Setiap kali kita mendengar kata atau membaca teks, kita memiliki kemampuan alami untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan kata menjadi orang, tempat, lokasi, nilai, dan banyak lagi. Manusia dapat dengan cepat mengenali sebuah kata, mengkategorikannya dan memahami konteksnya. Misalnya, ketika Anda mendengar kata 'Steve Jobs,' Anda dapat langsung memikirkan setidaknya tiga hingga empat atribut dan memisahkan entitas ke dalam kategori,
- Orang: Steve Jobs
- Perusahaan: Apple
- Lokasi: California
Karena komputer tidak memiliki kemampuan alami ini, komputer memerlukan bantuan kita untuk mengidentifikasi kata atau teks dan mengkategorikannya. Di situlah Pengakuan Entitas Bernama (APM) ikut bermain.
Mari kita dapatkan pemahaman singkat tentang NER dan hubungannya dengan NLP.
Apa itu Pengenalan Entitas Bernama?
Named Entity Recognition adalah bagian dari Natural Language Processing. Tujuan utama dari APM adalah untuk memproses data terstruktur dan tidak terstruktur dan mengklasifikasikan entitas bernama ini ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Beberapa kategori umum termasuk nama, lokasi, perusahaan, waktu, nilai moneter, acara, dan banyak lagi.
Singkatnya, NER berhubungan dengan:
- Pengenalan/deteksi entitas bernama – Mengidentifikasi kata atau rangkaian kata dalam dokumen.
- Klasifikasi entitas bernama – Mengklasifikasikan setiap entitas yang terdeteksi ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya.
Tapi bagaimana NER terkait dengan NLP?
Pemrosesan Bahasa Alami membantu mengembangkan mesin cerdas yang mampu mengekstraksi makna dari ucapan dan teks. Machine Learning membantu sistem cerdas ini untuk terus belajar dengan melatih sejumlah besar bahasa alami set data.
Secara umum, NLP terdiri dari tiga kategori utama:
- Memahami struktur dan aturan bahasa – Sintaksis
- Menurunkan makna kata, teks, dan ucapan dan mengidentifikasi hubungan mereka – Semantik
- Mengidentifikasi dan mengenali kata-kata yang diucapkan dan mengubahnya menjadi teks - Pidato
NER membantu bagian semantik NLP, mengekstraksi makna kata, mengidentifikasi dan menemukannya berdasarkan hubungannya.
Contoh Umum NER
Beberapa contoh umum dari yang telah ditentukan kategorisasi entitas adalah:
Orang: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Lokasi: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge
Organisasi: Samsung, Disney, Universitas Yale, Google
Waktu: 15.35, 12 siang,
Kategori lainnya termasuk nilai Numerik, Ekspresi, Alamat E-Mail, dan Fasilitas.
Ambiguitas dalam Pengenalan Entitas Bernama
Kategori suatu istilah secara intuitif cukup jelas bagi manusia. Namun, tidak demikian halnya dengan komputer – komputer menghadapi masalah klasifikasi. Sebagai contoh:
Kota Manchester (Organisasi) memenangkan Trofi Liga Premier sedangkan dalam kalimat berikut organisasi digunakan secara berbeda. Manchester City (Lokasi) adalah pembangkit tenaga listrik tekstil dan industri.
Kebutuhan model NER Anda data pelatihan untuk melakukan akurat ekstraksi entitas dan klasifikasi. Jika Anda melatih model Anda dalam bahasa Inggris Shakespeare, tentu saja, itu tidak akan dapat menguraikan Instagram.
Pendekatan NER yang berbeda
Tujuan utama dari model NER adalah memberi label entitas dalam dokumen teks dan mengkategorikannya. Tiga pendekatan berikut umumnya digunakan untuk tujuan ini. Namun, Anda juga dapat memilih untuk menggabungkan satu atau lebih metode.
Pendekatan yang berbeda untuk menciptakan sistem NER adalah:
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.
Kasus Penggunaan dan Contoh Pengakuan Entitas Bernama?
Mengungkap Keserbagunaan Named Entity Recognition (NER):
- Chatbot: NER membantu chatbot seperti ChatGPT OpenAI dalam memahami pertanyaan pengguna dengan mengidentifikasi entitas utama.
- Customer Support: Ini mengatur umpan balik pelanggan berdasarkan nama produk, mempercepat waktu respons.
- Keuangan: NER mengekstrak data penting dari laporan keuangan, membantu analisis tren dan penilaian risiko.
- Kesehatan: Ini menarik informasi penting dari catatan klinis, mendorong analisis data lebih cepat.
- HR: Ini menyederhanakan perekrutan dengan merangkum profil pelamar dan menyalurkan umpan balik karyawan.
- Penyedia Berita: NER mengategorikan konten ke dalam informasi dan tren yang relevan, sehingga 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: NER mengekstrak penyebutan merek dari ulasan, sehingga memicu alat analisis sentimen.
Aplikasi NER
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 aplikasi NER adalah:
Dukungan Pelanggan yang Efisien
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 Sederhana
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.
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.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: Studi Kasus: Named Entity Recognition (NER) untuk NLP Klinis]
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.
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 dalam membedakan entitas serupa.
- Adaptasi Khusus Domain: Sumber daya intensif di berbagai domain.
- Ketergantungan Bahasa: Efektivitas bervariasi menurut bahasa.
- 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.