Aithneachadh Aonad Ainmichte (NER) - Am Bun-bheachd, Seòrsan, agus Tagraidhean

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.

Cleachd Cùisean agus Eisimpleirean de Aithneachadh Aonad Ainmichte?

A’ foillseachadh Iom-fhillteachd Aithneachadh Ainmean Ainmichte (NER):

1. chatbots: Bidh NER a’ toirt taic do chatbots mar ChatGPT aig OpenAI ann a bhith a’ tuigsinn cheistean luchd-cleachdaidh le bhith a’ comharrachadh prìomh bhuidhnean.
2. Taic Luchd-cleachdaidh: Bidh e ag eagrachadh fios air ais bho luchd-cleachdaidh a rèir ainmean toraidh, a’ luathachadh amannan freagairt.
3. Ionmhas: Bidh NER a’ toirt a-mach dàta deatamach bho aithisgean ionmhais, a’ cuideachadh le mion-sgrùdadh ghluasadan agus measadh cunnairt.
4. Cùram-slàinte: Bidh e a’ tarraing fiosrachadh riatanach bho chlàran clionaigeach, a’ brosnachadh mion-sgrùdadh dàta nas luaithe.
5. HR: Bidh e a’ sgioblachadh fastadh le bhith a’ toirt geàrr-chunntas air pròifilean thagraichean agus a’ stiùireadh fios air ais bho luchd-obrach.
6. Luchd-solair Naidheachd: Bidh NER a’ seòrsachadh susbaint gu fiosrachadh agus gluasadan buntainneach, a’ luathachadh aithris.
7. Einnseanan molaidh: Bidh companaidhean mar Netflix a’ fastadh NER gus molaidhean a phearsanachadh stèidhichte air giùlan luchd-cleachdaidh.
8. Innealan Rannsachaidh: Le bhith a’ seòrsachadh susbaint lìn, bidh NER ag àrdachadh cruinneas toradh rannsachaidh.
9. Mion-sgrùdadh sentiment: Bidh NER a’ toirt a-mach iomraidhean branda bho lèirmheasan, a’ brosnachadh innealan sgrùdaidh faireachdainn.

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, àiteachan 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 adhartachadh 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 neach-cleachdaidh a’ cleachdadh aithne eintiteas ainmichte.

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 modalan AI agad.

[Leugh cuideachd: Sgrùdadh Cùise: Aithneachadh Aonad Ainmichte (NER) airson NLP Clionaigeach]

Ciamar a tha Aithneachadh Buidhne Ainmichte ag obair?

Le bhith a’ dol a-steach don raon Aithneachadh Aonadh Ainmichte (NER) a’ nochdadh turas eagarach anns a bheil grunn ìrean:

• Tòcaireachd

  An toiseach, tha an dàta teacsa air a sgaradh gu aonadan nas lugha, ris an canar tokens, a dh’ fhaodadh a bhith eadar faclan gu seantansan. Mar eisimpleir, tha an aithris “Bha Barack Obama na cheann-suidhe air na SA” air a sgaradh ann an comharran mar “Barack”, “Obama”, “bha”, “the”, “ceann-suidhe”, “de”, “the”, agus “ Na Stàitean Aonaichte”.

• Dearbhadh eintiteas

  A’ cleachdadh co-chruinneachadh de stiùiridhean cànain agus dòighean-obrach staitistigeil, thathas a’ toirt aire do bhuidhnean ainmichte a dh’fhaodadh a bhith ann. Tha e deatamach aig an ìre seo aithneachadh pàtrain leithid calpachadh ann an ainmean (“Barack Obama”) no cruthan sònraichte (leithid cinn-latha).

• Seòrsachadh eintiteas

  Às deidh lorg, tha buidhnean air an seòrsachadh ann an roinnean ro-mhìnichte leithid “Duine”, “Buidheann”, no “Suidheachadh”. Bidh modalan ionnsachaidh inneal, air àrach air stòran-dàta le bileagan, gu tric a’ stiùireadh an t-seòrsachaidh seo. An seo, tha “Barack Obama” air a chomharrachadh mar “Duine” agus “USA” mar “Suidheachadh”.

• Measadh Co-theacsail

  Tha comas siostaman NER gu tric air a mheudachadh le bhith a’ measadh a’ cho-theacsa mun cuairt. Mar eisimpleir, anns an abairt “Chunnaic Washington tachartas eachdraidheil”, tha an co-theacsa a’ cuideachadh le bhith ag aithneachadh “Washington” mar àite seach ainm neach.

• Ùrachadh Iar-luachadh

  Às deidh an comharrachadh agus an seòrsachadh tùsail, is dòcha gun lean ùrachadh às deidh measadh gus na toraidhean a neartachadh. Dh’ fhaodadh an ìre seo dèiligeadh ri mì-chinnt, buidhnean ioma-chomharran a cheangal, no bunaitean eòlais a chleachdadh gus dàta an eintiteas a mheudachadh.

Tha an dòigh-obrach mhionaideach seo chan ann a-mhàin a’ mìneachadh cridhe NER ach cuideachd a’ dèanamh an fheum as fheàrr den t-susbaint airson einnseanan luirg, ag àrdachadh faicsinneachd a’ phròiseas toinnte a tha NER a’ gabhail a-steach.

Buannachdan & Dùbhlain NER?

buannachdan:

1. Earrann Fiosrachaidh: Bidh NER a’ comharrachadh prìomh dhàta, a’ cuideachadh le lorg fiosrachaidh.
2. Buidheann Susbaint: Bidh e a 'cuideachadh le bhith a' seòrsachadh susbaint, feumail airson stòran-dàta agus einnseanan luirg.
3. Eòlas cleachdaiche leasaichte: Bidh NER ag ùrachadh toraidhean sgrùdaidh agus a’ pearsanachadh mholaidhean.
4. Mion-sgrùdadh lèirsinneach: Bidh e a’ comasachadh mion-sgrùdadh faireachdainn agus lorg gluasadan.
5. Sruth-obrach fèin-ghluasadach: Bidh NER a 'brosnachadh fèin-ghluasad, a' sàbhaladh ùine agus goireasan.

Cuingeachaidhean/dùbhlain:

1. Fuasgladh Ambiguity: A’ strì le buidhnean eadar-dhealaichte den aon seòrsa.
2. Atharrachadh Sònraichte Domain: Dian ghoireasan thar raointean eadar-mheasgte.
3. An eisimeil Cànain: Tha èifeachdas ag atharrachadh a rèir chànanan.
4. gainnead dàta air a chomharrachadh: Feum air stòran-dàta le bileagan mòra airson trèanadh.
5. A’ làimhseachadh dàta neo-structaraichte: Tha feum air dòighean adhartach.
6. Tomhas Coileanaidh: Tha measadh ceart iom-fhillte.
7. Giullachd Fìor-ùine: Tha e dùbhlanach astar cothromachaidh le mionaideachd.