Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER) - O Conceito, Tipos e Aplicações

As diferentes abordagens para criar sistemas NER são:

• Sistemas baseados em dicionário

  O sistema baseado em dicionário é talvez a abordagem NER mais simples e fundamental. Ele usará um dicionário com muitas palavras, sinônimos e coleção de vocabulário. O sistema verificará se uma determinada entidade presente no texto também está disponível no vocabulário. Ao usar um algoritmo de correspondência de strings, é realizada uma verificação cruzada de entidades.

  Uma desvantagem de usar essa abordagem é a necessidade de atualizar constantemente o conjunto de dados de vocabulário para o funcionamento efetivo do modelo NER.

• Sistemas baseados em regras

  Nesta abordagem, a informação é extraída com base em um conjunto de regras pré-definidas. Existem dois conjuntos principais de regras usadas,

  Regras baseadas em padrões – Como o nome sugere, uma regra baseada em padrões segue um padrão morfológico ou sequência de palavras usadas no documento.

  Regras baseadas em contexto - As regras baseadas em contexto dependem do significado ou do contexto da palavra no documento.

• Sistemas baseados em aprendizado de máquina

  Em sistemas baseados em aprendizado de máquina, a modelagem estatística é usada para detectar entidades. Uma representação baseada em recursos do documento de texto é usada nesta abordagem. Você pode superar várias desvantagens das duas primeiras abordagens, pois o modelo pode reconhecer tipos de entidade apesar de pequenas variações em suas grafias.

Casos de uso e exemplos de reconhecimento de entidade nomeada?

Revelando a versatilidade do reconhecimento de entidade nomeada (NER):

1. chatbots: O NER auxilia chatbots como o ChatGPT da OpenAI na compreensão das consultas dos usuários, identificando entidades-chave.
2. Suporte ao Cliente: Ele organiza o feedback dos clientes por nomes de produtos, acelerando os tempos de resposta.
3. Finanças: O NER extrai dados cruciais de relatórios financeiros, auxiliando na análise de tendências e na avaliação de riscos.
4. Cuidados de saúde: Extrai informações essenciais dos registros clínicos, promovendo uma análise de dados mais rápida.
5. RH: Ele agiliza o recrutamento resumindo os perfis dos candidatos e canalizando o feedback dos funcionários.
6. Provedores de notícias: O NER categoriza o conteúdo em informações e tendências relevantes, agilizando os relatórios.
7. Motores de recomendação: Empresas como a Netflix empregam o NER para personalizar recomendações com base no comportamento do usuário.
8. Mecanismos de pesquisa: Ao categorizar o conteúdo da web, o NER aumenta a precisão dos resultados da pesquisa.
9. Análise de sentimentos: O NER extrai menções à marca das avaliações, alimentando ferramentas de análise de sentimento.

Aplicações do NER

O NER tem vários casos de uso em muitos campos relacionados ao processamento de linguagem natural e à criação de conjuntos de dados de treinamento para aprendizado de máquina e deep learning soluções. Algumas das aplicações do NER são:

• Suporte ao cliente simplificado

  Um sistema NER pode identificar facilmente reclamações, dúvidas e comentários relevantes dos clientes com base em informações cruciais, como nomes de produtos, especificações, filiais e muito mais. A reclamação ou feedback é devidamente classificado e desviado para o departamento correto, filtrando palavras-chave prioritárias.

• Recursos Humanos Eficientes

  O NER ajuda as equipes de Recursos Humanos a melhorar seus processos de contratação e reduzir os prazos, resumindo rapidamente os currículos dos candidatos. As ferramentas NER podem escanear o currículo e extrair informações relevantes – nome, idade, endereço, qualificação, faculdade e assim por diante.

  Além disso, o departamento de RH também pode usar as ferramentas do NER para otimizar os fluxos de trabalho internos, filtrando as reclamações dos funcionários e encaminhando-as para os chefes dos departamentos envolvidos.

• Classificação de conteúdo simplificada

  A classificação de conteúdo é uma tarefa gigantesca para os provedores de notícias. A classificação do conteúdo em diferentes categorias facilita a descoberta, a obtenção de insights, a identificação de tendências e a compreensão dos assuntos. A Nomeado Reconhecimento de Entidade ferramenta pode ser útil para provedores de notícias. Ele pode escanear muitos artigos, identificar palavras-chave prioritárias e extrair informações com base nas pessoas, organização, localização e muito mais.

• Otimizando motores de busca

  NER ajuda a simplificar e melhorar a velocidade e a relevância dos resultados da pesquisa. Em vez de executar a consulta de pesquisa para milhares de artigos, um modelo NER pode executar a consulta uma vez e salvar os resultados. Assim, com base nas tags na consulta de pesquisa, os artigos associados à consulta podem ser selecionados rapidamente.

   

• Recomendação de conteúdo preciso

  Diversas aplicações modernas dependem de ferramentas NER para oferecer uma experiência otimizada e personalizada ao cliente. Por exemplo, a Netflix fornece recomendações personalizadas com base na pesquisa do usuário e no histórico de visualização usando reconhecimento de entidade nomeada.

O Reconhecimento de Entidade Nomeada torna o seu aprendizado de máquina modelos mais eficientes e confiáveis. No entanto, você precisa de conjuntos de dados de treinamento de qualidade para que seus modelos funcionem no nível ideal e atinjam os objetivos pretendidos. Tudo que você precisa é de um parceiro de serviço experiente que possa fornecer conjuntos de dados de qualidade prontos para uso. Se for esse o caso, Shaip é sua melhor aposta. Entre em contato conosco para obter conjuntos de dados NER abrangentes para ajudá-lo a desenvolver soluções de ML eficientes e avançadas para seus modelos de IA.

[Leia também: Estudo de caso: Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER) para PNL Clínica]

Como funciona o reconhecimento de entidade nomeada?

Aprofundar-se no domínio do reconhecimento de entidades nomeadas (NER) revela uma jornada sistemática que compreende várias fases:

• tokenization

  Inicialmente, os dados textuais são dissecados em unidades menores, denominadas tokens, que podem variar de palavras a sentenças. Por exemplo, a declaração “Barack Obama foi o presidente dos EUA” é segmentada em tokens como “Barack”, “Obama”, “era”, “o”, “presidente”, “de”, “o” e “ EUA".

• Detecção de Entidade

  Utilizando uma mistura de diretrizes linguísticas e metodologias estatísticas, potenciais entidades nomeadas são destacadas. Reconhecer padrões como letras maiúsculas em nomes (“Barack Obama”) ou formatos distintos (como datas) é crucial nesta fase.

• Classificação da Entidade

  Após a detecção, as entidades são classificadas em categorias predefinidas, como “Pessoa”, “Organização” ou “Local”. Modelos de aprendizado de máquina, alimentados em conjuntos de dados rotulados, geralmente orientam essa classificação. Aqui, “Barack Obama” é marcado como “Pessoa” e “EUA” como “Local”.

• Avaliação Contextual

  A capacidade dos sistemas NER é frequentemente amplificada pela avaliação do contexto circundante. Por exemplo, na frase “Washington testemunhou um acontecimento histórico”, o contexto ajuda a discernir “Washington” como um local e não como o nome de uma pessoa.

• Refinamento Pós-Avaliação

  Após a identificação e classificação iniciais, pode ocorrer um refinamento pós-avaliação para aprimorar os resultados. Este estágio poderia resolver ambigüidades, fundir entidades com vários tokens ou utilizar bases de conhecimento para aumentar os dados da entidade.

Esta abordagem delineada não só desmistifica o núcleo do NER, mas também otimiza o conteúdo para os motores de busca, aumentando a visibilidade do intrincado processo que o NER incorpora.

Benefícios e desafios do NER?

Benefícios:

1. Extração de Informação: NER identifica dados importantes, auxiliando na recuperação de informações.
2. Organização de Conteúdo: ajuda a categorizar o conteúdo, útil para bancos de dados e mecanismos de pesquisa.
3. Experiência aprimorada do usuário: o NER refina os resultados da pesquisa e personaliza as recomendações.
4. Análise perspicaz: facilita a análise de sentimentos e a detecção de tendências.
5. Fluxo de trabalho automatizado: O NER promove automação, economizando tempo e recursos.

Limitações/Desafios:

1. Resolução de Ambiguidade: Luta para distinguir entidades semelhantes.
2. Adaptação Específica de Domínio: Uso intensivo de recursos em diversos domínios.
3. Dependência de idioma: A eficácia varia de acordo com os idiomas.
4. Escassez de dados rotulados: precisa de grandes conjuntos de dados rotulados para treinamento.
5. Tratamento de dados não estruturados: Requer técnicas avançadas.
6. Medição de desempenho: A avaliação precisa é complexa.
7. Processamento em Tempo Real: Equilibrar velocidade com precisão é um desafio.