Named Entity Recognition (NER)

Il Named Entity Recognition (NER) è un'attività fondamentale nell'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) che prevede l'identificazione e la classificazione automatica di entità nominate in testo non strutturato in categorie predefinite. Queste entità possono essere qualsiasi oggetto del mondo reale, come persone, organizzazioni, luoghi, date, quantità o valori monetari. L'obiettivo principale del NER è estrarre informazioni strutturate da testo non strutturato, rendendo più facile per le macchine comprendere ed elaborare il linguaggio umano. Trasformando il testo grezzo in un formato leggibile dalla macchina, il NER funge da passaggio fondamentale per molte applicazioni di IA di livello superiore, tra cui il recupero di informazioni, il question answering e l'analisi dei contenuti.

I moderni sistemi NER sono in genere costruiti utilizzando modelli di machine learning, in particolare architetture di deep learning. Questi modelli sono addestrati su grandi dataset annotati in cui gli esseri umani hanno già etichettato le entità. Attraverso questi dati di addestramento, il modello impara a riconoscere i pattern contestuali e le feature linguistiche associate a diversi tipi di entità. Modelli avanzati come BERT e altre architetture basate su Transformer sono altamente efficaci nel NER perché possono elaborare l'intero contesto di una frase per fare previsioni accurate.

Applicazioni nel mondo reale

Il NER è una tecnologia fondamentale che alimenta numerose applicazioni in vari settori. Strutturando le informazioni, consente l'automazione e fornisce preziose informazioni.

• Raccomandazione di contenuti e ricerca: I fornitori di notizie e le piattaforme di contenuti utilizzano NER per scansionare gli articoli, identificare persone, luoghi e argomenti chiave e quindi taggare il contenuto di conseguenza. Ciò migliora la pertinenza dei risultati di ricerca e alimenta i motori di raccomandazione di contenuti personalizzati. Ad esempio, un sistema può identificare "Apple Inc." come un'organizzazione e "Tim Cook" come una persona, collegando articoli su entrambi. Questo è un componente chiave per migliorare le capacità di ricerca semantica.
• AI nel settore sanitario: In campo medico, NER viene utilizzato per estrarre informazioni critiche da note cliniche, articoli di ricerca e cartelle cliniche dei pazienti. Può identificare nomi di pazienti, malattie, sintomi, farmaci e dosaggi. Questi dati strutturati sono vitali per accelerare l'analisi di immagini mediche, semplificare l'abbinamento di studi clinici e costruire knowledge graph completi per la ricerca medica.
• Automazione dell'assistenza clienti: I chatbot e i sistemi di supporto utilizzano NER per comprendere più efficacemente le query degli utenti. Ad esempio, nella frase "Lo schermo del mio iPhone 15 è rotto", un modello NER identificherebbe "iPhone 15" come prodotto e "schermo rotto" come problema. Ciò consente al sistema di classificare automaticamente il ticket e indirizzarlo al reparto di supporto corretto, migliorando l'efficienza.

NER vs. Concetti correlati

Il NER viene spesso utilizzato insieme ad altre attività di NLP, ma ha un focus distinto:

• Analisi del sentiment: Determina il tono emotivo (positivo, negativo, neutro) espresso in un testo. NER identifica cosa viene discusso, mentre l'analisi del sentiment identifica come l'autore si sente al riguardo.
• Estrazione di parole chiave: Questa attività identifica termini o frasi importanti in un testo. Mentre alcune parole chiave possono essere entità nominate, l'estrazione di parole chiave è più ampia e meno strutturata. NER identifica specificamente le entità e le classifica in categorie predefinite come PERSON o LOCATION. Puoi saperne di più su questo argomento qui: fonti sull'estrazione di parole chiave.
• Rilevamento di oggetti: Questa è un'attività di Visione artificiale (CV) che identifica e localizza gli oggetti all'interno delle immagini utilizzando tecniche come i riquadri di delimitazione. NER opera esclusivamente su dati di testo, mentre modelli come Ultralytics YOLO eseguono il rilevamento su dati visivi per varie attività di rilevamento.
• Comprensione del linguaggio naturale (NLU): Un campo più ampio che comprende la comprensione generale del significato del testo, inclusi il riconoscimento dell'intento e l'estrazione delle relazioni. NER è considerato una sotto-attività specifica all'interno della NLU, focalizzata esclusivamente sull'identificazione e la classificazione delle entità.
• Riassunto del testo: This aims to create a concise summary of a long document. While it might use NER to identify key entities to include in the summary, its primary goal is condensation, not extraction.

Strumenti e Piattaforme

Un solido ecosistema di strumenti e librerie supporta lo sviluppo di modelli NER.

• Librerie: Librerie open source come spaCy e NLTK sono ampiamente utilizzate e forniscono modelli pre-addestrati e strumenti per la costruzione di sistemi NER personalizzati. Queste librerie gestiscono compiti complessi come la tokenizzazione e l'estrazione di caratteristiche.
• Piattaforme: l'Hugging Face Hub offre migliaia di modelli pre-addestrati, inclusi molti per NER, che possono essere messi a punto per casi d'uso specifici. Per la gestione del ciclo di vita del modello end-to-end, piattaforme come Ultralytics HUB forniscono solide funzionalità MLOps, dall'addestramento e validazione al deployment finale del modello. Mentre Ultralytics è specializzata in CV, i principi di MLOps sono universali tra i domini dell'AI. Puoi trovare maggiori dettagli nella nostra documentazione.