Was ist Named Entity Recognition (NER)? Named-Entity Recognition (NER) ist ein zentrales Element im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Dabei handelt es sich um einen Prozess, bei dem wichtige Informationen im Text identifiziert und in vordefinierte Gruppen kategorisiert werden.
Zu diesen Gruppen gehören typischerweise Namen von Personen, Organisationen, Standorten, Zeitangaben, Mengen, Geldwerten, Prozentsätzen und mehr. Diese Technik spielt eine entscheidende Rolle bei der Interpretation und Strukturierung unstrukturierter Daten und ist damit ein Eckpfeiler verschiedener KI-Anwendungen.
Möchten Sie mehr über die Erkennung benannter Entitäten und ihre Anwendungen in der KI erfahren? Dieser Artikel, der von den KI-Enthusiasten bei All About AI verfasst wurde, deckt Sie ab.
Arten von benannten Entitäten:
Benannte Entitäten in NER-Systemen können in mehrere Typen eingeteilt werden, jeder mit seinen einzigartigen Eigenschaften und Bedeutungen.
John – John
London – London
Richtige Substantive sind vielleicht die am meisten erkannten Entitäten in NER-Systemen. Dazu gehören persönliche Namen, Namen von Organisationen und geografische Standorte. Das Identifizieren von richtigen Substantiven ist für viele Anwendungen wichtig, wie z.B. Informationsgewinnung
Zehn
Deutsch: Zehn
Numerale umfassen eine breite Palette numerischer Informationen. Dazu gehören Daten, Zeiten, Mengen, Geldwerte und Prozentzahlen. Eine genaue Identifizierung von Numerals ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Branchen wie Finanzen und Veranstaltungsplanung, bei denen
Sonstiges
Die Kategorie „Verschiedenes“ umfasst eine Vielzahl von Entitäten, die nicht in die ersten beiden Kategorien passen. Dazu gehören Sprachen, Nationalitäten, Ereignisse und andere spezialisierte Begriffe. Die Identifizierung dieser Entitäten kann aufgrund ihrer vielfält umfassende Datenanalyse Und Übersetzung und Interpretation.
Wie funktioniert Named-Entity Recognition?
Diese Systeme analysieren den Kontext und die sprachlichen Muster im Text, wodurch sie im Vergleich zu ihren regelbasierten Vorgängern effizienter und genauer werden.
Schritt 1: Vorverarbeitung des Textes:
Der erste Schritt bei NER beinhaltet die Vorverarbeitung des Textes. Dazu gehört das Säubern des Textes, das Entfernen von irrelevanten Informationen und das Zerlegen in handhabbare Einheiten wie Sätze und Wörter.
Schritt 2: Wort Tokenisierung:
Als nächstes wird der vorverarbeitete Text tokenisiert. Hier wird der Text in Token unterteilt, die im Wesentlichen die kleinsten Einheiten sind, wie Wörter oder Phrasen, die Bedeutung tragen.
Schritt 3: Part-of-Speech-Tagging:
Nach der Tokenisierung wird jedes Wort oder Token mit seinem Wortart-Tag versehen. Dieser Prozess hilft bei der Verständigung der grammatikalischen Struktur und der Rolle jedes Wortes in einem Satz.
Schritt 4: Entitätserkennung:
In diesem kritischen Schritt identifiziert das System Entitäten innerhalb des Textes. Mit Fortgeschrittene Algorithmen Es kategorisierte jede Entität in vordefinierte Klassen wie Namen, Organisationen oder Daten.
Schritt 5: Kontextanalyse:
translation.
Schließlich führt das System eine kontextuelle Analyse durch, um die Übersetzung zu verfeinern. Klassifizierung Dieser Schritt stellt sicher, dass die Entitäten anhand des Kontexts, in dem sie erscheinen, korrekt identifiziert werden.
Evolution von Named-Entity-Erkennungssystemen: Von regelbasiert zu AI-getrieben:
Die Reise der NER-Systeme war transformativ.
Frühe Jahre:
In seinen frühen Jahren basierte NER auf regelbasierten Systemen. Diese Systeme verwendeten handgefertigte Regeln, um Entitäten zu identifizieren, was für strukturierte und vorhersehbare Texte wirksam war. Allerdings waren diese unglaublich unflexibel.
Fortschritte im Laufe der Jahre:
machine learning algorithms has enabled them to become more accurate and
efficient.
Im Laufe der Zeit haben sich NER-Systeme erstaunlich weiterentwickelt. Die Integration von maschinellen Lernalgorithmen hat es ihnen ermöglicht, genauer und effizienter zu werden. Maschinelles Lernen Und AI hat es ermöglicht, flexiblere und genauere Entitätserkennung zu ermöglichen. Diese fortschrittlichen Systeme können von den Erfahrungen lernen. große Datensätze Ihre Fähigkeit, Entitäten in unterschiedlichen Kontexten und Sprachen zu erkennen, zu verbessern.
Werkzeuge und Technologien, die Named-Entity Recognition antreiben:
Aktuelle NER-Systeme nutzen eine Reihe von Werkzeugen und Technologien.
Maschinelles Lernen-Frameworks – TensorFlow und PyTorch:
TensorFlow, von Google entwickelt, ist ein leistungsstarkes Werkzeug für maschinelles Lernen. Es bietet ein umfassendes, flexibles Ökosystem von Werkzeugen und Bibliotheken zum Erstellen und Bereitstellen von ML-basierten Anwendungen. PyTorch, ein weiteres beliebtes Framework
NLP-Bibliotheken – Natural Language Toolkit (NLTK) und spaCy:
NLTK ist eine führende Plattform zum Erstellen von Python-Programmen zur Arbeit mit menschlichen Sprachdaten. Es bietet benutzerfreundliche Schnittstellen für über 50 Korpora und lexikalische Ressourcen. SpaCy hingegen ist bekannt für seine Leistung und produktionsbereite An
Cloud-Dienste – Google Cloud Natural Language API und Amazon Comprehend:
Google Cloud Natural Language API nutzt maschinelles Lernen, um die Struktur und Bedeutung von Text zu verstehen. Es kann Sentimente analysieren, Informationen extrahieren und mehr. Amazon Comprehend ist ein Natürliche Sprachverarbeitung Ein Service, der maschinelles Lernen verwendet, um Einsichten und Beziehungen in Texten zu entdecken.
Wer profitiert von Named-Entity Recognition?
Namenserkennung ist in vielen Branchen nützlich. Daher gibt es viele Fachleute, die von diesem wichtigen Konzept profitieren. Künstliche Intelligenz .
Datenanalysten und Wissenschaftler
Für diese Fachleute ist NER ein wesentliches Werkzeug in der Datenvorverarbeitung, das ihnen hilft, unstrukturierten Text in strukturierte Daten umzuwandeln, die leichter zu analysieren und zu visualisieren sind.
Digitaler Marketer
Digitale Marketer nutzen NER, um Kundenstimmungen und Trends durch die Analyse von Social Media und Kundenfeedback-Daten zu verstehen.
Inhaltsmanager
In der Content-Management-Branche hilft NER bei der effizienten Organisation und Kategorisierung großer Mengen an Inhalten, was die Durchsuchbarkeit und die Benutzererfahrung verbessert.
Gesundheitsfachkräfte
NER wird in der Gesundheitsversorgung verwendet, um Patienteninformationen aus unstrukturierten klinischen Notizen zu extrahieren, um eine bessere Patientenverwaltung und Forschung zu unterstützen.
Finanzanalytiker
In der Finanzwelt unterstützt NER Analysten dabei, wichtige Informationen aus Finanzdokumenten zu extrahieren, um Risikobewertungen und Einhaltung von Vorschriften zu erleichtern.
Praktische Anwendungen der Named-Entity-Erkennung in verschiedenen Branchen:
NERs Vielseitigkeit ermöglicht seine Anwendung in verschiedenen Bereichen.
Gesundheitswesen
In der Gesundheitsversorgung spielt die Named Entity Recognition (NER) eine entscheidende Rolle beim Extrahieren von Patienteninformationen, Symptomen und Behandlungen aus klinischen Notizen. Diese Informationen unterstützen die Patientenversorgung, Forschung und epidemiologische Studien.
Finanzen
NER wird in der Finanzbranche häufig zur Einhaltung von Vorschriften und Risikobewertung eingesetzt, indem wichtige Entitäten wie Unternehmensnamen, Finanzdaten und Daten aus großen Mengen an Finanzdokumenten extrahiert werden.
Medien und Verlagswesen
In der Medien- und Verlagsbranche verbessert NER die Content-Management-, Kategorisierungs- und Empfehlungssysteme. Es hilft dabei, Artikel automatisch mit relevanten Entitäten zu versehen, was die Entdeckbarkeit und Personalisierung von Inhalten verbessert.
Welche Herausforderungen stellt die Named-Entity-Erkennung?
Named-Entity Recognition, trotz seiner Fortschritte, stößt auf erhebliche Herausforderungen.
Kontextuelle Mehrdeutigkeit
Eine der größten Herausforderungen besteht darin, den Kontext zu verstehen, in dem eine Entität erscheint. Die Unterscheidung zwischen ‚Jordan‘ dem Land und ‚Michael Jordan‘ dem Sportler anhand des Kontexts bleibt eine komplexe Aufgabe für NER-Systeme.
Sprachvariationen
Mit der Behandlung von Sprachvariationen, einschließlich Slang, Dialekten und umgangssprachlicher Sprache, stellt sich eine weitere erhebliche Herausforderung. Dies gilt insbesondere für Sprachen mit geringerer digitaler Präsenz.
Domänenspezifische Anforderungen:
NER-Modelle an spezifische Branchenanforderungen anzupassen, erfordert umfangreiches Training und Feineinstellungen, was eine ressourcenintensive Aufgabe darstellt. Jede Branche hat ihre einzigartigen Terminologien und Kontexte, auf die NER-Systeme angepasst werden müssen
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FAQs
Was ist ein Diagramm in der KI?
Was ist das KI-Tool zur Beschreibung von Diagrammen?
Was ist der Unterschied zwischen Standarddiagramm und benanntem Diagramm?
Was sind benannte Graphen in der Graphentheorie?
Fazit
Named-Entity-Erkennung in KI ist nicht nur eine technologische Weiterentwicklung; es ist ein Tor zu einem feineren Verständnis und der Nutzung von Daten. Ihre Anwendungen erstrecken sich über verschiedene Branchen und unterstreichen ihre Vielseitigkeit und Bede AI-Definitionen-Leitfaden at All About AI.
