NER расшифровывается как распознавание именованных объектов. Это метод обработки естественного языка, который включает в себя идентификацию и классификацию именованных сущностей в неструктурированном тексте по заранее определенным категориям, таким как человек, организация, местоположение, дата, время и другие. Целью NER является извлечение структурированной информации из текста, которую затем можно использовать для различных приложений, таких как поиск информации, машинный перевод, анализ тональности и т. д. NER обычно используется в таких областях, как анализ социальных сетей, агрегация новостей и рекомендации по продуктам для электронной коммерции.
Существует несколько методов и инструментов для определения NER в текстовых данных. Лучшее решение для идентификации NER зависит от конкретного варианта использования, объема данных и требований к точности. Вот некоторые часто используемые методы и инструменты для идентификации NER:
- Системы на основе правил. Эти системы используют набор созданных вручную правил и шаблонов для идентификации именованных объектов в текстовых данных. Системы, основанные на правилах, часто точны, но требуют ручной работы для разработки и обслуживания.
- Статистические модели. Эти модели используют алгоритмы машинного обучения, такие как скрытые марковские модели (HMM), условные случайные поля (CRF) и модели глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и преобразователи, для идентификации именованных сущностей. . Статистические модели требуют больших объемов размеченных данных для обучения и являются более точными, чем системы, основанные на правилах.
- Предварительно обученные модели. Предварительно обученные модели NER доступны в различных библиотеках, таких как Spacy, NLTK и Stanford NLP. Эти модели обучаются на больших объемах текстовых данных и могут быть точно настроены для конкретных предметных областей или языков.
- Гибридные системы. Эти системы сочетают в себе сильные стороны моделей, основанных на правилах, и статистических моделей для повышения точности определения NER. Например, система, основанная на правилах, может использоваться для идентификации часто встречающихся именованных объектов, а статистическая модель может использоваться для выявления редких или зависящих от контекста именованных объектов.
В конечном счете, лучшее решение для идентификации NER зависит от конкретных потребностей вашего проекта. Важно оценить различные методы и инструменты и выбрать тот, который обеспечивает наилучший баланс между точностью, скоростью и экономической эффективностью для вашего конкретного случая использования.
Существует несколько популярных пакетов для распознавания именованных объектов (NER), но три лучших пакета:
- spaCy: spaCy — это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом для НЛП, написанная на Python. Он предоставляет предварительно обученные модели для нескольких языков, включая английский, немецкий, французский и испанский. Модель NER от spaCy известна своей точностью и скоростью, ее легко использовать благодаря удобному API. Библиотека также поддерживает индивидуальное обучение и оценку NER.
- Stanford CoreNLP: Stanford CoreNLP — это набор инструментов для обработки естественного языка, разработанный Стэнфордским университетом. Он включает модель NER, которая поддерживает несколько языков, включая английский, китайский и арабский. Библиотека предоставляет API для Python и нескольких других языков.
- NLTK: NLTK (Natural Language Toolkit) — это популярная библиотека Python для задач NLP, включая NER. Он предоставляет предварительно обученные модели NER для нескольких языков, включая английский, голландский и испанский. NLTK также поддерживает индивидуальное обучение и оценку NER.
Все три пакета широко используются и обеспечивают надежные модели NER, но выбор пакета зависит от конкретных требований проекта.
Другие пакеты (неизвестная версия //лично для меня)
ВОРОТА
GATE (Общая архитектура для текстовой инженерии) — это программная платформа с открытым исходным кодом для задач NLP, включая NER. Он предоставляет набор инструментов и библиотек для разработки пользовательских конвейеров NLP для различных задач, включая NER. Вот некоторые из пакетов GATE для NER:
- ЭННИ: ЭННИ (почти новая система извлечения информации) — это встроенный в GATE конвейер, который включает в себя несколько компонентов НЛП, в том числе распознаватель именованных сущностей. Компонент NER в ANNIE использует набор созданных вручную правил и методов сопоставления с образцом для идентификации именованных сущностей.
- JAPE: JAPE (Java Annotation Patterns Engine) — это основанный на правилах язык в GATE, который позволяет пользователям разрабатывать собственные правила для NER. Правила JAPE определяют шаблоны, соответствующие конкретным именованным объектам, и эти правила можно комбинировать для формирования полного конвейера NER.
- Stanford NER: Stanford NER — это сторонний пакет, который можно интегрировать в GATE для NER. Он использует статистическую модель, обученную на больших объемах текстовых данных, для идентификации именованных сущностей. В пакет входят предварительно обученные модели для нескольких языков, включая английский, испанский, немецкий и французский.
- LingPipe: LingPipe — еще один сторонний пакет, который можно интегрировать в GATE для NER. Он использует гибридный подход, сочетающий основанные на правилах и статистические модели для идентификации именованных сущностей. LingPipe предоставляет предварительно обученные модели для нескольких языков, включая английский, испанский и китайский.
GATE предоставляет гибкую и расширяемую платформу для разработки пользовательских конвейеров NER, а поддержка сторонних пакетов позволяет пользователям выбирать лучшее решение NER для своих конкретных потребностей. Однако GATE требует некоторых навыков программирования и может иметь более крутую кривую обучения, чем другие пакеты NER, такие как spaCy или NLTK.
ДИППАВЛОВ
DeepPavlov — это библиотека с открытым исходным кодом для создания диалоговых систем искусственного интеллекта, включая задачи NLP, такие как NER. Он предоставляет несколько предварительно обученных моделей и конвейеров для различных задач NLP, включая NER. Вот некоторые из пакетов DeepPavlov для NER:
- BERT-ner: BERT-ner — это модель NER, основанная на архитектуре двунаправленных представлений кодировщика от преобразователей (BERT). Это модель глубокого обучения, которая использует предварительно обученные вложения BERT для идентификации именованных объектов. BERT-ner поддерживает несколько языков, включая английский, немецкий, испанский, голландский и другие.
- ConveRT: ConveRT — это предварительно обученная модель, использующая архитектуру с двойным кодировщиком для кодирования входного текста и вывода именованных объектов. ConveRT обучается на больших объемах разговорных данных и поддерживает несколько языков, включая английский, немецкий, испанский, голландский и другие.
- Распознавание именованных объектов с CRF: это предварительно обученная модель, которая использует условные случайные поля (CRF) для идентификации именованных объектов. Модель основана на CRF с линейной цепочкой, которая учитывает контекстную информацию во входном тексте, чтобы делать прогнозы сущностей. Модель поддерживает несколько языков, включая английский, немецкий, испанский и другие.
- Stanford NER: DeepPavlov также поддерживает интеграцию пакета Stanford NER для NER. В пакет входят предварительно обученные модели для нескольких языков, включая английский, испанский, немецкий и французский. Stanford NER использует статистическую модель, основанную на CRF, для идентификации именованных объектов.
DeepPavlov предоставляет гибкую и удобную платформу для разработки пользовательских конвейеров NER, а его предварительно обученные модели и конвейеры обеспечивают хорошую отправную точку для многих задач NER. Однако, как и в случае с любой предварительно обученной моделью, ее производительность может варьироваться в зависимости от конкретной задачи и предметной области. В некоторых случаях для достижения оптимальной производительности может потребоваться тонкая настройка или индивидуальное обучение.
Узнайте больше о DeepPavlov из статьи DeepPavlov: диалоговый ИИ-фреймворк с открытым исходным кодом.
АЛЛЕННЛП
AllenNLP — это библиотека с открытым исходным кодом для задач NLP, включая NER. Он предоставляет готовые модели и инструменты для различных задач НЛП, включая распознавание именованных сущностей. Вот некоторые из пакетов AllenNLP для NER:
- CRFClassifier: CRFClassifier — это предварительно созданная модель NER в AllenNLP, которая использует условные случайные поля (CRF) для идентификации именованных объектов. Модель поддерживает несколько языков, включая английский, немецкий и испанский. Модель принимает входной текст как последовательность токенов и присваивает каждому токену метку, указывающую, является ли он частью именованного объекта или нет.
- ElmoTokenEmbedder: ElmoTokenEmbedder — это предварительно созданный инструмент в AllenNLP, который обеспечивает контекстуализированные вложения токенов на основе архитектуры ELMo (встраивания из языковых моделей). Вложения фиксируют контекстное значение входного текста, что может повысить точность моделей NER.
- Тонкая настройка предварительно обученных моделей: AllenNLP также предоставляет инструменты для тонкой настройки предварительно обученных моделей для NER. Например, он предоставляет предварительно обученные модели на основе архитектур BERT и RoBERTa, которые можно точно настроить для конкретных задач NER. Тонкая настройка предварительно обученных моделей может повысить точность моделей NER, особенно для задач, специфичных для предметной области.
- Пользовательское обучение: AllenNLP предоставляет инструменты для индивидуального обучения моделей NER. Пользователи могут определять свои собственные архитектуры моделей, функции потерь и конвейеры обучения. Индивидуальное обучение позволяет пользователям создавать модели NER с учетом их конкретных потребностей и предметной области.
AllenNLP предоставляет гибкую и мощную платформу для задач NER, а ее готовые модели и инструменты обеспечивают хорошую отправную точку для многих задач NER. Однако, как и в случае с любой предварительно обученной моделью, ее производительность может варьироваться в зависимости от конкретной задачи и предметной области. В некоторых случаях для достижения оптимальной производительности может потребоваться тонкая настройка или индивидуальное обучение.
Узнайте больше об AllenNLP из GitHub — allenai/allennlp: исследовательская библиотека НЛП с открытым исходным кодом, построенная на PyTorch.
Приятного чтения.