التعرف على الكيانات المسماة (NER) - المفهوم والأنواع والتطبيقات

الطرق المختلفة لإنشاء أنظمة NER هي:

• الأنظمة المستندة إلى القاموس

  ربما يكون النظام المعتمد على القاموس هو النهج الأكثر بساطة وأساسية NER. سيستخدم قاموسًا يحتوي على العديد من الكلمات والمرادفات ومجموعة المفردات. سيتحقق النظام مما إذا كان كيانًا معينًا موجودًا في النص متاحًا أيضًا في المفردات. باستخدام خوارزمية مطابقة السلسلة ، يتم إجراء تدقيق شامل للكيانات.

  أحد عيوب استخدام هذا النهج هو أن هناك حاجة للترقية المستمرة لمجموعة بيانات المفردات من أجل الأداء الفعال لنموذج NER.

• الأنظمة المستندة إلى القواعد

  في هذا النهج ، يتم استخراج المعلومات بناءً على مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا. هناك مجموعتان أساسيتان من القواعد المستخدمة ،

  القواعد المستندة إلى النمط - كما يوحي الاسم ، تتبع القاعدة المستندة إلى النمط نمطًا صرفيًا أو سلسلة من الكلمات المستخدمة في المستند.

  القواعد المستندة إلى السياق - تعتمد القواعد المستندة إلى السياق على معنى أو سياق الكلمة في المستند.

• الأنظمة القائمة على التعلم الآلي

  في الأنظمة القائمة على التعلم الآلي ، تُستخدم النمذجة الإحصائية لاكتشاف الكيانات. يتم استخدام التمثيل المستند إلى السمات للوثيقة النصية في هذا النهج. يمكنك التغلب على العديد من عيوب النهجين الأولين حيث يمكن للنموذج التعرف عليه أنواع الكيانات على الرغم من الاختلافات الطفيفة في هجائهم.

تطبيقات NER

لدى NER العديد من حالات الاستخدام في العديد من المجالات المتعلقة بمعالجة اللغة الطبيعية وإنشاء مجموعات بيانات تدريبية لها آلة التعلم و التعلم العميق حلول. بعض تطبيقات NER هي:

• تبسيط دعم العملاء

  يمكن لنظام NER أن يكتشف بسهولة شكاوى العملاء واستفساراتهم وتعليقاتهم بناءً على معلومات مهمة مثل أسماء المنتجات والمواصفات وموقع الفرع والمزيد. يتم تصنيف الشكوى أو الملاحظات بشكل مناسب وتحويلها إلى القسم الصحيح عن طريق تصفية الكلمات الرئيسية ذات الأولوية.

• كفاءة الموارد البشرية

  يساعد NER فرق الموارد البشرية على تحسين عملية التوظيف وتقليل الجداول الزمنية من خلال تلخيص سير ذاتية المتقدمين بسرعة. يمكن لأدوات NER مسح السيرة الذاتية واستخراج المعلومات ذات الصلة - الاسم والعمر والعنوان والمؤهلات والكلية وما إلى ذلك.

  بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لقسم الموارد البشرية أيضًا استخدام أدوات NER لتبسيط سير العمل الداخلي عن طريق تصفية شكاوى الموظفين وإحالتها إلى رؤساء الإدارات المعنية.

• تصنيف المحتوى المبسط

  تصنيف المحتوى هو مهمة شاقة لمقدمي الأخبار. يجعل تصنيف المحتوى إلى فئات مختلفة من السهل اكتشافه واكتساب رؤى وتحديد الاتجاهات وفهم الموضوعات. مسمى التعرف على الكيانات يمكن أن تكون الأداة مفيدة لموفري الأخبار. يمكنه مسح العديد من المقالات وتحديد الكلمات الرئيسية ذات الأولوية واستخراج المعلومات بناءً على الأشخاص والتنظيم والموقع والمزيد.

• تحسين محركات البحث

  NER يساعد في تبسيط وتحسين سرعة وملاءمة نتائج البحث. بدلاً من تشغيل استعلام البحث لآلاف المقالات ، يمكن لنموذج NER تشغيل الاستعلام مرة واحدة وحفظ النتائج. لذلك ، بناءً على العلامات الموجودة في استعلام البحث ، يمكن التقاط المقالات المرتبطة بالاستعلام بسرعة.

• توصية المحتوى الدقيق

  تعتمد العديد من التطبيقات الحديثة على أدوات NER لتقديم تجربة عملاء محسّنة ومخصصة. على سبيل المثال ، تقدم Netflix توصيات مخصصة بناءً على بحث المستخدمين ومحفوظات العرض باستخدام التعرف على الكيانات المسماة.

يجعل التعرف على الكيان المسماة آلة التعلم نماذج أكثر كفاءة وموثوقية. ومع ذلك ، فأنت بحاجة إلى مجموعات بيانات تدريبية عالية الجودة لنماذجك للعمل على المستوى الأمثل وتحقيق الأهداف المرجوة. كل ما تحتاجه هو شريك خدمة ذو خبرة يمكنه تزويدك بمجموعات بيانات عالية الجودة جاهزة للاستخدام. إذا كان الأمر كذلك ، فإن Shaip هو أفضل رهان لك حتى الآن. تواصل معنا للحصول على مجموعات بيانات NER شاملة لمساعدتك على تطوير حلول ML فعالة ومتقدمة لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.