개체명 인식(NER)

개체명 인식(NER)은 비정형 텍스트에서 명명된 개체를 자동으로 식별하고 미리 정의된 범주로 분류하는 것을 포함하는 자연어 처리(NLP)의 기본 작업입니다. 이러한 개체는 사람, 조직, 위치, 날짜, 수량 또는 통화 가치와 같은 실제 객체가 될 수 있습니다. NER의 주요 목표는 비정형 텍스트에서 구조화된 정보를 추출하여 기계가 인간의 언어를 더 쉽게 이해하고 처리할 수 있도록 하는 것입니다. 원시 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환함으로써 NER은 정보 검색, 질의 응답 및 콘텐츠 분석을 포함한 많은 고급 AI 애플리케이션의 기본 단계 역할을 합니다.

최신 NER 시스템은 일반적으로 머신 러닝 모델, 특히 딥러닝 아키텍처를 사용하여 구축됩니다. 이러한 모델은 사람이 이미 엔터티에 레이블을 지정한 대규모 주석 처리된 데이터 세트에서 학습됩니다. 이 학습 데이터를 통해 모델은 다양한 엔터티 유형과 관련된 컨텍스트 패턴과 언어적 특징을 인식하는 방법을 학습합니다. BERT 및 기타 Transformer 기반 아키텍처와 같은 고급 모델은 문장 전체의 컨텍스트를 처리하여 정확한 예측을 수행할 수 있기 때문에 NER에 매우 효과적입니다.

실제 애플리케이션

NER은 다양한 산업 분야에서 수많은 애플리케이션을 지원하는 초석 기술입니다. 정보를 구조화함으로써 자동화를 가능하게 하고 귀중한 통찰력을 제공합니다.

• 콘텐츠 추천 및 검색: 뉴스 제공업체 및 콘텐츠 플랫폼은 NER을 사용하여 기사를 스캔하고, 주요 인물, 장소 및 주제를 식별한 다음, 그에 따라 콘텐츠에 태그를 지정합니다. 이는 검색 결과의 관련성을 개선하고 개인화된 콘텐츠 추천 엔진을 강화합니다. 예를 들어, 시스템은 'Apple Inc.'를 조직으로, 'Tim Cook'을 사람으로 식별하여 둘 다에 대한 기사를 연결할 수 있습니다. 이는 시맨틱 검색 기능을 향상시키는 핵심 요소입니다.
• 헬스케어 분야의 AI: 의료 분야에서 NER은 임상 노트, 연구 논문 및 환자 기록에서 중요한 정보를 추출하는 데 사용됩니다. 환자 이름, 질병, 증상, 약물 및 복용량을 식별할 수 있습니다. 이 구조화된 데이터는 의료 영상 분석를 가속화하고, 임상 시험 매칭을 간소화하고, 의료 연구를 위한 포괄적인 지식 그래프를 구축하는 데 매우 중요합니다.
• 고객 지원 자동화: 챗봇 및 지원 시스템은 NER을 사용하여 사용자 쿼리를 보다 효과적으로 이해합니다. 예를 들어, "내 iPhone 15 화면이 깨졌습니다."라는 문장에서 NER 모델은 "iPhone 15"를 제품으로, "깨진 화면"을 문제로 식별합니다. 이를 통해 시스템은 티켓을 자동으로 분류하고 올바른 지원 부서로 라우팅하여 효율성을 높일 수 있습니다.

NER과 관련 개념 비교

NER은 종종 다른 NLP 작업과 함께 사용되지만 뚜렷한 초점을 가지고 있습니다.

• 감성 분석: 텍스트에 표현된 감정적 어조(긍정적, 부정적, 중립적)를 결정합니다. NER은 무엇이 논의되고 있는지를 식별하고, 감성 분석은 작성자가 그것에 대해 어떻게 느끼는지를 식별합니다.
• 키워드 추출: 이 작업은 텍스트에서 중요한 용어나 구문을 식별합니다. 일부 키워드는 고유명사가 될 수 있지만, 키워드 추출은 더 광범위하고 덜 구조화되어 있습니다. NER은 특정적으로 엔터티를 식별하고 미리 정의된 범주로 분류합니다. PERSON 또는 LOCATION자세한 내용은 다음에서 확인하세요. 키워드 추출 자료.
• 객체 감지: 이는 바운딩 박스와 같은 기술을 사용하여 이미지 내에서 객체를 식별하고 위치를 찾는 컴퓨터 비전(CV) 작업입니다. NER은 순전히 텍스트 데이터에서 작동하는 반면, Ultralytics YOLO와 같은 모델은 다양한 감지 작업을 위해 시각적 데이터에서 감지를 수행합니다.
• 자연어 이해(NLU): 의도 인식 및 관계 추출을 포함하여 텍스트 의미의 전체적인 이해를 포괄하는 더 넓은 분야입니다. NER은 엔터티 식별 및 분류에만 초점을 맞춘 NLU 내의 특정 하위 작업으로 간주됩니다.
• 텍스트 요약: 이는 긴 문서의 간결한 요약을 만드는 것을 목표로 합니다. 요약에 포함할 주요 엔터티를 식별하기 위해 NER을 사용할 수 있지만, 주요 목표는 추출이 아닌 압축입니다.

도구 및 플랫폼

도구 및 라이브러리의 강력한 에코시스템은 NER 모델 개발을 지원합니다.

• 라이브러리: spaCy 및 NLTK와 같은 오픈 소스 라이브러리는 널리 사용되며 사전 훈련된 모델과 사용자 지정 NER 시스템 구축 도구를 제공합니다. 이러한 라이브러리는 토큰화 및 특징 추출과 같은 복잡한 작업을 처리합니다.
• 플랫폼: Hugging Face Hub는 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정할 수 있는 NER을 포함하여 수천 개의 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 엔드 투 엔드 모델 수명 주기를 관리하기 위해 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 훈련 및 검증에서 최종 모델 배포에 이르기까지 강력한 MLOps 기능을 제공합니다. Ultralytics는 CV를 전문으로 하지만 MLOps의 원칙은 AI 도메인 전반에 걸쳐 보편적입니다. 자세한 내용은 설명서에서 확인할 수 있습니다.