Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), yapılandırılmamış metindeki adlandırılmış varlıkları otomatik olarak tanımlamayı ve önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırmayı içeren Doğal Dil İşleme (NLP)'de temel bir görevdir. Bu varlıklar, kişiler, kuruluşlar, konumlar, tarihler, miktarlar veya parasal değerler gibi herhangi bir gerçek dünya nesnesi olabilir. NER'in temel amacı, yapılandırılmamış metinden yapılandırılmış bilgi çıkarmak ve makinelerin insan dilini anlamasını ve işlemesini kolaylaştırmaktır. Ham metni makine tarafından okunabilir bir biçime dönüştürerek NER, bilgi erişimi, soru cevaplama ve içerik analizi dahil olmak üzere birçok üst düzey yapay zeka uygulaması için temel bir adım olarak hizmet eder.

Modern NER sistemleri tipik olarak makine öğrenimi modelleri, özellikle de derin öğrenme mimarileri kullanılarak oluşturulur. Bu modeller, insanların zaten varlıkları etiketlediği büyük, etiketlenmiş veri kümeleri üzerinde eğitilir. Bu eğitim verileri aracılığıyla model, farklı varlık türleriyle ilişkili bağlamsal kalıpları ve dilsel özellikleri tanımayı öğrenir. BERT ve diğer Transformatör tabanlı mimariler gibi gelişmiş modeller, bir cümlenin tüm bağlamını doğru tahminler yapmak için işleyebildikleri için NER'de oldukça etkilidir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

NER, çeşitli sektörlerdeki çok sayıda uygulamaya güç veren temel bir teknolojidir. Bilgileri yapılandırarak otomasyonu sağlar ve değerli içgörüler sunar.

• İçerik Önerisi ve Arama: Haber sağlayıcıları ve içerik platformları, makaleleri taramak, önemli kişileri, yerleri ve konuları belirlemek ve ardından içeriği buna göre etiketlemek için NER kullanır. Bu, arama sonuçlarının alaka düzeyini artırır ve kişiselleştirilmiş içerik öneri motorlarına güç sağlar. Örneğin, bir sistem "Apple Inc." şirketini bir kuruluş ve "Tim Cook" kişisini bir kişi olarak tanımlayabilir ve her ikisi hakkındaki makaleleri birbirine bağlayabilir. Bu, semantik arama yeteneklerini geliştirmede önemli bir bileşendir.
• Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka: Tıp alanında, NER klinik notlardan, araştırma makalelerinden ve hasta kayıtlarından kritik bilgileri çıkarmak için kullanılır. Hasta adlarını, hastalıkları, semptomları, ilaçları ve dozajları tanımlayabilir. Bu yapılandırılmış veri, tıbbi görüntü analizini hızlandırmak, klinik çalışma eşleştirmesini kolaylaştırmak ve tıbbi araştırma için kapsamlı bilgi grafikleri oluşturmak için hayati öneme sahiptir.
• Müşteri Desteği Otomasyonu: Sohbet robotları ve destek sistemleri, kullanıcı sorgularını daha etkili bir şekilde anlamak için NER'yi kullanır. Örneğin, "iPhone 15 ekranım çatlak" cümlesinde, bir NER modeli "iPhone 15"i bir ürün ve "çatlak ekran"ı bir sorun olarak tanımlayacaktır. Bu, sistemin bileti otomatik olarak kategorilere ayırmasına ve doğru destek departmanına yönlendirmesine olanak tanıyarak verimliliği artırır.

NER ve İlgili Kavramlar

NER genellikle diğer NLP görevleriyle birlikte kullanılır, ancak farklı bir odağı vardır:

• Duygu Analizi (Sentiment Analysis): Metinde ifade edilen duygusal tonu (olumlu, olumsuz, nötr) belirler. NER neyin tartışıldığını belirlerken, duygu analizi yazarın bu konuda nasıl hissettiğini belirler.
• Anahtar Kelime Çıkarımı: Bu görev, bir metindeki önemli terimleri veya ifadeleri tanımlar. Bazı anahtar kelimeler adlandırılmış varlıklar olabilirken, anahtar kelime çıkarma daha geniş ve daha az yapılandırılmıştır. NER özellikle varlıkları tanımlar ve bunları önceden tanımlanmış kategorilere ayırır, örneğin: PERSON veya LOCATION. Bu konuda daha fazla bilgiyi adresinde bulabilirsiniz. anahtar kelime çıkarımı kaynakları.
• Nesne Tespiti: Bu, sınırlayıcı kutular gibi teknikler kullanarak görüntülerdeki nesneleri tanımlayan ve konumlandıran bir Bilgisayarlı Görü (CV) görevidir. NER tamamen metin verileri üzerinde çalışırken, Ultralytics YOLO gibi modeller çeşitli tespit görevleri için görsel veriler üzerinde tespit gerçekleştirir.
• Doğal Dil Anlama (NLU): Niyet tanıma ve ilişki çıkarma dahil olmak üzere, metin anlamının genel olarak anlaşılmasını kapsayan daha geniş bir alandır. NER, NLU içinde yalnızca varlık tanımlama ve sınıflandırmaya odaklanan belirli bir alt görev olarak kabul edilir.
• Metin Özetleme: Bu, uzun bir belgenin özlü bir özetini oluşturmayı amaçlar. Özete dahil edilecek temel varlıkları belirlemek için NER kullanabilse de, birincil amacı çıkarma değil, yoğunlaştırmadır.

Araçlar ve Platformlar

Güçlü bir araç ve kütüphane ekosistemi, NER modellerinin geliştirilmesini destekler.

• Kütüphaneler: spaCy ve NLTK gibi açık kaynaklı kütüphaneler yaygın olarak kullanılır ve özel NER sistemleri oluşturmak için önceden eğitilmiş modeller ve araçlar sağlar. Bu kütüphaneler, tokenizasyon ve özellik çıkarımı gibi karmaşık görevleri yönetir.
• Platformlar: Hugging Face Hub, belirli kullanım durumları için ince ayar yapılabilecek NER için olanlar da dahil olmak üzere binlerce önceden eğitilmiş model sunar. Uçtan uca model yaşam döngüsünü yönetmek için Ultralytics HUB gibi platformlar, eğitim ve doğrulamadan nihai model dağıtımına kadar sağlam MLOps yetenekleri sağlar. Ultralytics CV konusunda uzmanlaşmış olsa da, MLOps prensipleri tüm yapay zeka alanlarında evrenseldir. Belgelerimizde daha fazla ayrıntı bulabilirsiniz.