اطلاعات مختصر در مورد شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER): شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER) زیرشاخه ای از پردازش زبان طبیعی (NLP) است که بر شناسایی و طبقه بندی موجودیت های نامگذاری شده در متن متمرکز است. موجودیت های نامگذاری شده می توانند افراد، سازمان ها، مکان ها، بیان زمان ها، مقادیر، ارزش های پولی، درصدها و موارد دیگر باشند.
تاریخچه پیدایش شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER) و اولین ذکر آن
شناسایی نهاد نامگذاری شده در اوایل دهه 1990 شکل گرفت. یکی از اولین نمونه های NER در ششمین کنفرانس درک پیام (MUC-6) در سال 1995 بود. از آن نقطه، تحقیقات در این زمینه به دلیل نیاز به توانمند ساختن رایانه ها برای درک و تفسیر مؤثرتر زبان انسانی آغاز شد.
اطلاعات تفصیلی در مورد شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER): گسترش موضوع
شناسایی نهاد نامگذاری شده (NER) عملکردهای مختلفی را در پردازش زبان های طبیعی انجام می دهد. کاربردهای آن در زمینه های متعددی مانند بازیابی اطلاعات، ترجمه ماشینی و داده کاوی گسترش می یابد. NER از دو بخش اصلی تشکیل شده است:
- شناسایی موجودیت: مکان یابی و طبقه بندی عناصر اتمی در متن به دسته های از پیش تعریف شده مانند نام افراد، سازمان ها، مکان ها و غیره.
- طبقه بندی موجودیت: طبقه بندی موجودیت های شناسایی شده به کلاس های مختلف از پیش تعریف شده.
NER را می توان از طریق سیستم های مبتنی بر قانون، یادگیری نظارت شده، یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری بدون نظارت نزدیک کرد.
ساختار داخلی شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER): نحوه عملکرد شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER)
ساختار داخلی NER شامل چندین مرحله است:
- توکن سازی: شکستن متن به کلمات یا نشانه‌ها.
- برچسب گذاری بخشی از گفتار: شناسایی دسته های دستوری نشانه ها.
- تجزیه: تجزیه و تحلیل ساختار دستوری جمله.
- شناسایی و طبقه بندی نهاد: شناسایی موجودیت ها و طبقه بندی آنها به دسته های از پیش تعریف شده.
تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER)
ویژگی های کلیدی NER عبارتند از:
- دقت: امکان شناسایی و طبقه بندی صحیح موجودیت ها.
- سرعت: زمان صرف شده برای پردازش متن.
- مقیاس پذیری: توانایی مدیریت مجموعه داده های بزرگ.
- استقلال زبان: قابلیت استفاده در زبان های مختلف.
- تطبیق پذیری: قابل سفارشی سازی برای حوزه ها یا صنایع خاص.
انواع شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER): از جداول و لیست ها استفاده کنید
انواع NER را می توان به موارد زیر طبقه بندی کرد:
| تایپ کنید | شرح |
|---|---|
| NER مبتنی بر قانون | از قواعد گرامری از پیش تعریف شده استفاده می کند |
| NER تحت نظارت | از داده های برچسب گذاری شده برای مدل های آموزشی استفاده می کند |
| NER نیمه نظارت شده | داده های برچسب دار و بدون برچسب را ترکیب می کند |
| NER بدون نظارت | به داده های برچسب دار نیاز ندارد |
روش‌های استفاده از شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER)، مشکلات و راه‌حل‌های آنها مرتبط با استفاده
راه های استفاده از NER شامل موتورهای جستجو، پشتیبانی مشتری، مراقبت های بهداشتی و غیره است. برخی از مشکلات و راه حل های آنها عبارتند از:
- مسئله: فقدان داده های برچسب دار.
راه حل: از یادگیری نیمه نظارت یا بدون نظارت استفاده کنید. - مسئله: محدودیت های خاص زبان.
راه حل: مدل را با زبان یا دامنه خاص تطبیق دهید.
ویژگی های اصلی و مقایسه های دیگر با اصطلاحات مشابه
| ویژگی | NER | سایر وظایف NLP |
|---|---|---|
| تمرکز | نهادهای نامگذاری شده | متن عمومی |
| پیچیدگی | متوسط تا زیاد | متفاوت است |
| کاربرد | خاص | گسترده |
دیدگاه‌ها و فناوری‌های آینده مرتبط با شناسایی نهادهای نامگذاری شده (NER)
دیدگاه‌های آینده شامل ادغام NER با یادگیری عمیق، افزایش سازگاری با زبان‌های مختلف و قابلیت‌های پردازش در زمان واقعی است.
چگونه می توان از سرورهای پراکسی استفاده کرد یا با شناسایی نهادهای نامگذاری شده (NER) مرتبط شد
از سرورهای پراکسی مانند آنهایی که توسط OneProxy ارائه شده است می توان برای خراش دادن داده ها برای NER استفاده کرد. با ناشناس کردن درخواست‌ها، امکان جمع‌آوری کارآمد و اخلاقی داده‌های متنی برای آموزش و پیاده‌سازی مدل‌های NER فراهم می‌شود.
لینک های مربوطه
- استنفورد NLP به نام Entity Recognizer
- NLTK با نام Entity Recognition
- Spacy با نام Entity Recognition
- OneProxy: برای استفاده از سرورهای پروکسی در ارتباط با NER.
