Named Entity Recognition (NER)

Named Entity Recognition (NER) is een NLP-subveld dat essentieel is voor het identificeren en classificeren van entiteiten in tekst in categorieën zoals personen, locaties en organisaties. Het verbetert data-analyse in verschillende domeinen door gebruik te maken van AI- en machine learning-technieken.

Named Entity Recognition (NER) is een cruciaal subveld binnen Natural Language Processing dat de brug vormt tussen menselijke en computerinteractie. Ontdek vandaag de belangrijkste aspecten, werking en toepassingen!") (NLP), dat zelf een tak is van kunstmatige intelligentie (AI) die zich richt op het mogelijk maken dat machines menselijke taal begrijpen en verwerken. De primaire functie van NER is het identificeren en classificeren van belangrijke informatie in tekst—bekend als benoemde entiteiten—in vooraf gedefinieerde categorieën zoals personen, organisaties, locaties, datums en andere relevante termen. Het wordt ook wel entity chunking, entity extraction of entity identification genoemd.

NER werkt door het detecteren en categoriseren van essentiële informatie binnen tekst, en omvat een breed spectrum aan onderwerpen zoals namen, locaties, bedrijven, evenementen, producten, thema’s, tijdstippen, geldbedragen en percentages. Als hoeksteen in AI-velden, waaronder machine learning en deep learning, is NER van groot belang geworden in diverse wetenschappelijke domeinen en praktische toepassingen, en revolutioneert het de manier waarop we omgaan met en analyseren van tekstuele data.

Hoe werkt NER?

NER werkt via een meerstapsproces dat bestaat uit:

1. Entiteitendetectie: Het systeem scant de tekst om woorden of zinnen te identificeren die als entiteiten kwalificeren. Dit omvat vaak tokenisatie, waarbij de tekst wordt opgedeeld in beheersbare eenheden, tokens genaamd.
2. Entiteitenclassificatie: Zodra entiteiten zijn gedetecteerd, worden ze gecategoriseerd in vooraf bepaalde klassen zoals PERSOON, ORGANISATIE, LOCATIE, enz. Geavanceerde systemen kunnen machine learning-modellen gebruiken die zijn getraind op geannoteerde datasets om de nauwkeurigheid te verhogen.
3. Naverwerking: Na classificatie kunnen NER-systemen aanvullende taken uitvoeren, zoals het koppelen van entiteiten aan databases, ook wel entity linking genoemd, om de bruikbaarheid van de geëxtraheerde data te vergroten.

De techniek omvat het bouwen van algoritmen die in staat zijn entiteiten nauwkeurig te identificeren en te classificeren uit tekstuele data. Dit vereist een diepgaand begrip van wiskundige principes, machine learning-algoritmen en mogelijk beeldverwerkingstechnieken. Alternatief kan het gebruik van populaire frameworks zoals PyTorch en TensorFlow, samen met voorgetrainde modellen, de ontwikkeling van robuuste NER-algoritmen die zijn afgestemd op specifieke datasets versnellen.

Soorten NER-systemen

1. Regelgebaseerde systemen
   Vertrouwen op een set vooraf gedefinieerde linguïstische regels om entiteiten te identificeren en classificeren. Hoewel eenvoudig, kunnen ze moeite hebben met variaties in tekst en vereisen ze voortdurende updates.
2. Machine learning-gebaseerde systemen
   Gebruiken algoritmen zoals Conditional Random Fields (CRF) of Maximum Entropy Markov Models (MEMM) die zijn getraind op gelabelde data. Ze zijn flexibeler, maar vereisen grote hoeveelheden geannoteerde data.
3. Deep learning-gebaseerde systemen
   Maken gebruik van neurale netwerken, zoals Recurrent Neural Networks (RNN’s) of Transformers zoals BERT, om automatisch kenmerken uit data te leren, waardoor handmatige feature engineering wordt verminderd.
4. Hybride systemen
   Combineren regelgebaseerde en machine learning-methoden om de sterke punten van beide te benutten.

Toepassingen en Gebruiksscenario’s

NER wordt in talrijke domeinen toegepast vanwege het vermogen om ongestructureerde tekstdata te structureren. Hier zijn enkele opmerkelijke toepassingen:

• Informatieopvraging: Verbetert zoekmachines door zoekresultaten relevanter en preciezer te maken op basis van geïdentificeerde entiteiten in zoekopdrachten.
• Contentaanbeveling: Stuurt aanbevelingssystemen aan door onderwerpen van interesse in gebruikersinteracties te identificeren, zoals de contentvoorstellen van Netflix op basis van gebruikersvoorkeuren.
• Sentimentanalyse: NER helpt bij het vaststellen welke entiteiten in reviews of feedback verbonden zijn aan positieve of negatieve gevoelens, zodat bedrijven gericht kunnen inspelen op specifieke zorgen.
• Geautomatiseerde data-invoer en RPA: In bedrijfsomgevingen stelt NER softwarebots in staat belangrijke data uit documenten zoals facturen of contracten te extraheren en in managementsystemen in te voeren, wat de efficiëntie verhoogt.
• Gezondheidszorg: Extraheert essentiële medische informatie uit patiëntendossiers of klinische notities, wat betere patiëntenzorg en onderzoek mogelijk maakt.
• Financiën: Identificeert en volgt vermeldingen van bedrijven of financiële kengetallen in nieuws en sociale media, ter ondersteuning van marktanalyse en risicobeoordeling.
• Juridisch en compliance: Helpt bij het identificeren van relevante juridische termen en partijen in grote hoeveelheden tekst, en stroomlijnt compliancecontroles en contractanalyse.
• Chatbots en AI-assistenten: Systemen zoals OpenAI’s ChatGPT en Google’s Bard gebruiken NER-modellen om gebruikersvragen effectief te ontcijferen, de context te begrijpen en nauwkeurige antwoorden te geven.
• Klantenservice: Afdelingen gebruiken NER-systemen om feedback en klachten op productnamen te categoriseren, wat snelle en efficiënte reacties mogelijk maakt.
• Onderwijsinstellingen: NER stelt studenten, onderzoekers en docenten in staat grote hoeveelheden tekstdata snel te doorzoeken, waardoor relevante informatie sneller wordt gevonden en onderzoek wordt versneld.

Voordelen van NER

• Automatisering van data-extractie: Vermindert de noodzaak voor handmatige data-invoer door automatisch gestructureerde informatie uit ongestructureerde tekst te halen.
• Verbeterde NLP-nauwkeurigheid: Verhoogt andere NLP-taken die de brug vormen tussen menselijke en computerinteractie. Ontdek vandaag de belangrijkste aspecten, werking en toepassingen!") zoals vraagbeantwoording, door nauwkeurigheid met real-time data te verbeteren. Ontdek meer!") en machinevertaling door gestructureerde data als input te bieden.
• Inzichtgeneratie: Biedt organisaties inzichten in trends, klantfeedback en marktomstandigheden door grote hoeveelheden tekstdata te analyseren.

Uitdagingen van NER

• Ambiguïteit: Moeite met het omgaan met homoniemen (bv. “Apple” kan een vrucht of een bedrijf zijn) en verschillende contexten.
• Taalvariaties: Worstelt met verschillende talen of dialecten door een gebrek aan geannoteerde data.
• Domeinspecifieke entiteiten: Vereist domeinspecifieke trainingsdata om entiteiten die uniek zijn voor bepaalde vakgebieden nauwkeurig te identificeren en te classificeren.

Belangrijke begrippen en termen

• POS-tagging: Het toekennen van woordsoorten aan woorden in een tekst, wat helpt bij het begrijpen van de context.
• Corpus: Een grote verzameling teksten die wordt gebruikt voor het trainen van NER-modellen.
• Chunking: Groepeert woorden in betekenisvolle segmenten, zoals naamwoordgroepen, voor eenvoudigere analyse.
• Word embeddings: Dichte vectorrepresentaties van woorden die semantische betekenissen vastleggen en worden gebruikt om de nauwkeurigheid van modellen te verhogen.

Implementatie van NER

Voor de implementatie van NER kun je frameworks en libraries gebruiken zoals:

• SpaCy: Een open-source bibliotheek in Python die bekendstaat om zijn snelheid en efficiëntie bij NLP-taken, waaronder NER.
• Stanford NER: Een Java-gebaseerde library met voorgetrainde modellen voor entiteitsextractie.
• OpenNLP: Biedt tools voor verschillende NLP-taken, waaronder NER, en ondersteunt meerdere talen.
• Azure AI Language Services: Biedt kant-en-klare en aangepaste NER-functies voor het identificeren en categoriseren van entiteiten in ongestructureerde tekst.

Deze tools worden vaak geleverd met voorgetrainde modellen, maar voor maatwerktoepassingen wordt aanbevolen om te trainen op domeinspecifieke data om een hogere nauwkeurigheid te bereiken.

Onderzoek naar Named Entity Recognition (NER)

Named Entity Recognition (NER) is een cruciale taak binnen Natural Language Processing (NLP) die bestaat uit het identificeren en classificeren van benoemde entiteiten in tekst in vooraf bepaalde categorieën zoals persoonsnamen, organisaties, locaties, tijdsaanduidingen, hoeveelheden, geldbedragen, percentages, enzovoorts. Hier zijn enkele belangrijke onderzoeksartikelen over NER die inzicht geven in verschillende aspecten en benaderingen van deze taak:

1. Named Entity Sequence Classification

   • Auteurs: Mahdi Namazifar
   • Gepubliceerd: 2017-12-06
     Dit artikel richt zich op het probleem van het bepalen van betrouwbaarheidsniveaus voor gedetecteerde benoemde entiteiten, bekend als Named Entity Sequence Classification (NESC). Het onderzoek kadert NESC als een binaire classificatietaak, waarbij NER en recurrente neurale netwerken worden gebruikt om de waarschijnlijkheid te schatten dat een kandidaat-entity echt is. De aanpak wordt toegepast op Twitter-data en laat zien hoe entiteiten met hoge betrouwbaarheid uit Tweets kunnen worden gehaald. Het onderzoek benadrukt het belang van betrouwbare betrouwbaarheidsmaatregelen in toepassingen zoals contentaanbevelingen. Lees meer

2. Open Named Entity Modeling from Embedding Distribution

   • Auteurs: Ying Luo, Hai Zhao, Zhuosheng Zhang, Bingjie Tang
   • Gepubliceerd: 2021-02-10
     Dit artikel onderzoekt de distributie van benoemde entiteiten in een algemene word embedding-ruimte en stelt een open definitie voor van meertalige benoemde entiteiten. Het onderzoek toont aan dat benoemde entiteiten de neiging hebben samen te clusteren in embedding-ruimtes, waardoor het mogelijk wordt om entiteiten te modelleren met een geometrische structuur die de named entity hypersphere wordt genoemd. Dit model geeft een open beschrijving voor diverse entitytypes en talen, en biedt een nieuwe benadering voor het samenstellen van datasets voor resource-arme talen. De bevindingen suggereren verbeteringen voor state-of-the-art NER-systemen. Lees meer

3. CMNEROne at SemEval-2022 Task 11: Code-Mixed Named Entity Recognition by leveraging multilingual data

   • Auteurs: Suman Dowlagar, Radhika Mamidi
   • Gepubliceerd: 2022-06-15
     Dit artikel behandelt de uitdagingen van NER in code-mixed tekst, die linguïstische complexiteit met zich meebrengt door het mengen van talen. Het werk maakt deel uit van de SEMEVAL 2022 shared task over MultiCoNER en richt zich op het identificeren van entiteiten in een code-mixed dataset door gebruik te maken van meertalige data. Het team behaalde een gewogen gemiddelde F1-score van 0,7044, waarmee ze de baseline met 6% overtroffen. Het onderzoek onderstreept de moeilijkheden en strategieën voor effectieve NER in meertalige en code-mixed contexten. Lees meer