Riconoscimento di entità denominate (NER)

Come funziona il riconoscimento delle entità denominate

I sistemi NER analizzano la struttura linguistica e il contesto del testo per individuare e classificare le entità. Mentre i primi sistemi si basavano molto su regole grammaticali e dizionari, gli approcci moderni sfruttano il Machine Learning (ML), in particolare il Deep Learning (DL). Modelli come Transformers eccellono nella comprensione del contesto e dei sottili schemi linguistici, garantendo una maggiore precisione. Il processo generalmente prevede l'identificazione di potenziali entità (parole o frasi) e la loro classificazione in categorie predefinite (ad esempio, PERSONA, ORGANIZZAZIONE, LOCALITÀ).

Ad esempio, nella frase "Sundar Pichai ha annunciato l'ultimo modello di AI di Google all'evento di Mountain View", un sistema NER identificherebbe "Sundar Pichai" come una PERSONA,Google" come un'ORGANIZZAZIONE e "Mountain View" come un LUOGO. Questo risultato strutturato è molto più utile per le attività a valle rispetto al solo testo originale.

Rilevanza e applicazioni

Il NER è una tecnologia fondamentale che permette di realizzare numerose applicazioni in vari settori strutturando le informazioni testuali:

• Estrazione di informazioni: I sistemi possono analizzare grandi volumi di documenti (come articoli di giornale o documenti di ricerca) per estrarre le entità chiave, facilitando il recupero e l'analisi delle informazioni in modo più rapido. Ad esempio, gli analisti finanziari possono utilizzare la NER per estrarre i nomi delle società e i valori monetari dai rapporti sugli utili. Leggi un'indagine sulle tecniche NER.
• Automazione dell'assistenza clienti: I chatbot e i sistemi di assistenza utilizzano il NER per identificare dettagli cruciali come i nomi dei prodotti, gli ID degli utenti o i tipi di problemi menzionati nelle richieste dei clienti, consentendo un instradamento efficiente e la generazione di risposte. Esplora Google Cloud Natural Language AI per trovare degli esempi.
• Raccomandazione di contenuti: Identificando le entità citate negli articoli o nei video (come persone, argomenti o luoghi), le piattaforme possono suggerire agli utenti contenuti più pertinenti.
• Informatica sanitaria: Il NER è fondamentale per estrarre informazioni come nomi dei pazienti, malattie, farmaci e sintomi dalle note cliniche, aiutando la gestione delle cartelle cliniche e la ricerca. Può supportare attività come l'analisi delle immagini mediche correlando i risultati con i rapporti testuali.
• Ricerca semantica: Migliora le capacità dei motori di ricerca grazie alla comprensione delle entità contenute in una query, che porta a risultati più accurati e contestualmente rilevanti.

Differenze chiave rispetto ai concetti correlati

Il NER viene spesso utilizzato insieme ad altre attività di NLP, ma ha un obiettivo distinto:

• Sentiment Analysis: Determina il tono emotivo (positivo, negativo, neutro) espresso nel testo, piuttosto che identificare entità specifiche. Il NER potrebbe identificare l'oggetto del sentimento (ad esempio, un prodotto), mentre l'analisi del sentimento identifica i sentimenti dell'utente.
• Riassunto del testo: Mira a creare una versione breve e concisa di un testo più lungo, preservando le informazioni chiave ma senza necessariamente concentrarsi sulla categorizzazione di tutte le entità nominate.
• Rilevamento di oggetti: Un'attività di Computer Vision (CV) che identifica e localizza gli oggetti all'interno di immagini o video. La NER si occupa esclusivamente di dati testuali. Tuttavia, la NER può integrare la CV in applicazioni multimodali, come l'analisi del testo estratto dalle immagini.
• Comprensione del linguaggio naturale (NLU): Un campo più ampio che si concentra sulla capacità delle macchine di comprendere il significato del testo. La NER è considerata una sottoattività fondamentale all'interno della NLU.

Tecnologie e strumenti

Diverse librerie e piattaforme facilitano l'implementazione della NER:

• Librerie open-source come spaCy e NLTK offrono solide funzionalità NER.
• Hugging Face offre l'accesso a una vasta collezione di modelli Transformer pre-addestrati e ottimizzati per le attività NER.
• Piattaforme come Ultralytics HUB forniscono strumenti per la gestione di progetti di IA, tra cui la formazione e l'implementazione di modelli. Anche se si concentrano principalmente sui modelli di visione come Ultralytics YOLOla piattaforma può far parte di una pipeline più ampia che incorpora attività di NLP come la NER, soprattutto nei sistemi che analizzano dati visivi e testuali. Esplora la documentazione di Ultralytics per saperne di più sulla gestione e la distribuzione dei modelli.