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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.