معلومات موجزة عن التعرف على الكيانات المسماة (NER): التعرف على الكيانات المسماة (NER) هو حقل فرعي من معالجة اللغات الطبيعية (NLP) يركز على تحديد وتصنيف الكيانات المسماة في النص. يمكن أن تكون الكيانات المسماة أشخاصًا ومؤسسات ومواقع وتعبيرات للأوقات والكميات والقيم النقدية والنسب المئوية والمزيد.
تاريخ أصل التعرف على الكيانات المسماة (NER) والذكر الأول لها
بدأ التعرف على الكيانات المسماة في التبلور في أوائل التسعينيات. كانت إحدى أولى حالات NER في مؤتمر فهم الرسائل السادس (MUC-6) في عام 1995. ومنذ تلك النقطة، بدأت الأبحاث في هذا المجال في الازدهار، مدفوعة بالحاجة إلى تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير اللغة البشرية بشكل أكثر فعالية.
معلومات تفصيلية حول التعرف على الكيانات المسماة (NER): توسيع الموضوع
يخدم التعرف على الكيانات المسماة (NER) وظائف مختلفة في معالجة اللغات الطبيعية. تمتد تطبيقاتها عبر مجالات متعددة مثل استرجاع المعلومات، والترجمة الآلية، واستخراج البيانات. يتكون NER من جزأين رئيسيين:
- تحديد الكيان: تحديد موقع العناصر الذرية في النص وتصنيفها إلى فئات محددة مسبقًا مثل أسماء الأشخاص والمنظمات والمواقع وما إلى ذلك.
- تصنيف الكيانات: تصنيف الكيانات المحددة إلى فئات مختلفة محددة مسبقًا.
يمكن التعامل مع NER من خلال الأنظمة القائمة على القواعد، والتعلم الخاضع للإشراف، والتعلم شبه الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف.
الهيكل الداخلي للتعرف على الكيانات المسماة (NER): كيف يعمل التعرف على الكيانات المسماة (NER)
يتضمن الهيكل الداخلي لـ NER عدة مراحل:
- الترميز: تقسيم النص إلى كلمات أو رموز فردية.
- وضع علامات على جزء من الكلام: التعرف على الفئات النحوية للرموز.
- تفسير: تحليل البنية النحوية للجملة.
- تحديد الكيان وتصنيفه: تحديد الكيانات وتصنيفها إلى فئات محددة مسبقاً.
تحليل السمات الرئيسية للتعرف على الكيانات المسماة (NER)
تشمل الميزات الرئيسية لـ NER ما يلي:
- دقة: القدرة على تحديد وتصنيف الكيانات بشكل صحيح.
- سرعة: الوقت المستغرق لمعالجة النص.
- قابلية التوسع: القدرة على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
- استقلال اللغة: القدرة على استخدامها عبر لغات مختلفة.
- القدرة على التكيف: يمكن تخصيصها لمجالات أو صناعات محددة.
أنواع التعرف على الكيانات المسماة (NER): استخدم الجداول والقوائم
يمكن تصنيف أنواع NER إلى:
| يكتب | وصف |
|---|---|
| NER القائم على القواعد | يستخدم القواعد النحوية المحددة مسبقا |
| الإشراف على NER | يستخدم البيانات المصنفة لنماذج التدريب |
| NER شبه خاضع للإشراف | يجمع بين البيانات المصنفة وغير المسماة |
| NER غير خاضعة للرقابة | لا يتطلب بيانات مصنفة |
طرق استخدام التعرف على الكيانات المسماة (NER) والمشكلات وحلولها المتعلقة بالاستخدام
تشمل طرق استخدام NER محركات البحث ودعم العملاء والرعاية الصحية والمزيد. بعض المشاكل وحلولها هي:
- مشكلة: عدم وجود البيانات المسمى.
حل: الاستفادة من التعلم شبه الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف. - مشكلة: القيود الخاصة باللغة.
حل: قم بتكييف النموذج مع اللغة أو المجال المحدد.
الخصائص الرئيسية ومقارنات أخرى مع مصطلحات مماثلة
| ميزة | نر | مهام البرمجة اللغوية العصبية الأخرى |
|---|---|---|
| ركز | الكيانات المسماة | النص العام |
| تعقيد | معتدلة إلى عالية | يختلف |
| طلب | محدد | واسع |
وجهات نظر وتقنيات المستقبل المتعلقة بالتعرف على الكيانات المسماة (NER)
تتضمن وجهات النظر المستقبلية دمج NER مع التعلم العميق، وزيادة القدرة على التكيف مع اللغات المختلفة، وقدرات المعالجة في الوقت الحقيقي.
كيف يمكن استخدام الخوادم الوكيلة أو ربطها بميزة التعرف على الكيانات المسماة (NER)
يمكن استخدام الخوادم الوكيلة مثل تلك التي توفرها OneProxy لاستخراج البيانات من أجل NER. من خلال إخفاء هوية الطلبات، فإنها تسمح بجمع البيانات النصية بشكل فعال وأخلاقي للتدريب وتنفيذ نماذج NER.
روابط ذات علاقة
- أداة التعرف على الكيانات المسماة من جامعة ستانفورد البرمجة اللغوية العصبية (NLP).
- NLTK التعرف على الكيانات المسماة
- التعرف على الكيانات المسماة Spacy
- OneProxy: لاستخدام الخوادم الوكيلة بالتزامن مع NER.
