ข้อมูลโดยย่อเกี่ยวกับ Named Entity Recognition (NER): Named Entity Recognition (NER) เป็นฟิลด์ย่อยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่เน้นไปที่การระบุและจำแนกเอนทิตีที่มีชื่อในข้อความ เอนทิตีที่มีชื่ออาจเป็นบุคคล องค์กร สถานที่ การแสดงออกของเวลา ปริมาณ มูลค่าทางการเงิน เปอร์เซ็นต์ และอื่นๆ
ประวัติความเป็นมาของการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (NER) และการกล่าวถึงครั้งแรก
Named Entity Recognition เริ่มเป็นรูปเป็นร่างในช่วงต้นทศวรรษ 1990 หนึ่งในกรณีแรก ๆ ของ NER คือการประชุม Sixth Message Undering Conference (MUC-6) ในปี 1995 จากจุดนั้น การวิจัยในสาขานี้เริ่มเฟื่องฟู โดยได้รับแรงหนุนจากความจำเป็นในการทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและแปลภาษามนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับ Named Entity Recognition (NER): การขยายหัวข้อ
Named Entity Recognition (NER) ทำหน้าที่ต่างๆ ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ แอปพลิเคชันของมันขยายออกไปในหลากหลายสาขา เช่น การดึงข้อมูล การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และการขุดข้อมูล NER ประกอบด้วยสองส่วนหลัก:
- การระบุตัวตน: การค้นหาและจำแนกธาตุอะตอมในข้อความเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ชื่อของบุคคล องค์กร สถานที่ ฯลฯ
- การจำแนกประเภทเอนทิตี: จำแนกเอนทิตีที่ระบุเป็นคลาสที่กำหนดไว้ล่วงหน้าต่างๆ
สามารถติดต่อ NER ผ่านระบบที่อิงกฎเกณฑ์ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
โครงสร้างภายในของการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (NER): วิธีการทำงานของการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (NER)
โครงสร้างภายในของ NER เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน:
- โทเค็น: แบ่งข้อความออกเป็นคำหรือโทเค็นแยกกัน
- การแท็กส่วนหนึ่งของคำพูด: การระบุหมวดหมู่ไวยากรณ์ของโทเค็น
- การแยกวิเคราะห์: วิเคราะห์โครงสร้างไวยากรณ์ของประโยค
- การระบุและการจำแนกประเภทเอนทิตี: การระบุเอนทิตีและจำแนกออกเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
การวิเคราะห์คุณลักษณะสำคัญของการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (NER)
คุณสมบัติที่สำคัญของ NER ได้แก่:
- ความแม่นยำ: ความสามารถในการระบุและจำแนกเอนทิตีได้อย่างถูกต้อง
- ความเร็ว: เวลาที่ใช้ในการประมวลผลข้อความ
- ความสามารถในการขยายขนาด: ความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- ความเป็นอิสระทางภาษา: ความสามารถในการใช้กับภาษาต่างๆ
- ความสามารถในการปรับตัว: สามารถปรับแต่งให้เหมาะกับโดเมนหรืออุตสาหกรรมเฉพาะได้
ประเภทของการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (NER): ใช้ตารางและรายการ
ประเภทของ NER สามารถจำแนกได้เป็น:
| พิมพ์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| NER ตามกฎ | ใช้กฎไวยากรณ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า |
| เนอร์ | ใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับสำหรับโมเดลการฝึก |
| NER กึ่งกำกับดูแล | รวมข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและไม่ติดป้ายกำกับ |
| NER ที่ไม่ได้รับการดูแล | ไม่ต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับ |
วิธีใช้การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) ปัญหาและวิธีแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน
วิธีใช้ NER ได้แก่ เครื่องมือค้นหา การสนับสนุนลูกค้า การดูแลสุขภาพ และอื่นๆ ปัญหาและแนวทางแก้ไขบางประการคือ:
- ปัญหา: ขาดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ
สารละลาย: ใช้การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนหรือไม่มีผู้ดูแล - ปัญหา: ข้อจำกัดเฉพาะภาษา
สารละลาย: ปรับโมเดลให้เป็นภาษาหรือโดเมนเฉพาะ
ลักษณะหลักและการเปรียบเทียบอื่น ๆ ที่มีข้อกำหนดที่คล้ายกัน
| คุณสมบัติ | เนอ | งาน NLP อื่นๆ |
|---|---|---|
| จุดสนใจ | หน่วยงานที่มีชื่อ | ข้อความทั่วไป |
| ความซับซ้อน | ปานกลางถึงสูง | แตกต่างกันไป |
| แอปพลิเคชัน | เฉพาะเจาะจง | กว้างๆ |
มุมมองและเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่เกี่ยวข้องกับการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (NER)
มุมมองในอนาคตรวมถึงการบูรณาการ NER เข้ากับการเรียนรู้เชิงลึก ความสามารถในการปรับตัวที่เพิ่มขึ้นกับภาษาต่างๆ และความสามารถในการประมวลผลแบบเรียลไทม์
วิธีการใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์หรือเชื่อมโยงกับ Named Entity Recognition (NER)
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เช่นเดียวกับที่ OneProxy มอบให้สามารถใช้เพื่อขูดข้อมูลสำหรับ NER ด้วยการไม่ระบุชื่อคำขอ ทำให้สามารถรวบรวมข้อมูลข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีจริยธรรมสำหรับการฝึกอบรมและการนำโมเดล NER ไปใช้
ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง
- Stanford NLP ได้รับการตั้งชื่อว่า Entity Recognizer
- NLTK การรับรู้ชื่อเอนทิตี
- การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ Spacy
- OneProxy: สำหรับการใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ร่วมกับ NER
