Erkennung von benannten Entitäten (NER)
Gewinnen Sie neue Erkenntnisse mit Named Entity Recognition (NER). Entdecken Sie, wie KI unstrukturierten Text in verwertbare Daten für verschiedene Anwendungen verwandelt.
Die Erkennung von benannten Entitäten (Named Entity Recognition, NER) ist eine grundlegende Aufgabe im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), bei der es um die automatische Identifizierung und Klassifizierung benannter Entitäten in unstrukturiertem Text in vordefinierte Kategorien geht. Bei diesen Entitäten kann es sich um beliebige Objekte der realen Welt handeln, z. B. um Personen, Organisationen, Orte, Daten, Mengen oder Geldwerte. Das Hauptziel von NER besteht darin, strukturierte Informationen aus unstrukturiertem Text zu extrahieren, damit Maschinen die menschliche Sprache leichter verstehen und verarbeiten können. Durch die Umwandlung von Rohtext in ein maschinenlesbares Format dient NER als grundlegender Schritt für viele KI-Anwendungen auf höherer Ebene, einschließlich Information Retrieval, Beantwortung von Fragen und Inhaltsanalyse.
Moderne NER-Systeme basieren in der Regel auf maschinellen Lernmodellen, insbesondere auf Deep-Learning-Architekturen. Diese Modelle werden auf großen, kommentierten Datensätzen trainiert, in denen Menschen die Entitäten bereits beschriftet haben. Anhand dieser Trainingsdaten lernt das Modell, die kontextuellen Muster und sprachlichen Merkmale zu erkennen, die mit verschiedenen Entitätstypen verbunden sind. Fortgeschrittene Modelle wie BERT und andere Transformer-basierte Architekturen sind bei der NER sehr effektiv, da sie den gesamten Kontext eines Satzes verarbeiten können, um genaue Vorhersagen zu treffen.
Anwendungen in der realen Welt
NER ist eine Eckpfeilertechnologie, die zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Branchen unterstützt. Durch die Strukturierung von Informationen ermöglicht sie die Automatisierung und liefert wertvolle Erkenntnisse.
- Inhaltsempfehlungen und Suche: Nachrichtenanbieter und Inhaltsplattformen nutzen NER, um Artikel zu scannen, wichtige Personen, Orte und Themen zu identifizieren und die Inhalte dann entsprechend zu kennzeichnen. Dadurch wird die Relevanz von Suchergebnissen verbessert und es werden personalisierte Inhaltsempfehlungsmaschinen betrieben. So kann ein System beispielsweise "Apple Inc." als Unternehmen und "Tim Cook" als Person identifizieren und Artikel über beide verlinken. Dies ist eine Schlüsselkomponente für die Verbesserung der semantischen Suchfunktionen.
- KI im Gesundheitswesen: Im medizinischen Bereich wird NER verwendet, um wichtige Informationen aus klinischen Notizen, Forschungsunterlagen und Patientenakten zu extrahieren. Sie kann Patientennamen, Krankheiten, Symptome, Medikamente und Dosierungen identifizieren. Diese strukturierten Daten sind für die Beschleunigung der medizinischen Bildanalyse, die Optimierung des Abgleichs klinischer Studien und den Aufbau umfassender Wissensgraphen für die medizinische Forschung von entscheidender Bedeutung.
- Automatisierung des Kundensupports: Chatbots und Supportsysteme nutzen NER, um Benutzeranfragen besser zu verstehen. In dem Satz "Der Bildschirm meines iPhone 15 ist gerissen" würde ein NER-Modell beispielsweise "iPhone 15" als Produkt und "gerissener Bildschirm" als Problem identifizieren. Auf diese Weise kann das System das Ticket automatisch kategorisieren und es an die richtige Support-Abteilung weiterleiten, was die Effizienz erhöht.
NER vs. Verwandte Konzepte
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.
- Extraktion von Schlüsselwörtern: Bei dieser Aufgabe werden wichtige Begriffe oder Phrasen in einem Text identifiziert. Während einige Schlüsselwörter benannte Entitäten sein können, ist die Schlüsselwort-Extraktion breiter angelegt und weniger strukturiert. NER identifiziert speziell Entitäten und klassifiziert sie in vordefinierte Kategorien wie
PERSON oder LOCATION. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Quellen zur Stichwort-Extraktion. - Objekt-Erkennung: Hierbei handelt es sich um eine Aufgabe der Computer Vision (CV), bei der Objekte in Bildern mithilfe von Techniken wie Bounding Boxes identifiziert und lokalisiert werden. NER arbeitet mit reinen Textdaten, während Modelle wie Ultralytics YOLO die Erkennung auf visuellen Daten für verschiedene Erkennungsaufgaben durchführen.
- Natürliches Sprachverstehen (NLU): Ein breiterer Bereich, der das Gesamtverständnis der Textbedeutung umfasst, einschließlich der Erkennung von Absichten und der Extraktion von Beziehungen. NER wird als eine spezifische Teilaufgabe innerhalb des NLU betrachtet, die sich ausschließlich auf die Identifizierung und Klassifizierung von Entitäten konzentriert.
- Text-Zusammenfassung: Ziel ist es, eine prägnante Zusammenfassung eines langen Dokuments zu erstellen. Auch wenn NER verwendet werden kann, um wichtige Entitäten zu identifizieren, die in die Zusammenfassung aufgenommen werden sollen, ist das primäre Ziel die Verdichtung, nicht die Extraktion.
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