Qu'est-ce que la reconnaissance d'entités nommées (NER) – Exemple, cas d'utilisation, avantages et défis

• Systèmes basés sur un dictionnaire

  Le système basé sur un dictionnaire est peut-être l'approche NER la plus simple et la plus fondamentale. Il utilisera un dictionnaire avec de nombreux mots, des synonymes et une collection de vocabulaire. Le système vérifiera si une entité particulière présente dans le texte est également disponible dans le vocabulaire. En utilisant un algorithme de mise en correspondance de chaînes, une vérification croisée des entités est effectuée.

  Un inconvénient de l'utilisation de cette approche est qu'il est nécessaire de mettre à jour constamment l'ensemble de données de vocabulaire pour le fonctionnement efficace du modèle NER.

• Systèmes basés sur des règles

  Dans cette approche, les informations sont extraites sur la base d'un ensemble de règles prédéfinies. Il existe deux principaux ensembles de règles utilisées,

  Règles basées sur des modèles – Comme son nom l'indique, une règle basée sur un modèle suit un modèle morphologique ou une chaîne de mots utilisée dans le document.

  Règles basées sur le contexte – Les règles contextuelles dépendent de la signification ou du contexte du mot dans le document.

• Systèmes basés sur l'apprentissage automatique

  Dans les systèmes basés sur l'apprentissage automatique, la modélisation statistique est utilisée pour détecter les entités. Une représentation basée sur les caractéristiques du document texte est utilisée dans cette approche. Vous pouvez surmonter plusieurs inconvénients des deux premières approches puisque le modèle peut reconnaître types d'entités malgré de légères variations dans leur orthographe.

• L'apprentissage en profondeur

  Les méthodes d'apprentissage en profondeur pour NER exploitent la puissance des réseaux de neurones tels que les RNN et les transformateurs pour comprendre les dépendances de texte à long terme. Le principal avantage de l’utilisation de ces méthodes est qu’elles sont bien adaptées aux tâches NER à grande échelle avec des données d’entraînement abondantes.

  De plus, ils peuvent apprendre des modèles et des fonctionnalités complexes à partir des données elles-mêmes, éliminant ainsi le besoin de formation manuelle. Mais il y a un piège. Ces méthodes nécessitent une grande puissance de calcul pour la formation et le déploiement.

• Méthodes hybrides

  Ces méthodes combinent des approches telles que l'apprentissage basé sur des règles, statistique et automatique pour extraire des entités nommées. L’objectif est de combiner les atouts de chaque méthode tout en minimisant leurs faiblesses. L’avantage de l’utilisation de méthodes hybrides est la flexibilité que vous obtenez en fusionnant plusieurs techniques grâce auxquelles vous pouvez extraire des entités de diverses sources de données.

  Cependant, il est possible que ces méthodes finissent par devenir beaucoup plus complexes que les méthodes à approche unique, car lorsque vous fusionnez plusieurs approches, le flux de travail peut devenir confus.

Cas d'utilisation de la reconnaissance d'entités nommées (NER) ?

Dévoilement de la polyvalence de la reconnaissance d'entités nommées (NER) :

• Chatbots: Aide les chatbots comme GPT à comprendre les requêtes des utilisateurs en identifiant les entités clés.
• Service à la Clientèle: Catégorise les commentaires par produit, accélérant ainsi le temps de réponse.
  
• Finances: Extrait des données cruciales des rapports financiers, pour l'analyse des tendances et l'évaluation des risques.
• Soins de santé : Il extrait les informations essentielles des dossiers cliniques, favorisant ainsi une analyse plus rapide des données.
• RH : Optimise le recrutement en résumant les profils des candidats et en canalisant les commentaires.
• Fournisseurs de nouvelles : Catégorise le contenu en informations pertinentes, accélérant ainsi la création de rapports.
• Moteurs de recommandation : Des entreprises comme Netflix utilisent NER pour personnaliser les recommandations en fonction du comportement des utilisateurs.
• Moteurs de recherche: En catégorisant le contenu Web, NER améliore la précision des résultats de recherche.
• Analyse des sentiments : Eextrait les mentions de marque des avis, alimentant ainsi les outils d'analyse des sentiments.

Qui utilise la reconnaissance d’entités nommées (NER) ?

Le NER (Named Entity Recognition), l'une des techniques puissantes de traitement du langage naturel (NLP), a fait son chemin dans diverses industries et domaines. Voici quelques exemples:

• Moteurs de recherche: NER est un composant essentiel des moteurs de recherche modernes tels que Google et Bing. Il est utilisé pour identifier et catégoriser les entités des pages Web et des requêtes de recherche afin de fournir des résultats de recherche plus pertinents. Par exemple, avec l'aide de NER, le moteur de recherche peut faire la différence entre « Apple » l'entreprise et « pomme » le fruit en fonction du contexte.
• Chatbots: Les chatbots et les assistants IA peuvent utiliser NER pour comprendre les entités clés des requêtes des utilisateurs. Ce faisant, les chatbots peuvent apporter des réponses plus précises. Par exemple, si vous demandez « Trouver des restaurants italiens près de Central Park », le chatbot comprendra « Italien » comme type de cuisine, « restaurants » comme lieu et « Central Park » comme emplacement.
• Le journalisme d'investigation: Le Consortium international des journalistes d'investigation (ICIJ), une organisation médiatique renommée, a utilisé le NER pour analyser les Panama Papers, une fuite massive de 11.5 millions de documents financiers et juridiques. Dans ce cas, NER a été utilisé pour identifier automatiquement des personnes, des organisations et des sites à travers des millions de documents non structurés, révélant ainsi des réseaux cachés d'évasion fiscale offshore.
• Bioinformatique: Dans le domaine de la bioinformatique, NER est utilisé pour extraire des entités clés telles que des gènes, des protéines, des médicaments et des maladies à partir de documents de recherche biomédicale et de rapports d'essais cliniques. Ces données contribuent à accélérer le processus de découverte de médicaments.
• Surveillance des médias sociaux : Les marques sur les réseaux sociaux utilisent NER pour suivre les mesures globales de leurs campagnes publicitaires et les performances de leurs concurrents. Par exemple, il existe une compagnie aérienne qui utilise NER pour analyser les tweets mentionnant sa marque. Il détecte les commentaires négatifs concernant des entités telles que les « bagages perdus » dans un aéroport particulier afin de pouvoir résoudre le problème le plus rapidement possible.
• Publicité contextuelle : Les plates-formes publicitaires utilisent NER pour extraire les entités clés des pages Web afin d'afficher des publicités plus pertinentes à côté du contenu, améliorant ainsi le ciblage publicitaire et les taux de clics. Par exemple, si NER détecte « Hawaï », « hôtels » et « plages » sur un blog de voyage, la plateforme publicitaire affichera les offres pour les complexes hôteliers hawaïens plutôt que les chaînes d'hôtels génériques.
• Recrutement et sélection de CV : Vous pouvez demander à NER de vous trouver les compétences et qualifications exactes requises en fonction des compétences, de l'expérience et des antécédents du candidat. Par exemple, une agence de recrutement peut utiliser NER pour faire correspondre automatiquement les candidats.

Applications du NER

NER a plusieurs cas d'utilisation dans de nombreux domaines liés au traitement du langage naturel et à la création d'ensembles de données de formation pour machine learning et l'apprentissage en profondeur solutions. Certaines des applications sont :

• Service au client

  Un système NER peut facilement repérer les plaintes, requêtes et commentaires pertinents des clients en fonction d'informations cruciales telles que les noms de produits, les spécifications, l'emplacement des succursales, etc. La plainte ou le commentaire est correctement classé et redirigé vers le bon service en filtrant les mots-clés prioritaires.

• Des ressources humaines efficaces

  NER aide les équipes de ressources humaines à améliorer leur processus de recrutement et à réduire les délais en résumant rapidement les CV des candidats. Les outils NER peuvent analyser le CV et extraire les informations pertinentes : nom, âge, adresse, qualification, université, etc.

  De plus, le service RH peut également utiliser les outils NER pour rationaliser les flux de travail internes en filtrant les plaintes des employés et en les transmettant aux chefs de service concernés.

• Classement du contenu

  La classification du contenu est une tâche colossale pour les fournisseurs d'informations. La classification du contenu en différentes catégories facilite la découverte, l'obtention d'informations, l'identification des tendances et la compréhension des sujets. Un nommé Reconnaissance d'entité outil peut être utile pour les fournisseurs de nouvelles. Il peut analyser de nombreux articles, identifier les mots-clés prioritaires et extraire des informations en fonction des personnes, de l'organisation, de l'emplacement, etc.

• Optimisation des moteurs de recherche

  TNS aide à simplifier et à améliorer la vitesse et la pertinence des résultats de recherche. Au lieu d'exécuter la requête de recherche pour des milliers d'articles, un modèle NER peut exécuter la requête une fois et enregistrer les résultats. Ainsi, sur la base des balises de la requête de recherche, les articles associés à la requête peuvent être rapidement récupérés.

• Recommandation de contenu précise

  Plusieurs applications modernes dépendent des outils NER pour offrir une expérience client optimisée et personnalisée. Par exemple, Netflix fournit des recommandations personnalisées basées sur l'historique de recherche et de visualisation de l'utilisateur à l'aide de la reconnaissance d'entité nommée.

La reconnaissance d'entité nommée rend votre machine learning modèles plus performants et plus fiables. Cependant, vous avez besoin d'ensembles de données d'entraînement de qualité pour que vos modèles fonctionnent à leur niveau optimal et atteignent les objectifs visés. Tout ce dont vous avez besoin est un partenaire de service expérimenté qui peut vous fournir des ensembles de données de qualité prêts à l'emploi. Si tel est le cas, Shaip est votre meilleur pari pour le moment. Contactez-nous pour obtenir des ensembles de données NER complets afin de vous aider à développer des solutions ML efficaces et avancées pour vos modèles d'IA.

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Comment fonctionne la reconnaissance des entités nommées ?

Plonger dans le domaine de la reconnaissance d'entités nommées (NER) dévoile un parcours systématique comprenant plusieurs phases :

• tokenization

  Initialement, les données textuelles sont divisées en unités plus petites, appelées jetons, qui peuvent aller des mots aux phrases. Par exemple, la déclaration « Barack Obama était le président des États-Unis » est segmentée en jetons comme « Barack », « Obama », « était », « le », « président », « de », « le » et « ETATS-UNIS".

• Détection d'entité

  En utilisant une concoction de directives linguistiques et de méthodologies statistiques, les entités nommées potentielles sont mises en lumière. Reconnaître des modèles tels que la majuscule dans les noms (« Barack Obama ») ou des formats distincts (comme les dates) est crucial à cette étape.

• Classement des entités

  Après la détection, les entités sont triées dans des catégories prédéfinies telles que « Personne », « Organisation » ou « Emplacement ». Les modèles d’apprentissage automatique, nourris sur des ensembles de données étiquetés, déterminent souvent cette classification. Ici, « Barack Obama » est étiqueté comme « Personne » et « États-Unis » comme « Lieu ».

• Évaluation contextuelle

  Les prouesses des systèmes NER sont souvent amplifiées par l’évaluation du contexte environnant. Par exemple, dans l'expression « Washington a été témoin d'un événement historique », le contexte aide à discerner « Washington » comme un lieu plutôt que comme le nom d'une personne.

• Affinement post-évaluation

  Après l’identification et la classification initiales, un affinement post-évaluation peut s’ensuivre pour affiner les résultats. Cette étape pourrait résoudre les ambiguïtés, fusionner des entités multi-jetons ou utiliser des bases de connaissances pour augmenter les données d'entité.

Cette approche délimitée non seulement démystifie le cœur du NER, mais optimise également le contenu pour les moteurs de recherche, améliorant ainsi la visibilité du processus complexe qu'incarne le NER.

Comparaison des outils et bibliothèques NER :

Plusieurs outils et bibliothèques puissants facilitent la mise en œuvre du NER. Voici une comparaison de certaines options populaires :

Avantages et défis du NER ?

Avantages :

• Extraction de l'information: NER identifie les données clés, facilitant ainsi la récupération d'informations.
• Organisation du contenu: Il permet de catégoriser le contenu, utile pour les bases de données et les moteurs de recherche.
• Expérience utilisateur améliorée: NER affine les résultats de recherche et personnalise les recommandations.
• Analyse approfondie: Il facilite l'analyse des sentiments et la détection des tendances.
• Flux de travail automatisé: NER favorise l'automatisation, en économisant du temps et des ressources.

Limites / Défis :

• Résolution d'ambiguïté:A du mal à distinguer des entités similaires comme « Amazon » en tant que rivière ou entreprise.
• Adaptation spécifique au domaine: gourmand en ressources dans divers domaines.
• Variations linguistiques : L’efficacité varie en fonction de l’argot et des différences régionales.
• Rareté des données étiquetées: Nécessite de grands ensembles de données étiquetés pour la formation.
• Gestion des données non structurées: Nécessite des techniques avancées.
• Mesure du rendement: Une évaluation précise est complexe.
• Traitement en temps réel: Équilibrer vitesse et précision est un défi.
• Dépendance au contexte : La précision repose sur la compréhension des nuances du texte environnant.
• Rareté des données : Nécessite des ensembles de données étiquetés substantiels, en particulier pour les domaines de niche.

L'avenir du NER

Même si la reconnaissance d’entités nommées (NER) est un domaine bien établi, il reste encore beaucoup de travail à faire. Un domaine prometteur que nous pouvons envisager concerne les techniques d’apprentissage en profondeur, notamment les transformateurs et les modèles de langage pré-entraînés, afin que les performances du NER puissent être encore améliorées.

Une autre idée intéressante consiste à créer des systèmes NER personnalisés pour différentes professions, comme les médecins ou les avocats. Étant donné que les différents secteurs ont leurs propres types et modèles d'identité, la création de systèmes NER dans ces contextes spécifiques peut fournir des résultats plus précis et plus pertinents.

En outre, le NER multilingue et multilingue est également un domaine qui connaît une croissance plus rapide que jamais. Avec la mondialisation croissante des affaires, nous devons développer des systèmes NER capables de gérer diverses structures et scripts linguistiques.

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