Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)

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

Modern NER sistemleri genellikle makine öğrenimi modelleri, özellikle de derin öğrenme mimarileri kullanılarak inşa edilir. Bu modeller, insanların varlıkları zaten etiketlemiş olduğu büyük, açıklamalı veri kümeleri üzerinde eğitilir. Bu eğitim verileri sayesinde model, farklı varlık türleriyle ilişkili bağlamsal kalıpları ve dilsel özellikleri tanımayı öğrenir. BERT ve diğer Transformer tabanlı mimariler gibi gelişmiş modeller, doğru tahminler yapmak için bir cümlenin tüm bağlamını işleyebildiklerinden NER'de oldukça etkilidir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

NER, çeşitli sektörlerde çok sayıda uygulamaya güç veren bir köşe taşı teknolojisidir. Bilgileri yapılandırarak otomasyonu mümkün kılar ve değerli içgörüler sağlar.

• İçerik Önerme ve Arama: Haber sağlayıcıları ve içerik platformları makaleleri taramak, önemli kişileri, yerleri ve konuları belirlemek ve ardından içeriği buna göre etiketlemek için NER'i kullanır. Bu, arama sonuçlarının alaka düzeyini artırır ve kişiselleştirilmiş içerik öneri motorlarına güç verir. Örneğin, bir sistem "Apple Inc." i bir kuruluş ve "Tim Cook" u bir kişi olarak tanımlayabilir ve her ikisi hakkındaki makaleleri birbirine bağlayabilir. Bu, semantik arama yeteneklerinin geliştirilmesinde önemli bir bileşendir.
• Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka: Tıp alanında NER, klinik notlardan, araştırma kağıtlarından ve hasta kayıtlarından kritik bilgileri çıkarmak için kullanılır. Hasta adlarını, hastalıkları, semptomları, ilaçları ve dozajları tanımlayabilir. Bu yapılandırılmış veriler, tıbbi görüntü analizini hızlandırmak, klinik deneme eşleştirmesini kolaylaştırmak ve tıbbi araştırmalar için kapsamlı bilgi grafikleri oluşturmak için hayati önem taşır.
• Müşteri Destek Otomasyonu: Sohbet robotları ve destek sistemleri, kullanıcı sorgularını daha etkili bir şekilde anlamak için NER kullanır. Örneğin, "iPhone 15 ekranım çatladı" cümlesinde, bir NER modeli "iPhone 15 "i bir ürün ve "çatlamış ekran "ı bir sorun olarak tanımlayacaktır. Bu, sistemin bileti otomatik olarak kategorize etmesini ve doğru destek departmanına yönlendirmesini sağlayarak verimliliği artırır.

NER ve İlgili Kavramlar

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

• Duygu Analizi: Metinde ifade edilen duygusal tonu (olumlu, olumsuz, nötr) belirler. NER neyin tartışıldığını tanımlarken, duygu analizi yazarın bu konuda nasıl hissettiğini tanımlar.
• Anahtar Kelime Çıkarma: Bu görev, bir metindeki önemli terimleri veya ifadeleri tanımlar. Bazı anahtar kelimeler adlandırılmış varlıklar olabilirken, anahtar kelime çıkarımı daha geniş ve daha az yapılandırılmıştır. NER özellikle varlıkları tanımlar ve bunları aşağıdaki gibi önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırır PERSON veya LOCATION. Bu konuda daha fazla bilgi için anahtar kelime çıkarma üzerine kaynaklar.
• Nesne Algılama: Bu, sınırlayıcı kutular gibi teknikler kullanarak görüntülerdeki nesneleri tanımlayan ve konumlandıran bir Bilgisayarla Görme (CV) görevidir. NER tamamen metin verileri üzerinde çalışırken, Ultralytics YOLO gibi modeller çeşitli algılama görevleri için görsel veriler üzerinde algılama gerçekleştirir.
• Doğal Dil Anlama (NLU): Amaç tanıma ve ilişki çıkarma dahil olmak üzere metin anlamının genel olarak kavranmasını kapsayan daha geniş bir alan. NER, NLU içinde yalnızca varlık tanımlama ve sınıflandırmaya odaklanan özel bir alt görev olarak kabul edilir.
• Metin Özetleme: Bu, uzun bir belgenin kısa bir özetini oluşturmayı amaçlar. Özete dahil edilecek anahtar varlıkları belirlemek için NER kullanabilirken, birincil amacı çıkarma değil, yoğunlaştırmadır.

Araçlar ve Platformlar

Sağlam bir araç ve kütüphane ekosistemi, NER modellerinin geliştirilmesini desteklemektedir.

• Kütüphaneler: spaCy ve NLTK gibi açık kaynaklı kütüphaneler yaygın olarak kullanılmaktadır ve özel NER sistemleri oluşturmak için önceden eğitilmiş modeller ve araçlar sağlar. Bu kütüphaneler tokenizasyon ve özellik çıkarma gibi karmaşık görevleri yerine getirir.
• Platformlar: Hugging Face Hub, birçoğu NER için olmak üzere, belirli kullanım durumları için ince ayar yapılabilen binlerce önceden eğitilmiş model sunar. Uçtan uca model yaşam döngüsünü yönetmek için Ultralytics HUB gibi platformlar, eğitim ve doğrulamadan son model dağıtımına kadar sağlam MLOps yetenekleri sağlar. Ultralytics CV konusunda uzmanlaşmış olsa da, MLOps ilkeleri tüm AI alanlarında evrenseldir. Belgelerimizde daha fazla ayrıntı bulabilirsiniz.