Erkennung von benannten Entitäten (NER)

So funktioniert die Erkennung von benannten Entitäten

NER-Systeme analysieren die sprachliche Struktur und den Kontext von Texten, um Entitäten zu finden und zu kategorisieren. Während sich frühere Systeme stark auf grammatikalische Regeln und Wörterbücher (eine Form der symbolischen KI) stützten, nutzen moderne Ansätze das maschinelle Lernen (ML), insbesondere das Deep Learning (DL). Modelle wie Transformers, die häufig auf Plattformen wie Hugging Face zu finden sind, zeichnen sich durch ihr Verständnis von Kontext und subtilen Sprachmustern aus, was zu einer höheren Genauigkeit führt. Der Prozess umfasst im Allgemeinen die Identifizierung potenzieller Entitäten (Wörter oder Phrasen) mithilfe von Techniken, die oft mit Tokenisierung verbunden sind, und die anschließende Klassifizierung in vordefinierte Kategorien (z. B. PERSON, ORGANISATION, ORT, DATUM, MISC). Diese Klassifizierung stützt sich auf Merkmale, die beim Training auf großen Datensätzen gelernt wurden, die oft speziell für NER-Aufgaben annotiert wurden.

In dem Satz "Am 4. Juli besuchte Sarah Jones als Vertreterin der Acme Corp. den Eiffelturm" würde ein NER-System zum Beispiel erkennen:

• "4. Juli" als DATUM
• "Sarah Jones" als PERSON
• "Eiffelturm" als LOCATION
• "Acme Corp" als ORGANISATION

Diese strukturierte Ausgabe ist für nachgelagerte Aufgaben wie die Datenanalyse oder das Auffüllen eines Wissensgraphen viel nützlicher als der Originaltext allein. Für tiefere technische Einblicke können Sie sich einen Überblick über NER-Techniken verschaffen.

Relevanz und Anwendungen

NER ist eine Eckpfeilertechnologie, die durch die Strukturierung von Textinformationen zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen ermöglicht:

• Extraktion von Informationen: Automatisches Extrahieren wichtiger Details aus Dokumenten wie Nachrichtenartikeln, Berichten oder E-Mails. Zum Beispiel das Extrahieren von Firmennamen, Titeln von Führungskräften und Standorten aus Finanznachrichten-Feeds.
• Kategorisierung und Empfehlung von Inhalten: Verschlagwortung von Artikeln oder Beiträgen mit relevanten Entitäten, um die Organisation zu verbessern und Empfehlungssysteme zu unterstützen.
• Kundenbetreuung: Analyse von Kundenfeedback oder Support-Tickets, um erwähnte Produkte, Standorte oder spezifische Probleme zu identifizieren und so eine schnellere Weiterleitung und Lösung zu ermöglichen. Stellen Sie sich ein System vor, das Support-E-Mails, in denen "iPhone 16" und "New York Store" erwähnt werden, automatisch markiert.
• Gesundheitswesen: Rationalisierung der Verwaltung von Krankenakten durch Extraktion von Patientennamen, Diagnosen, Medikamenten und Dosierungen aus klinischen Notizen, die in Kombination mit Berichten zu Bereichen wie der medizinischen Bildanalyse beitragen.
• Semantische Suche: Verbesserung von Suchmaschinen, um die Bedeutung hinter Anfragen zu verstehen, indem Entitäten in ihnen erkannt werden (z. B. erfordert die Suche nach "Restaurants in der Nähe des Louvre" die Identifizierung von "Louvre" als LOCATION). Tools wie Google Cloud Natural Language AI bieten NER-Funktionen.
• Finanzanalyse: Extrahieren von Firmennamen, Geldwerten und Daten aus Finanzberichten für Marktanalysen und Prognosemodelle.
• Einhaltung von Vorschriften und Sicherheit: Identifizierung sensibler Informationen wie Namen oder Adressen in Dokumenten, um den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR zu gewährleisten.

Die Verwaltung des ML-Lebenszyklus für NER-Modelle, einschließlich Datenannotation und Modellbereitstellung, kann durch Plattformen wie Ultralytics HUB erleichtert werden.

Hauptunterschiede zu verwandten Konzepten

NER wird oft neben anderen NLP-Aufgaben eingesetzt, hat aber einen eigenen Schwerpunkt:

• Stimmungsanalyse: Bestimmt den emotionalen Ton (positiv, negativ, neutral), der in einem Text zum Ausdruck kommt. NER identifiziert, worüber gesprochen wird, während die Stimmungsanalyse ermittelt, wie der Autor darüber denkt.
• Text-Zusammenfassung: Ziel ist es, eine kürzere Version eines Textes zu erstellen, wobei die wichtigsten Informationen erhalten bleiben. NER extrahiert spezifische Entitätserwähnungen, nicht einen komprimierten Überblick über den gesamten Text.
• Objekt-Erkennung: Eine Computer-Vision-Aufgabe (CV), die Objekte innerhalb von Bildern mithilfe von Begrenzungsrahmen identifiziert und lokalisiert. NER arbeitet ausschließlich mit Textdaten, nicht mit visuellen Daten, wie es die YOLO-Modelle von Ultralytics für Erkennungsaufgaben tun.
• Verstehen natürlicher Sprache (NLU): Ein breiterer Bereich, der das Gesamtverständnis der Textbedeutung umfasst, einschließlich Absichtserkennung, Beziehungsextraktion und Auflösung von Koreferenzen. NER ist eine spezifische Teilaufgabe innerhalb des NLU, die sich ausschließlich auf die Identifizierung und Klassifizierung von Entitäten konzentriert.
• Extraktion von Schlüsselwörtern: Identifiziert wichtige Begriffe oder Phrasen in einem Text, die benannte Entitäten sein können oder auch nicht. NER sucht speziell nach vordefinierten Kategorien wie Personen, Orte und Organisationen.

Das Verständnis dieser Unterscheidungen ist entscheidend für die Auswahl der richtigen NLP-Technik für ein bestimmtes Problem, wie es in Leitfäden wie Steps of a Computer Vision Project (auch wenn der Schwerpunkt auf dem Lebenslauf liegt, gelten die Grundsätze) beschrieben wird.