Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) được giải thích trong Điều khoản của Layman

Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) cung cấp một cách tuyệt vời để hiểu một thông tin văn bản nhất định và xác định các thực thể hoặc thẻ cụ thể trong đó cho các ứng dụng khác nhau.

Từ việc phân loại tên của mọi người đến chỉ ngày tháng, tổ chức, địa điểm, v.v., NER tìm ra cách riêng để hiểu rõ hơn về ngôn ngữ.

Nhiều tổ chức xử lý khối lượng lớn dữ liệu dưới dạng nội dung, thông tin cá nhân, phản hồi của khách hàng, chi tiết sản phẩm, v.v.

Khi cần thông tin ngay lập tức, bạn sẽ phải thực hiện các thao tác tìm kiếm để có được kết quả, việc này có thể tiêu tốn rất nhiều thời gian, năng lượng và tài nguyên, đặc biệt là khi xử lý khối lượng dữ liệu lớn.

Để trao quyền cho các tổ chức bằng giải pháp hiệu quả cho hoạt động tìm kiếm và tìm kiếm dữ liệu phù hợp, NER là một lựa chọn tuyệt vời.

Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận chi tiết về NER, khái niệm toán học, các cách sử dụng khác nhau và các điểm quan trọng khác.

Hãy bắt đầu!

Nhận dạng thực thể được đặt tên là gì?

Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là một phương pháp Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể xác định và phân loại các thực thể trong dữ liệu văn bản, phi cấu trúc.

Các thực thể này chứa nhiều thông tin, chẳng hạn như tổ chức, địa điểm, tên cá nhân, giá trị số, ngày tháng, v.v. Nó trao quyền cho máy móc trích xuất các thực thể trên, khiến nó trở thành công cụ hữu ích cho các ứng dụng như dịch thuật, trả lời câu hỏi, v.v., trong một số ngành.

Nguồn: Bộ chia tỷ lệ

Vì vậy, NER tìm cách xác định vị trí và phân loại các thực thể khác nhau trong văn bản phi cấu trúc thành các nhóm được xác định trước như tổ chức, mã y tế, số lượng, tên người, tỷ lệ phần trăm, giá trị tiền tệ, biểu thức thời gian, v.v.

Hãy hiểu điều này bằng một ví dụ:

[William] đã mua một tài sản từ [Z1 Corp.] TRONG [2023]. Ở đây các khối là các thực thể được xác định bởi NER. Chúng được phân loại là:

• William – Tên của một người
• Công ty Z1 – Tổ chức
• 2003 – Thời gian

NER được sử dụng trong một số lĩnh vực AI, bao gồm học sâu, học máy (ML) và mạng lưới thần kinh. Nó là một thành phần quan trọng của hệ thống NLP, chẳng hạn như các công cụ phân tích tình cảm, công cụ tìm kiếm và chatbot. Ngoài ra, nó có thể được sử dụng trong tài chính, hỗ trợ khách hàng, giáo dục đại học, chăm sóc sức khỏe, nhân sự và phân tích mạng xã hội.

Nói một cách đơn giản, NER xác định, phân loại và trích xuất thông tin cần thiết từ văn bản phi cấu trúc mà không cần bất kỳ sự phân tích nào của con người. Nó có thể trích xuất thông tin quan trọng một cách nhanh chóng từ tập hợp dữ liệu lớn có sẵn.

Hơn nữa, NER cung cấp những hiểu biết cần thiết cho tổ chức của bạn về sản phẩm, xu hướng thị trường, khách hàng và sự cạnh tranh. Ví dụ: Các tổ chức chăm sóc sức khỏe sử dụng NER để trích xuất dữ liệu y tế cần thiết từ hồ sơ bệnh nhân. Nhiều công ty sử dụng nó để xác định xem chúng có được đề cập trong bất kỳ ấn phẩm nào hay không.

Các khái niệm chính: NER

Điều quan trọng là phải biết các khái niệm cơ bản liên quan đến NER. Hãy thảo luận về một số thuật ngữ chính liên quan đến NER để làm quen.

• Thực thể được đặt tên: Bất kỳ từ nào đề cập đến một địa điểm, tổ chức, cá nhân hoặc thực thể khác.
• Corpus: Một tập hợp các văn bản khác nhau được sử dụng để phân tích ngôn ngữ và huấn luyện các mô hình NER.
• Gắn thẻ POS: Một quá trình trong đó văn bản được gắn nhãn theo lời nói tương ứng, chẳng hạn như tính từ, động từ và danh từ.
• Chunking: Đó là một quá trình được sử dụng để nhóm các từ thành các cụm từ có ý nghĩa khác nhau dựa trên cấu trúc cú pháp và một phần của lời nói.
• Dữ liệu huấn luyện và kiểm tra: Đây là quy trình được sử dụng để huấn luyện một mô hình với dữ liệu được gắn nhãn và đánh giá hiệu suất của tập đầu tiên trên một tập dữ liệu khác.

Sử dụng NER trong NLP

NER có nhiều ứng dụng trong NLP, chẳng hạn như phân tích tình cảm, hệ thống đề xuất, trả lời câu hỏi, trích xuất thông tin, v.v.

• Phân tích tình cảm: NER được sử dụng để phát hiện tình cảm được thể hiện trong một câu hoặc đoạn đối với một Thực thể có tên cụ thể, chẳng hạn như một sản phẩm hoặc dịch vụ. Dữ liệu này được sử dụng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

• Hệ thống đề xuất: NER được sử dụng để xác định sở thích và mối quan tâm của người dùng dựa trên các thực thể được đặt tên được đề cập trong các tương tác trực tuyến hoặc truy vấn tìm kiếm. Dữ liệu này được sử dụng để nâng cao sự cải thiện của người dùng bằng cách cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa.
• Trả lời câu hỏi: NER được sử dụng để phát hiện các thực thể nhất định từ văn bản, sau đó được sử dụng để trả lời một truy vấn hoặc câu hỏi cụ thể. Điều này thường được sử dụng cho trợ lý ảo và chatbot.
• Trích xuất thông tin: NER được sử dụng để trích xuất thông tin cần thiết từ một tập hợp văn bản phi cấu trúc lớn hơn. Điều này bao gồm các bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá trực tuyến, tin tức, v.v. Dữ liệu này được sử dụng để tạo ra những hiểu biết có giá trị và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Khái niệm toán học: NER

Quá trình NER bao gồm các khái niệm toán học khác nhau, chẳng hạn như học máy, học sâu, lý thuyết xác suất, v.v. Dưới đây là một số kỹ thuật toán học:

• Mô hình Markov ẩn: Mô hình Markov ẩn hoặc HMM là một phương pháp thống kê để sắp xếp các nhiệm vụ phân loại theo thứ tự, chẳng hạn như NER. Nó liên quan đến việc thể hiện một số chuỗi từ trong văn bản dưới dạng các trạng thái khác nhau, trong đó mỗi Trạng thái đại diện cho một thực thể được đặt tên cụ thể. Bằng cách phân tích xác suất, bạn có thể xác định các thực thể được đặt tên từ văn bản.
• Học sâu: Các kỹ thuật học sâu như mạng lưới thần kinh được sử dụng trong các nhiệm vụ NER. Điều này cho phép bạn xác định và phân loại các thực thể được đặt tên một cách hiệu quả và chính xác.
• Trường ngẫu nhiên có điều kiện: Chúng có mô hình đồ họa được sử dụng trong các tác vụ ghi nhãn theo trình tự. Họ cung cấp mô hình xác suất có điều kiện của từng thẻ chứa chuỗi từ. Điều này cho phép bạn xác định các thực thể được đặt tên trong một văn bản.

NER hoạt động như thế nào?

Nguồn: Ấn phẩm ACS

Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) hoạt động như một trích xuất thông tin. Chức năng của nó được chia thành các bước chính khác nhau:

#1. Xử lý trước văn bản

Ở bước đầu tiên, NER liên quan đến việc chuẩn bị thông tin văn bản để phân tích. Nó thường liên quan đến các nhiệm vụ như mã thông báo. Ở đây, văn bản lúc đầu được chia thành các mã thông báo trước khi NER bắt đầu xác định các thực thể.

Ví dụ: “Bill Gates thành lập Microsoft” có thể được chia thành các mã thông báo khác nhau như “Bill”, “Gates”, “sáng lập” và “Microsoft”.

#2. Xác định thực thể

Các thực thể được đặt tên tiềm năng có thể được phát hiện bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê hoặc quy tắc ngôn ngữ. Bước này liên quan đến việc nhận dạng mẫu, chẳng hạn như các định dạng (ngày tháng) cụ thể hoặc viết hoa trong tên (“Bill Gates”). Sau khi chức năng tiền xử lý hoàn tất, thuật toán NER sẽ quét văn bản để xác định các từ trong chuỗi tương ứng với các thực thể.

#3. Phân loại thực thể

Sau khi NER xác định các thực thể, nó sẽ phân loại các thực thể được nhận dạng này thành các loại, lớp hoặc nhóm. Các danh mục phổ biến là tổ chức, ngày tháng, địa điểm, con người, v.v. Điều này đạt được nhờ các mô hình học máy được đào tạo trên dữ liệu được dán nhãn.

Ví dụ: “Bill Gates” sẽ được công nhận là “người” và “Microsoft” là “tổ chức”.

#4. Phân tích theo ngữ cảnh

NER không bao giờ dừng lại ở việc nhận dạng và phân loại các thực thể. Nó thường xem xét bối cảnh để nâng cao độ chính xác. Bước này xem xét bối cảnh nơi các thực thể xuất hiện, đưa ra phân loại chính xác.

Ví dụ: “Bill Gates thành lập Microsoft”. Ở đây, ngữ cảnh cho phép hệ thống xác định “Hóa đơn” là tên của một người chứ không phải hóa đơn thanh toán.

#5. Xử lý hậu kỳ

Sau khi xác định và phân loại ban đầu, việc xử lý hậu kỳ là cần thiết để tinh chỉnh kết quả cuối cùng. Điều này liên quan đến việc giải quyết sự mơ hồ, sử dụng cơ sở kiến ​​thức, hợp nhất các thực thể nhiều mã thông báo và hơn thế nữa để cải thiện dữ liệu thực thể.

Điều tuyệt vời của NER là nó có khả năng diễn giải và hiểu văn bản phi cấu trúc, chứa dữ liệu cần thiết cho doanh nghiệp của bạn. Nó nhận được một phần dữ liệu thiết yếu từ các bài báo, trang web, tài liệu nghiên cứu, bài đăng trên mạng xã hội, v.v.

Bằng cách nhận biết và phân loại các thực thể được đặt tên, NER bổ sung thêm một lớp ý nghĩa và cấu trúc cho bối cảnh văn bản.

Phương pháp NER

Các phương pháp được sử dụng phổ biến nhất là như sau:

#1. Phương pháp dựa trên máy học được giám sát

Phương pháp này sử dụng các mô hình học máy được đào tạo trên các văn bản được con người gắn nhãn trước với các danh mục thực thể được đặt tên.

Cách tiếp cận này sử dụng các thuật toán, bao gồm entropy tối đa và các trường ngẫu nhiên có điều kiện, để có được các mô hình ngôn ngữ thống kê phức tạp. Nó có hiệu quả trong việc giải quyết các ý nghĩa ngôn ngữ cùng với các vấn đề phức tạp khác, nhưng nó cần một lượng lớn dữ liệu huấn luyện để thực hiện thao tác.

#2. Hệ thống dựa trên quy tắc

Phương pháp này sử dụng các quy tắc khác nhau để thu thập thông tin. Nó bao gồm tiêu đề hoặc cách viết hoa, chẳng hạn như “Er”. Trong phương pháp này, cần có rất nhiều sự can thiệp của con người để đưa ra đầu vào, giám sát và sửa đổi các quy tắc. Phương pháp này có thể bỏ sót các biến thể văn bản không có trong chú thích đào tạo. Đó là lý do tại sao các hệ thống dựa trên quy tắc không thể xử lý được các mô hình máy học và độ phức tạp.

#3. Hệ thống dựa trên từ điển

Trong phương pháp này, một từ điển chứa một lượng lớn từ đồng nghĩa và bộ sưu tập từ vựng được sử dụng để xác định và kiểm tra chéo các danh tính được đặt tên. Phương pháp này gặp khó khăn trong việc phân loại các thực thể được đặt tên có nhiều biến thể về cách viết.

Ngoài ra, còn có nhiều phương pháp NER mới nổi khác. Chúng ta cũng hãy thảo luận về chúng:

#4. Hệ thống học máy không giám sát

Các hệ thống ML này sử dụng các mô hình học máy không được đào tạo trước trên dữ liệu văn bản. Các mô hình học không giám sát có khả năng thực hiện các công việc phức tạp hơn các mô hình có giám sát.

#5. Hệ thống khởi động

Hệ thống khởi động còn được gọi là hệ thống tự giám sát, phân loại các thực thể được đặt tên tùy thuộc vào đặc điểm ngữ pháp, bao gồm các phần của thẻ lời nói, cách viết hoa và các danh mục được đào tạo trước khác.

Sau đó, con người sẽ điều chỉnh hệ thống bootstrap bằng cách gắn nhãn các dự đoán của hệ thống là sai hoặc đúng và thêm những dự đoán đúng vào tập huấn luyện mới.

#6. Hệ thống mạng thần kinh

Nó xây dựng mô hình Nhận dạng thực thể được đặt tên bằng cách sử dụng các mô hình học kiến ​​trúc hai chiều (Biểu diễn bộ mã hóa hai chiều từ Transformers), mạng thần kinh và kỹ thuật mã hóa. Phương pháp này giảm thiểu sự tương tác của con người.

#7. Hệ thống thống kê

Phương pháp này sử dụng các mô hình xác suất được đào tạo về các mối quan hệ và mẫu văn bản. Nó giúp dự đoán các thực thể được đặt tên một cách dễ dàng từ dữ liệu dựa trên văn bản mới.

#số 8. Hệ thống ghi nhãn vai trò ngữ nghĩa

Hệ thống này xử lý trước mô hình Nhận dạng thực thể được đặt tên bằng cách sử dụng các kỹ thuật học ngữ nghĩa để dạy mối quan hệ giữa các danh mục và ngữ cảnh.

#9. Hệ thống lai

Phương pháp này là một phương pháp thú vị sử dụng các khía cạnh của một số phương pháp tiếp cận theo cách kết hợp.

Lợi ích của NER

Các mô hình NER mang lại nhiều lợi ích.

• NER tự động hóa quá trình trích xuất dữ liệu cho một khối lượng dữ liệu lớn.
• Nó được sử dụng trong mọi ngành để trích xuất thông tin chính từ một văn bản phi cấu trúc.
• Điều này có thể giúp bạn và nhân viên của bạn tiết kiệm thời gian khi thực hiện các tác vụ trích xuất dữ liệu.
• Nó có thể nâng cao tính chính xác của các quy trình và nhiệm vụ NLP.
• Nó đảm bảo bảo mật dữ liệu bằng cách lưu trữ các mô hình NER tùy chỉnh, loại bỏ nhu cầu chia sẻ thông tin nhạy cảm với các nhà cung cấp bên thứ ba.
• Nó chứa các loại thực thể và thuật ngữ mới khi miền phát triển.

Những thách thức của NER

• Sự mơ hồ: Nhiều từ được sử dụng trong văn bản có thể gây hiểu nhầm. Ví dụ: từ “Amazon” dùng để chỉ một công ty, một dòng sông và một khu rừng. Nó có thể được phân biệt bởi một bối cảnh cụ thể. Vì vậy, điều này làm cho việc nhận dạng thực thể phức tạp hơn một chút.
• Phụ thuộc ngữ cảnh: Các từ bắt nguồn từ ngữ cảnh xung quanh có nghĩa khác nhau; ví dụ: “Apple” trong văn bản dựa trên công nghệ đề cập đến tập đoàn, trong khi ở xung quanh, nó đề cập đến trái cây. Không khó để nhận ra một thực thể chính xác.
• Độ thưa thớt dữ liệu: Đối với các phương pháp NER dựa trên ML, tính sẵn có của dữ liệu được gắn nhãn là điều cần thiết. Tuy nhiên, việc trích xuất dữ liệu đó, đặc biệt đối với các miền chuyên biệt hoặc các ngôn ngữ ít phổ biến hơn, có thể gặp nhiều thách thức.
• Biến thể ngôn ngữ: Ngôn ngữ của con người có các dạng khác nhau tùy thuộc vào phương ngữ, sự khác biệt trong khu vực và tiếng lóng. Vì vậy, việc trích xuất văn bản tiếng nước ngoài là rất khó khăn.
• Khái quát hóa mô hình: Các mô hình NER có thể vượt trội trong việc phân loại các thực thể trong một miền nhưng có thể gây nhầm lẫn cho việc khái quát hóa trong một miền khác. Vì vậy, các mô hình NER có thể hoạt động khác nhau trên các miền khác nhau.

Những thách thức này có thể được giải quyết nếu bạn kết hợp các thuật toán nâng cao, kiến ​​thức chuyên môn về ngôn ngữ và dữ liệu chất lượng. Vì NER đang phát triển nên các nhóm nghiên cứu và phát triển phải cải tiến nhiều kỹ thuật khác nhau để giải quyết những thách thức này.

Các trường hợp sử dụng NER

#1. Phân loại nội dung

Các nhà xuất bản và tin tức tạo ra một khối lượng lớn nội dung trực tuyến. Vì vậy, việc quản lý chúng một cách hiệu quả là rất quan trọng để tận dụng tối đa một bài báo hoặc tin tức.

Nhận dạng thực thể được đặt tên tự động quét toàn bộ nội dung và trích xuất dữ liệu như tổ chức, địa điểm và tên người được sử dụng trong nội dung. Việc biết các thẻ cần thiết cho mỗi bài viết sẽ giúp bạn phân loại bài viết theo thứ bậc được xác định, nâng cao khả năng phân phối nội dung.

#2. Thuật toán tìm kiếm

Giả sử bạn có thuật toán tìm kiếm nội bộ cho nhà xuất bản trực tuyến chứa hàng triệu bài viết. Đối với mỗi truy vấn tìm kiếm, thuật toán tìm kiếm nội bộ của bạn sẽ thu thập tất cả các từ trong các bài viết đó. Đây là một quá trình tốn thời gian.

Bây giờ, nếu bạn sử dụng NER cho nhà xuất bản trực tuyến của mình, nó sẽ dễ dàng lấy các thực thể thiết yếu từ tất cả các bài viết và lưu trữ chúng riêng biệt. Điều này sẽ tăng tốc quá trình tìm kiếm của bạn.

#3. Đề xuất nội dung

Tự động hóa quy trình đề xuất là trường hợp sử dụng chính của NER. Hệ thống khuyến nghị hướng dẫn khám phá những ý tưởng và nội dung mới.

Netflix là ví dụ tốt nhất về điều này. Đó là bằng chứng cho thấy việc xây dựng một hệ thống đề xuất hiệu quả sẽ giúp bạn trở nên hấp dẫn và gây nghiện hơn cho sự kiện.

Đối với các nhà xuất bản tin tức, NER hoạt động hiệu quả trong việc đề xuất các bài viết tương tự. Điều này có thể được thực hiện bằng cách thu thập các thẻ từ một bài viết cụ thể và đề xuất nội dung khác có nội dung tương tự.

#4. Hỗ trợ khách hàng

Đối với mọi tổ chức, hỗ trợ khách hàng là một điều quan trọng. Đó là lý do tại sao có nhiều cách để giúp chức năng xử lý phản hồi của khách hàng diễn ra suôn sẻ. NER là một trong số đó. Hãy hiểu điều này bằng một ví dụ.

Giả sử một khách hàng đưa ra phản hồi “Nhân viên tại cửa hàng Adidas ở San Diego đang thiếu những chi tiết đẹp hơn về giày thể thao”. Ở đây, NER lấy ra các thẻ “San Diego” (địa điểm) và “giày thể thao” (sản phẩm).

Do đó, NER được sử dụng để phân loại từng khiếu nại và gửi đến bộ phận tương ứng trong tổ chức để xử lý vấn đề. Bạn có thể phát triển cơ sở dữ liệu bao gồm các phản hồi được phân loại thành nhiều bộ phận khác nhau và phân tích từng phản hồi.

#5. Tài liệu nghiên cứu

Một ấn phẩm trực tuyến hoặc trang web tạp chí chứa rất nhiều bài báo và tài liệu nghiên cứu học thuật. Bạn có thể tìm thấy hàng trăm bài viết có chủ đề tương tự với một chút sửa đổi. Vì vậy, việc tổ chức tất cả dữ liệu này theo cách có cấu trúc có thể là một nhiệm vụ phức tạp.

Để bỏ qua quá trình dài, bạn có thể tách các giấy tờ này dựa trên các thẻ có liên quan.

Ví dụ, có hàng nghìn bài viết về học máy. Để tìm ra mạng đề cập đến việc sử dụng mạng thần kinh tích chập (CNN), bạn cần đặt các thực thể trên chúng. Điều này sẽ giúp bạn tìm thấy bài viết một cách nhanh chóng theo yêu cầu của bạn.

Phần kết luận

Kỹ thuật NLP, Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER), giúp xác định các thực thể được đặt tên trong văn bản phi cấu trúc và phân loại các thực thể này thành các nhóm được xác định trước như vị trí, tên người, sản phẩm, v.v.

Mục tiêu chính của NER là thu thập thông tin có cấu trúc từ một văn bản phi cấu trúc và thể hiện nó ở định dạng có thể đọc được. Nó bao gồm nhiều mô hình và quy trình khác nhau và mang lại nhiều lợi ích cho các chuyên gia và doanh nghiệp. Nó cũng được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau ngoài NLP.

Tôi hy vọng bạn hiểu lời giải thích ở trên về kỹ thuật này để có thể triển khai nó trong doanh nghiệp của mình và kịp thời nhận được thông tin có giá trị, phù hợp.

Bạn cũng có thể khám phá một số Khóa học NLP tốt nhất để học xử lý ngôn ngữ tự nhiên