İsimlendirilmiş Varlık Tanıma (NER)

Adlandırılmış Varlık Tanıma Nasıl Çalışır?

NER sistemleri, varlıkları bulmak ve kategorize etmek için metnin dilsel yapısını ve bağlamını analiz eder. İlk sistemler büyük ölçüde dilbilgisi kurallarına ve sözlüklere dayanırken, modern yaklaşımlar Makine Öğreniminden (ML), özellikle de Derin Öğrenimden (DL) yararlanmaktadır. Transformers gibi modeller, bağlamı ve ince dil kalıplarını anlamada mükemmeldir ve bu da daha yüksek doğruluk sağlar. Süreç genellikle potansiyel varlıkların (kelimeler veya ifadeler) tanımlanmasını ve ardından bunların önceden tanımlanmış kategorilere (örneğin KİŞİ, KURULUŞ, YER) sınıflandırılmasını içerir.

Örneğin, "Sundar Pichai, Mountain View'daki etkinlikte Google'ın en son yapay zeka modelini duyurdu" cümlesinde, bir NER sistemi "Sundar Pichai "yi bir KİŞİ,Google"ı bir KURULUŞ ve "Mountain View "u bir YER olarak tanımlayacaktır. Bu yapılandırılmış çıktı, sonraki görevler için tek başına orijinal metinden çok daha kullanışlıdır.

Uygunluk ve Uygulamalar

NER, metinsel bilgiyi yapılandırarak çeşitli alanlarda çok sayıda uygulamaya olanak sağlayan temel bir teknolojidir:

• Bilgi Çıkarımı: Sistemler, önemli varlıkları ayıklamak için büyük hacimli belgeleri (haber makaleleri veya araştırma makaleleri gibi) tarayabilir ve daha hızlı bilgi erişimi ve analizini kolaylaştırabilir. Örneğin, finansal analistler kazanç raporlarından şirket adlarını ve parasal değerleri çıkarmak için NER'i kullanabilir. NER teknikleri üzerine bir anketi okuyun.
• Müşteri Destek Otomasyonu: Sohbet robotları ve destek sistemleri, müşteri sorgularında belirtilen ürün adları, kullanıcı kimlikleri veya sorun türleri gibi önemli ayrıntıları tanımlamak için NER'i kullanarak verimli yönlendirme ve yanıt oluşturma sağlar. Örnekler için Google Cloud Doğal Dil Yapay Zekasını keşfedin.
• İçerik Önerisi: Platformlar, makalelerde veya videolarda bahsedilen varlıkları (kişiler, konular veya konumlar gibi) tanımlayarak kullanıcılara daha alakalı içerikler önerebilir.
• Sağlık Bilişimi: NER, klinik notlardan hasta isimleri, hastalıklar, ilaçlar ve semptomlar gibi bilgilerin çıkarılması, tıbbi kayıt yönetimi ve araştırmaya yardımcı olmak için hayati önem taşır. Bulguları metinsel raporlarla ilişkilendirerek tıbbi görüntü analizi gibi görevleri destekleyebilir.
• Anlamsal Arama: Bir sorgudaki varlıkları anlayarak arama motoru yeteneklerini geliştirir, daha doğru ve bağlamsal olarak alakalı sonuçlara yol açar.

İlgili Kavramlardan Temel Farklılıklar

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

• Duygu Analizi: Belirli varlıkları tanımlamak yerine metinde ifade edilen duygusal tonu (olumlu, olumsuz, nötr) belirler. NER, duygunun ne hakkında olduğunu (örneğin, bir ürün) belirleyebilirken, duygu analizi kullanıcının bu konuda nasıl hissettiğini belirler.
• Metin Özetleme: Daha uzun bir metnin kısa, özlü bir versiyonunu oluşturmayı amaçlar, temel bilgileri korur ancak tüm adlandırılmış varlıkları kategorize etmeye odaklanmak zorunda değildir.
• Nesne Algılama: Görüntüler veya videolar içindeki nesneleri tanımlayan ve konumlandıran bir Bilgisayarla Görme (CV) görevi. NER yalnızca metinsel verilerle ilgilenir. Ancak NER, görüntülerden çıkarılan metinlerin analiz edilmesi gibi çok modlu uygulamalarda CV'yi tamamlayabilir.
• Doğal Dil Anlama (NLU): Makinelerin metnin anlamını kavramasını sağlamaya odaklanan daha geniş bir alan. NER, NLU içinde temel bir alt görev olarak kabul edilir.

Teknolojiler ve Araçlar

Çeşitli kütüphaneler ve platformlar NER uygulamasını kolaylaştırır:

• spaCy ve NLTK gibi açık kaynaklı kütüphaneler güçlü NER yetenekleri sunar.
• Hugging Face NER görevleri için ince ayarlanmış önceden eğitilmiş Transformer modellerinden oluşan geniş bir koleksiyona erişim sağlar.
• Ultralytics HUB gibi platformlar, modellerin eğitimi ve dağıtımı da dahil olmak üzere yapay zeka projelerini yönetmek için araçlar sağlar. Öncelikle aşağıdaki gibi vizyon modellerine odaklanırken Ultralytics YOLOPlatform, özellikle hem görsel hem de metinsel verileri analiz eden sistemlerde NER gibi NLP görevlerini içeren daha büyük bir boru hattının parçası olabilir. Model yönetimi ve dağıtımı hakkında daha fazla bilgi için Ultralytics belgelerini inceleyin.