Apa yang Dinamakan Entity Recognition (NER) – Contoh, Kasus Penggunaan, Manfaat & Tantangan

• Sistem berbasis kamus

  Sistem berbasis kamus mungkin merupakan pendekatan APM yang paling sederhana dan mendasar. Ini akan menggunakan kamus dengan banyak kata, sinonim, dan koleksi kosa kata. Sistem akan memeriksa apakah entitas tertentu yang ada dalam teks juga tersedia dalam kosakata. Dengan menggunakan algoritma pencocokan string, pemeriksaan silang entitas dilakukan.

  Salah satu kelemahan menggunakan pendekatan ini adalah ada kebutuhan untuk terus-menerus meningkatkan dataset kosakata untuk berfungsinya model APM secara efektif.

• Sistem berbasis aturan

  Dalam pendekatan ini, informasi diekstraksi berdasarkan seperangkat aturan yang telah ditentukan sebelumnya. Ada dua perangkat aturan utama yang digunakan,

  Aturan berbasis pola – Seperti namanya, aturan berbasis pola mengikuti pola morfologis atau rangkaian kata yang digunakan dalam dokumen.

  Aturan berbasis konteks – Aturan berbasis konteks tergantung pada arti atau konteks kata dalam dokumen.

• Sistem berbasis pembelajaran mesin

  Dalam sistem berbasis pembelajaran mesin, pemodelan statistik digunakan untuk mendeteksi entitas. Representasi berbasis fitur dari dokumen teks digunakan dalam pendekatan ini. Anda dapat mengatasi beberapa kelemahan dari dua pendekatan pertama karena model dapat mengenali jenis entitas meskipun sedikit variasi dalam ejaan mereka.

• Belajar mendalam

  Metode pembelajaran mendalam untuk NER memanfaatkan kekuatan jaringan saraf seperti RNN dan transformator untuk memahami ketergantungan teks jangka panjang. Manfaat utama menggunakan metode ini adalah metode ini cocok untuk tugas NER berskala besar dengan data pelatihan yang melimpah.

  Selain itu, mereka dapat mempelajari pola dan fitur kompleks dari data itu sendiri, sehingga tidak memerlukan pelatihan manual. Tapi ada batasannya. Metode ini memerlukan daya komputasi yang besar dan kuat untuk pelatihan dan penerapan.

• Metode Hibrida

  Metode ini menggabungkan pendekatan seperti berbasis aturan, statistik, dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak entitas bernama. Tujuannya adalah untuk menggabungkan kekuatan masing-masing metode sambil meminimalkan kelemahannya. Bagian terbaik dari penggunaan metode hibrid adalah fleksibilitas yang Anda peroleh dengan menggabungkan beberapa teknik yang dapat digunakan untuk mengekstrak entitas dari beragam sumber data.

  Namun, ada kemungkinan bahwa metode ini menjadi jauh lebih kompleks daripada metode pendekatan tunggal karena ketika Anda menggabungkan beberapa pendekatan, alur kerjanya mungkin membingungkan.

Kasus Penggunaan untuk Pengenalan Entitas Bernama (NER)?

Mengungkap Keserbagunaan Named Entity Recognition (NER):

• Chatbot: Membantu chatbot seperti GPT dalam memahami pertanyaan pengguna dengan mengidentifikasi entitas utama.
• Customer Support: Mengkategorikan umpan balik berdasarkan produk, mempercepat waktu respons.
  
• Keuangan: Mengekstrak data penting dari laporan keuangan, untuk analisis tren dan penilaian risiko.
• Kesehatan: Mengekstrak data pasien dari catatan kesehatan elektronik (EHR).
• HR: Memperlancar perekrutan dengan meringkas profil pelamar dan menyalurkan umpan balik.
• Penyedia Berita: Mengkategorikan konten menjadi informasi yang relevan, mempercepat pelaporan.
• Mesin Rekomendasi: Perusahaan seperti Netflix menggunakan NER untuk mempersonalisasi rekomendasi berdasarkan perilaku pengguna.
• Mesin pencari: Dengan mengkategorikan konten web, NER meningkatkan akurasi hasil pencarian.
• Analisis Sentimen: Emengekstrak penyebutan merek dari ulasan, yang memicu alat analisis sentimen.
• perdagangan elektronik: Meningkatkan pengalaman berbelanja yang dipersonalisasi.
• Hukum: Menganalisis kontrak dan dokumen hukum.

Siapa yang Menggunakan Pengakuan Entitas Bernama (NER)?

NER (Named Entity Recognition) sebagai salah satu teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) yang kuat telah diterapkan di berbagai industri dan domain. Berikut beberapa contohnya:

• Mesin pencari: NER adalah komponen inti mesin pencari modern seperti Google dan Bing. Ini digunakan untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan entitas dari halaman web dan permintaan pencarian untuk memberikan hasil pencarian yang lebih relevan. Misalnya, dengan bantuan NER, mesin pencari dapat membedakan antara “Apple” sebagai perusahaan vs. “apel” sebagai buah berdasarkan konteks.
• Chatbot: Chatbots dan asisten AI dapat menggunakan NER untuk memahami entitas utama dari kueri pengguna. Dengan demikian, chatbots dapat memberikan respons yang lebih tepat. Misalnya, jika Anda bertanya “Temukan restoran Italia di dekat Central Park”, chatbot akan memahami “Italia” sebagai jenis masakannya, “restoran” sebagai tempatnya, dan “Central Park” sebagai lokasinya.
• Jurnalisme Investigasi: Konsorsium Jurnalis Investigasi Internasional (ICIJ), sebuah organisasi media terkenal menggunakan NER untuk menganalisis Panama Papers, kebocoran besar-besaran terhadap 11.5 juta dokumen keuangan dan hukum. Dalam hal ini, NER digunakan untuk secara otomatis mengidentifikasi orang, organisasi, dan lokasi di jutaan dokumen tidak terstruktur, mengungkap jaringan tersembunyi penghindaran pajak di luar negeri.
• Bioinformatika: Dalam bidang BioinformatikaNER digunakan untuk mengekstrak entitas kunci seperti gen, protein, obat, dan penyakit dari makalah penelitian biomedis dan laporan uji klinis. Data tersebut membantu mempercepat proses penemuan obat.
• Pemantauan Media Sosial: Merek melalui media sosial menggunakan NER untuk melacak keseluruhan metrik kampanye iklan mereka dan kinerja pesaing mereka. Misalnya, ada sebuah maskapai penerbangan yang menggunakan NER untuk menganalisis tweet yang menyebutkan merek mereka. Ini mendeteksi komentar negatif seputar entitas seperti “kehilangan bagasi” di bandara tertentu sehingga mereka dapat menyelesaikan masalah secepat mungkin.
• Periklanan Kontekstual: Platform periklanan menggunakan NER untuk mengekstrak entitas utama dari halaman web untuk menampilkan iklan yang lebih relevan di samping konten yang pada akhirnya meningkatkan penargetan iklan dan rasio klik-tayang. Misalnya, jika NER mendeteksi “Hawaii”, “hotel”, dan “pantai” di blog perjalanan, platform iklan akan menampilkan penawaran untuk resor di Hawaii, bukan jaringan hotel umum.
• Perekrutan dan Melanjutkan Penyaringan: Anda dapat menginstruksikan NER untuk menemukan keterampilan dan kualifikasi yang dibutuhkan berdasarkan keahlian, pengalaman, dan latar belakang pelamar. Misalnya, agen perekrutan dapat menggunakan NER untuk mencocokkan kandidat secara otomatis.

Aplikasi Pengenalan Entitas Bernama (NER) di Berbagai Industri

NER memiliki beberapa kasus penggunaan di banyak bidang yang terkait dengan Pemrosesan Bahasa Alami dan pembuatan kumpulan data pelatihan Mesin belajar dan belajar mendalam Solusi. Beberapa aplikasinya adalah:

• Customer Support

  Sistem NER dapat dengan mudah menemukan keluhan, pertanyaan, dan umpan balik pelanggan yang relevan berdasarkan informasi penting seperti nama produk, spesifikasi, lokasi cabang, dan banyak lagi. Keluhan atau umpan balik dengan tepat diklasifikasikan dan dialihkan ke departemen yang benar dengan menyaring kata kunci prioritas.

• Sumber Daya Manusia yang Efisien

  NER membantu tim Sumber Daya Manusia meningkatkan proses perekrutan mereka dan mengurangi tenggat waktu dengan merangkum resume pelamar dengan cepat. Alat NER dapat memindai resume dan mengekstrak informasi yang relevan – nama, usia, alamat, kualifikasi, perguruan tinggi, dan sebagainya.

  Selain itu, departemen SDM juga dapat menggunakan alat NER untuk merampingkan alur kerja internal dengan menyaring keluhan karyawan dan meneruskannya ke kepala departemen terkait.

• Klasifikasi Konten

  Klasifikasi konten adalah tugas besar bagi penyedia berita. Mengklasifikasikan konten ke dalam kategori yang berbeda memudahkan untuk menemukan, mendapatkan wawasan, mengidentifikasi tren, dan memahami subjek. Sebuah Nama Pengakuan Entitas alat ini dapat berguna bagi penyedia berita. Itu dapat memindai banyak artikel, mengidentifikasi kata kunci prioritas, dan mengekstrak informasi berdasarkan orang, organisasi, lokasi, dan banyak lagi.

• Mengoptimalkan Mesin Pencari

  APM membantu dalam menyederhanakan dan meningkatkan kecepatan dan relevansi hasil pencarian. Alih-alih menjalankan kueri penelusuran untuk ribuan artikel, model NER dapat menjalankan kueri satu kali dan menyimpan hasilnya. Jadi, berdasarkan tag dalam kueri penelusuran, artikel yang terkait dengan kueri dapat diambil dengan cepat.

• Rekomendasi Konten yang Akurat

  Beberapa aplikasi modern bergantung pada alat NER untuk memberikan pengalaman pelanggan yang optimal dan disesuaikan. Misalnya, Netflix memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan penelusuran pengguna dan riwayat penayangan menggunakan pengenalan entitas bernama.

Pengenalan Entitas Bernama membuat Anda Mesin belajar model lebih efisien dan dapat diandalkan. Namun, Anda memerlukan kumpulan data pelatihan yang berkualitas agar model Anda dapat bekerja pada tingkat optimal dan mencapai sasaran yang diinginkan. Yang Anda butuhkan hanyalah mitra layanan berpengalaman yang dapat memberi Anda kumpulan data berkualitas yang siap digunakan. Jika itu masalahnya, Shaip adalah pilihan terbaik Anda. Hubungi kami untuk mendapatkan kumpulan data NER yang komprehensif guna membantu Anda mengembangkan solusi ML yang efisien dan canggih untuk model AI Anda.

[Baca juga: Apa itu NLP? Cara Kerja, Manfaat, Tantangan, Contoh

Bagaimana Cara Kerja Pengenalan Entitas Bernama?

Menggali ranah Named Entity Recognition (NER) mengungkap perjalanan sistematis yang terdiri dari beberapa fase:

• Tokenisasi

  Awalnya, data tekstual dibedah menjadi unit-unit yang lebih kecil, disebut token, yang dapat berkisar dari kata hingga kalimat. Misalnya, pernyataan “Barack Obama adalah presiden AS” disegmentasi menjadi beberapa token seperti “Barack”, “Obama”, “was”, “the”, “presiden”, “of”, “the”, dan “ AMERIKA SERIKAT".

• Deteksi Entitas

  Memanfaatkan ramuan pedoman linguistik dan metodologi statistik, nama entitas potensial menjadi sorotan. Mengenali pola seperti penggunaan huruf besar dalam nama (“Barack Obama”) atau format berbeda (seperti tanggal) sangat penting dalam tahap ini.

• Klasifikasi Entitas

  Pasca deteksi, entitas diurutkan ke dalam kategori yang telah ditentukan seperti “Orang”, “Organisasi”, atau “Lokasi”. Model pembelajaran mesin, yang dikembangkan pada kumpulan data berlabel, sering kali mendorong klasifikasi ini. Di sini, “Barack Obama” ditandai sebagai “Orang” dan “USA” sebagai “Lokasi”.

• Evaluasi Kontekstual

  Kehebatan sistem NER sering kali diperkuat dengan mengevaluasi konteks sekitarnya. Misalnya, dalam frasa “Washington menyaksikan peristiwa bersejarah”, konteksnya membantu membedakan “Washington” sebagai lokasi, bukan nama seseorang.

• Penyempurnaan Pasca Evaluasi

  Setelah identifikasi dan klasifikasi awal, penyempurnaan pasca-evaluasi mungkin dilakukan untuk mempertajam hasil. Tahap ini dapat mengatasi ambiguitas, menggabungkan entitas multi-token, atau memanfaatkan basis pengetahuan untuk menambah data entitas.

Pendekatan yang digambarkan ini tidak hanya mengungkap inti dari NER namun juga mengoptimalkan konten untuk mesin pencari, meningkatkan visibilitas proses rumit yang diwujudkan oleh NER.

Perbandingan Alat dan Pustaka NER:

Beberapa alat dan pustaka yang canggih memfasilitasi implementasi NER. Berikut perbandingan beberapa opsi yang populer:

Manfaat & Tantangan NER?

Manfaat:

• Ekstraksi Informasi: NER mengidentifikasi data penting, membantu pengambilan informasi.
• Organisasi Konten: Membantu mengkategorikan konten, berguna untuk database dan mesin pencari.
• Pengalaman Pengguna yang Ditingkatkan: NER menyaring hasil pencarian dan mempersonalisasi rekomendasi.
• Analisis Wawasan: Ini memfasilitasi analisis sentimen dan deteksi tren.
• Alur Kerja Otomatis: NER mempromosikan otomatisasi, menghemat waktu dan sumber daya.

Keterbatasan / Tantangan:

• Resolusi Ambiguitas: Berjuang untuk membedakan entitas serupa seperti “Amazon” sebagai sungai atau perusahaan.
• Adaptasi Khusus Domain: Sumber daya intensif di berbagai domain.
• Variasi Bahasa: Efektivitasnya bervariasi karena perbedaan bahasa gaul dan daerah.
• Kelangkaan Data Berlabel: Membutuhkan kumpulan data berlabel besar untuk pelatihan.
• Menangani Data Tidak Terstruktur: Memerlukan teknik tingkat lanjut.
• Pengukuran Kinerja: Evaluasi yang akurat itu rumit.
• Pemrosesan Real-Time: Menyeimbangkan kecepatan dengan akurasi merupakan suatu tantangan.
• Ketergantungan Konteks: Keakuratan bergantung pada pemahaman nuansa teks di sekitarnya.
• Ketersebaran Data: Memerlukan kumpulan data berlabel yang banyak, terutama untuk area khusus.

Masa depan NER

Meskipun Named Entity Recognition (NER) adalah bidang yang sudah mapan, masih banyak pekerjaan yang harus dilakukan. Salah satu bidang menjanjikan yang dapat kita pertimbangkan adalah teknik pembelajaran mendalam termasuk transformator dan model bahasa terlatih, sehingga kinerja NER dapat lebih ditingkatkan.

Ide menarik lainnya adalah membangun sistem APM khusus untuk berbagai profesi, seperti dokter atau pengacara. Karena industri yang berbeda memiliki tipe dan pola identitasnya masing-masing, menciptakan sistem NER dalam konteks spesifik ini dapat memberikan hasil yang lebih tepat dan relevan.

Selain itu, NER multibahasa dan lintas bahasa juga merupakan bidang yang berkembang lebih cepat dari sebelumnya. Dengan meningkatnya globalisasi bisnis, kita perlu mengembangkan sistem NER yang dapat menangani beragam struktur dan skrip linguistik.

Kesimpulan