Gach uair a chluinneas sinn facal no a leughas sinn teacsa, tha an comas nàdarra againn am facal aithneachadh agus a sheòrsachadh a-steach do dhaoine, àite, àite, luachan, agus barrachd. Is urrainn dha mac an duine facal aithneachadh gu sgiobalta, a sheòrsachadh agus an co-theacsa a thuigsinn. Mar eisimpleir, nuair a chluinneas tu am facal ‘Steve Jobs,’ faodaidh tu smaoineachadh sa bhad air co-dhiù trì no ceithir buadhan agus an eintiteas a sgaradh gu roinnean,
- Duine: Steve Jobs
- Companaidh: Apple
- Àite: California
Leis nach eil an comas nàdarra seo aig coimpiutairean, tha feum aca air ar cuideachadh gus faclan no teacsa aithneachadh agus an seòrsachadh. Tha e far a bheil Aithneachadh eintiteas ainmichte (NER) thig a-steach.
Nach faigh sinn tuigse ghoirid air NER agus an dàimh a th’ aige ri NLP.
Dè a th’ ann an Aithneachadh eintiteas ainmichte?
Tha Aithneachadh Aonad Ainmichte na phàirt de Phròiseas Cànain Nàdarra. Prìomh amas a Ner tha e ri ghiollachd dàta structaraichte agus neo-structaraichte agus na buidhnean ainmichte sin a sheòrsachadh ann an roinnean ro-mhìnichte. Tha cuid de roinnean cumanta a’ toirt a-steach ainm, àite, companaidh, ùine, luachan airgid, tachartasan, agus barrachd.
Ann an ùine ghoirid, tha NER a’ dèiligeadh ri:
- Aithneachadh/lorg eintiteas ainmichte – A’ comharrachadh facal no sreath fhaclan ann an sgrìobhainn.
- Seòrsachadh eintiteas ainmichte - A’ seòrsachadh gach eintiteas a chaidh a lorg ann an roinnean ro-mhìnichte.
Ach ciamar a tha NER co-cheangailte ri NLP?
Bidh giullachd Cànain Nàdarra a’ cuideachadh le bhith a’ leasachadh innealan tuigseach a tha comasach air brìgh a tharraing à cainnt is teacsa. Bidh Ionnsachadh Inneal a’ cuideachadh nan siostaman tuigseach sin a’ leantainn air adhart ag ionnsachadh le bhith a’ trèanadh air tòrr mòr de chànan nàdarra seataichean dàta.
San fharsaingeachd, tha trì prìomh roinnean ann an NLP:
- A’ tuigsinn structar agus riaghailtean a’ chànain – Syntax
- A’ faighinn brìgh fhacail, teacsa, agus cainnt agus a’ comharrachadh an dàimh – Semantics
- Ag aithneachadh agus ag aithneachadh fhacail labhairteach agus gan tionndadh gu teacsa — Òraid
Bidh NER a 'cuideachadh anns a' phàirt semantach de NLP, a’ toirt a-mach brìgh fhaclan, gan comharrachadh agus gan lorg a rèir an dàimh.
Eisimpleirean cumanta de NER
Cuid de na h-eisimpleirean cumanta de ro-shuidhichte seòrsachadh eintiteas tha:
Duine: Mìcheal Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Àite: Canada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Cambridge
Buidheann: Samsung, Disney, Oilthigh Yale, Google
Uair: 15.35, 12f,
Tha roinnean eile a’ toirt a-steach luachan àireamhach, Cur an cèill, Seòlaidhean Post-d, agus Goireas.
Neo-chinnteachd ann an Aithneachadh Aonad Ainmichte
Tha an roinn dham buin teirm gu math soilleir dha mac an duine. Ach, chan ann mar sin a tha coimpiutaran - thig iad tarsainn air duilgheadasan seòrsachaidh. Mar eisimpleir:
Cathair Mhanchester (Buidheann) Cupa a’ Phrìomh Lìog a bhuannachadh ach anns an t-seantans a leanas thathas a’ cleachdadh a’ bhuidheann ann an dòigh eadar-dhealaichte. Cathair Mhanchester (Àite) na thaigh-cumhachd aodaich is gnìomhachais.
Feumaidh am modail NER agad dàta trèanaidh a ghiùlan gu ceart toirt a-mach eintiteas agus seòrsachadh. Ma tha thu a’ trèanadh do mhodail air Beurla Shakespeare, gun fheum a ràdh, cha bhith e comasach dha Instagram a mhìneachadh.
Dòighean-obrach NER eadar-dhealaichte
Prìomh amas a modail NER is e sin ainmean a chomharrachadh ann an sgrìobhainnean teacsa agus an seòrsachadh. Tha na trì dòighean-obrach a leanas air an cleachdadh gu coitcheann airson an adhbhair seo. Ach, faodaidh tu taghadh aon no barrachd dhòighean a chur còmhla cuideachd.
Is iad na diofar dhòighean air siostaman NER a chruthachadh:
Siostaman stèidhichte air faclair
Is dòcha gur e an siostam stèidhichte air faclair an dòigh-obrach NER as sìmplidh agus as bunaitiche. Cleachdaidh e faclair le mòran fhaclan, cho-fhaclan, agus cruinneachadh briathrachais. Nì an siostam sgrùdadh a bheil eintiteas sònraichte a tha an làthair anns an teacsa cuideachd ri fhaighinn sa bhriathrachas. Le bhith a’ cleachdadh algairim maidsidh sreang, thathas a’ dèanamh tar-sgrùdadh air buidhnean.
Is e aon eas-bhuannachd bho bhith a’ cleachdadh an dòigh-obrach seo gu bheil feum air an dàta briathrachais ùrachadh gu cunbhalach airson obrachadh èifeachdach a’ mhodail NER.
Siostaman stèidhichte air riaghailtean
Anns an dòigh-obrach seo, tha fiosrachadh air a thoirt a-mach stèidhichte air seata de riaghailtean ro-shuidhichte. Tha dà phrìomh sheata de riaghailtean air an cleachdadh,
Riaghailtean stèidhichte air pàtran - Mar a tha an t-ainm a’ moladh, tha riaghailt stèidhichte air pàtran a’ leantainn pàtran morphologach no sreath fhaclan a thathar a’ cleachdadh sa phàipear.
Riaghailtean stèidhichte air co-theacsa - Tha riaghailtean stèidhichte air co-theacsa an urra ri brìgh no co-theacsa an fhacail anns an sgrìobhainn.
Siostaman stèidhichte air ionnsachadh innealan
Ann an siostaman stèidhichte air ionnsachadh innealan, thathas a’ cleachdadh modaladh staitistigeil gus buidhnean a lorg. Tha riochdachadh stèidhichte air feart den sgrìobhainn teacsa air a chleachdadh san dòigh-obrach seo. Faodaidh tu faighinn thairis air grunn eas-bhuannachdan bhon chiad dà dhòigh-obrach bhon a dh'aithnicheas am modail seòrsaichean eintiteas a dh'aindeoin atharrachaidhean beaga anns na litreachadh aca.
Iarrtasan bho NER
Tha grunn chùisean cleachdaidh aig NER ann an iomadh raon co-cheangailte ri Giullachd Cànain Nàdarra agus cruthachadh stòran-dàta trèanaidh airson ionnsachadh innealan agus ionnsachadh domhainn fuasglaidhean. Is e cuid de thagraidhean NER:
Taic teachdaiche nas sìmplidhe
Is urrainn do shiostam NER gearanan luchd-cleachdaidh, ceistean agus fios air ais a lorg gu furasta stèidhichte air fiosrachadh deatamach leithid ainmean toraidh, sònrachaidhean, suidheachadh meur, agus barrachd. Tha an gearan no fios air ais air a sheòrsachadh gu h-iomchaidh agus air a chuir air falbh chun roinn cheart le bhith a’ sìoladh prìomh fhaclan prìomhachais.
Goireasan Daonna Èifeachdach
Bidh NER a’ cuideachadh sgiobaidhean Goireasan Daonna gus am pròiseas fastaidh aca a leasachadh agus na loidhnichean-tìm a lughdachadh le bhith a’ toirt geàrr-chunntas gu sgiobalta air ath-thòiseachadh thagraichean. Faodaidh na h-innealan NER an ath-thòiseachadh a sganadh agus fiosrachadh iomchaidh a tharraing a-mach - ainm, aois, seòladh, teisteanas, colaiste, agus mar sin air adhart.
A bharrachd air an sin, faodaidh an roinn HR cuideachd innealan NER a chleachdadh gus na sruthan obrach a-staigh a sgioblachadh le bhith a’ sìoladh ghearanan luchd-obrach agus gan cur air adhart gu na ceannardan roinneil buntainneach.
Seòrsachadh susbaint nas sìmplidhe
Tha seòrsachadh susbaint na obair èibhinn dha solaraichean naidheachdan. Le bhith a’ seòrsachadh an t-susbaint ann an diofar roinnean ga dhèanamh nas fhasa faighinn a-mach, seallaidhean fhaighinn, gluasadan a chomharrachadh, agus na cuspairean a thuigsinn. A Ainmichte Aithneachadh Aonachd faodaidh inneal a bhith feumail do sholaraichean naidheachdan. Faodaidh e mòran artaigilean a sganadh, prìomh fhaclan a chomharrachadh, agus fiosrachadh a tharraing a-mach stèidhichte air na daoine, a’ bhuidheann, an àite, agus barrachd.
Ag àrdachadh einnseanan luirg
Ner a’ cuideachadh le bhith a’ sìmpleachadh agus ag adhartachadh astar agus iomchaidheachd thoraidhean rannsachaidh. An àite a bhith a’ ruith a’ cheist rannsachaidh airson mìltean de artaigilean, faodaidh modal NER a’ cheist a ruith aon uair agus na toraidhean a shàbhaladh. Mar sin, stèidhichte air na tagaichean anns a’ cheist sgrùdaidh, faodar na h-artaigilean co-cheangailte ris a’ cheist a thogail gu sgiobalta.Moladh susbaint ceart
Tha grunn thagraidhean ùr-nodha an urra ri innealan NER gus eòlas teachdaiche làn-leasaichte agus gnàthaichte a lìbhrigeadh. Mar eisimpleir, tha Netflix a’ toirt seachad molaidhean pearsanaichte stèidhichte air eachdraidh sgrùdaidh is seallaidh luchd-cleachdaidh a’ cleachdadh aithne eintiteas ainmichte.
Ner a’ cuideachadh le bhith a’ sìmpleachadh agus ag adhartachadh astar agus iomchaidheachd thoraidhean rannsachaidh. An àite a bhith a’ ruith a’ cheist rannsachaidh airson mìltean de artaigilean, faodaidh modal NER a’ cheist a ruith aon uair agus na toraidhean a shàbhaladh. Mar sin, stèidhichte air na tagaichean anns a’ cheist sgrùdaidh, faodar na h-artaigilean co-cheangailte ris a’ cheist a thogail gu sgiobalta.Bidh Aithneachadh eintiteas ainmichte a’ dèanamh do ionnsachadh innealan modailean nas èifeachdaiche agus nas earbsaiche. Ach, feumaidh tu stòran-dàta trèanaidh càileachd airson na modailean agad a bhith ag obair aig an ìre as fheàrr agus a’ coileanadh amasan a tha san amharc. Chan eil agad ach com-pàirtiche seirbheis eòlach a bheir dhut stòran-dàta càileachd deiseil airson a chleachdadh. Ma tha sin fìor, is e Shaip an geall as fheàrr agad fhathast. Rach a-mach thugainn airson stòran-dàta coileanta NER gus do chuideachadh le bhith a’ leasachadh fhuasglaidhean ML èifeachdach is adhartach airson na modailean AI agad.P