้องใช้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับพื้นที่เฉพาะ

อนาคตของเนอร์

แม้ว่า Named Entity Recognition (NER) จะเป็นสาขาที่มีชื่อเสียง แต่ก็ยังมีงานที่ต้องทำอีกมาก ประเด็นที่น่าสนใจประการหนึ่งที่เราสามารถพิจารณาได้คือเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงหม้อแปลงไฟฟ้าและโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า ดังนั้นจึงสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของ NER ให้ดียิ่งขึ้นต่อไปได้

แนวคิดที่น่าตื่นเต้นอีกประการหนึ่งคือการสร้างระบบ NER แบบกำหนดเองสำหรับอาชีพต่างๆ เช่น แพทย์หรือทนายความ เนื่องจากอุตสาหกรรมต่างๆ มีประเภทและรูปแบบเอกลักษณ์ของตนเอง การสร้างระบบ NER ในบริบทเฉพาะเหล่านี้จึงสามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น

นอกจากนี้ NER ที่พูดได้หลายภาษาและข้ามภาษายังเป็นพื้นที่ที่เติบโตเร็วกว่าที่เคย ด้วยกระแสโลกาภิวัตน์ที่เพิ่มขึ้นของธุรกิจ เราจำเป็นต้องพัฒนาระบบ NER ที่สามารถจัดการโครงสร้างทางภาษาและสคริปต์ที่หลากหลายได้

สรุป