Glossario

Riconoscimento di entità denominate (NER)

Sbloccate le intuizioni con il Named Entity Recognition (NER). Scoprite come l'IA trasforma il testo non strutturato in dati utilizzabili per diverse applicazioni.

Il riconoscimento di entità denominate (NER) è un'attività fondamentale dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che prevede l'identificazione e la classificazione automatica di entità denominate in testi non strutturati in categorie predefinite. Queste entità possono essere qualsiasi oggetto del mondo reale, come persone, organizzazioni, luoghi, date, quantità o valori monetari. L'obiettivo principale della NER è estrarre informazioni strutturate da testi non strutturati, facilitando la comprensione e l'elaborazione del linguaggio umano da parte delle macchine. Trasformando il testo grezzo in un formato leggibile dalla macchina, la NER è un passo fondamentale per molte applicazioni di IA di livello superiore, tra cui il recupero di informazioni, la risposta alle domande e l'analisi dei contenuti.

I moderni sistemi NER sono in genere costruiti utilizzando modelli di apprendimento automatico, in particolare architetture di deep learning. Questi modelli vengono addestrati su grandi insiemi di dati annotati in cui l'uomo ha già etichettato le entità. Grazie a questi dati di addestramento, il modello impara a riconoscere i modelli contestuali e le caratteristiche linguistiche associate ai diversi tipi di entità. Modelli avanzati come BERT e altre architetture basate su Transformer sono molto efficaci per la NER perché possono elaborare l'intero contesto di una frase per fare previsioni accurate.

Applicazioni del 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 e ricerca di contenuti: I fornitori di notizie e le piattaforme di contenuti utilizzano il NER per analizzare gli articoli, identificare persone, luoghi e argomenti chiave e quindi etichettare i contenuti di conseguenza. Questo migliora la pertinenza dei risultati di ricerca e alimenta i motori di raccomandazione dei contenuti personalizzati. Per esempio, un sistema può identificare "Apple Inc." come un'organizzazione e "Tim Cook" come una persona, collegando gli articoli su entrambi. Si tratta di una componente fondamentale per migliorare le capacità di ricerca semantica.
  • L'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria: In campo medico, il NER viene utilizzato per estrarre informazioni critiche da note cliniche, documenti di ricerca e cartelle cliniche dei pazienti. È in grado di identificare i nomi dei pazienti, le malattie, i sintomi, i farmaci e i dosaggi. Questi dati strutturati sono fondamentali per accelerare l'analisi delle immagini mediche, ottimizzare l'abbinamento degli studi clinici e costruire grafici di conoscenza completi per la ricerca medica.
  • Automazione dell'assistenza clienti: I chatbot e i sistemi di assistenza utilizzano il NER per comprendere meglio le domande degli utenti. Ad esempio, nella frase "Lo schermo del mio iPhone 15 è incrinato", un modello NER identificherebbe "iPhone 15" come prodotto e "schermo incrinato" come problema. Ciò consente al sistema di classificare automaticamente il ticket e di indirizzarlo al reparto di assistenza corretto, migliorando l'efficienza.

NER e concetti correlati

La NER viene spesso utilizzata insieme ad altre attività di NLP, ma ha un obiettivo distinto:

  • Sentiment Analysis: Determina il tono emotivo (positivo, negativo, neutro) espresso nel testo. La NER identifica l'argomento di cui si parla, mentre la sentiment analysis identifica i sentimenti dell'autore.
  • Estrazione delle parole chiave: Questo compito identifica termini o frasi importanti in un testo. Mentre alcune parole chiave possono essere entità nominate, l'estrazione delle parole chiave è più ampia e meno strutturata. La NER identifica specificamente le entità e le classifica in categorie predefinite come PERSON o LOCATION. Per saperne di più, consultare il sito fonti sull'estrazione di parole chiave.
  • Rilevamento di oggetti: Si tratta di un'attività di Computer Vision (CV) che identifica e localizza gli oggetti all'interno delle immagini utilizzando tecniche come i riquadri di delimitazione. Il NER opera esclusivamente su dati testuali, mentre modelli come Ultralytics YOLO eseguono il rilevamento su dati visivi per vari compiti di rilevamento.
  • Comprensione del linguaggio naturale (NLU): Un campo più ampio che comprende la comprensione complessiva del significato del testo, incluso il riconoscimento delle intenzioni e l'estrazione delle relazioni. Il NER è considerato un sottocompito specifico all'interno dell'NLU, incentrato esclusivamente sull'identificazione e la classificazione delle entità.
  • Riassunto del testo: Ha lo scopo di creare un riassunto conciso di un lungo documento. Sebbene possa utilizzare il NER per identificare le entità chiave da includere nel riassunto, il suo obiettivo principale è la condensazione, non l'estrazione.

Strumenti e piattaforme

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

  • Librerie: Le librerie open-source come spaCy e NLTK sono ampiamente utilizzate e forniscono modelli pre-addestrati e strumenti per la creazione di sistemi NER personalizzati. Queste librerie gestiscono compiti complessi come la tokenizzazione e l'estrazione di caratteristiche.
  • Piattaforme: Hugging Face Hub offre migliaia di modelli pre-addestrati, tra cui molti per il NER, che possono essere messi a punto per casi d'uso specifici. Per gestire il ciclo di vita del modello end-to-end, piattaforme come Ultralytics HUB offrono solide funzionalità MLOps, dall'addestramento e dalla convalida alla distribuzione finale del modello. Sebbene Ultralytics sia specializzata in CV, i principi di MLOps sono universali in tutti i settori dell'IA. Per maggiori dettagli, consultare la nostra documentazione.

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