O Named Entity Recognition (NER) oferece uma ótima maneira de compreender uma determinada informação textual e identificar entidades ou tags específicas dentro dela para diversas aplicações.
Desde categorizar nomes de pessoas até apontar datas, organizações, locais e muito mais, o NER abre seu próprio caminho para uma melhor compreensão do idioma.
Muitas organizações lidam com um grande volume de dados na forma de conteúdo, informações pessoais, feedback de clientes, detalhes de produtos e muito mais.
Quando precisar de informações instantaneamente, você precisará realizar operações de busca para obter o resultado, o que pode consumir muito tempo, energia e recursos, principalmente ao lidar com grandes volumes de dados.
Para capacitar as organizações com uma solução eficaz para operações de pesquisa e localização dos dados certos, o NER é uma excelente opção.
Neste artigo discutirei detalhadamente o NER, seu conceito matemático, seus diferentes usos e outros pontos importantes.
Vamos começar!
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O que é reconhecimento de entidade nomeada?
O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) é um método de processamento de linguagem natural (PNL) que pode identificar e classificar entidades em dados textuais não estruturados.
Essas entidades contêm uma ampla gama de informações, como organizações, locais, nomes de indivíduos, valores numéricos, datas e muito mais. Ele capacita as máquinas a extrair as entidades acima, tornando-o uma ferramenta útil para aplicações como tradução, resposta a perguntas, etc., em diversos setores.
Fonte: Escalador
Assim, o NER procura localizar e categorizar as diferentes entidades num texto não estruturado em grupos predefinidos, tais como organizações, códigos médicos, quantidades, nomes de pessoas, percentagens, valores monetários, expressões de tempo, e muito mais.
Vamos entender isso com um exemplo:
[William] comprou um imóvel de [Z1 Corp.] em [2023]. Aqui os blocos são as entidades identificadas pelo NER. Eles são classificados como:
- Guilherme – Nome de uma pessoa
- Z1 Corp. – Organização
- 2003 – Tempo
O NER é usado em vários campos da IA, incluindo aprendizado profundo, aprendizado de máquina (ML) e redes neurais. É um componente crítico dos sistemas de PNL, como ferramentas de análise de sentimentos, mecanismos de pesquisa e chatbots. Além disso, pode ser usado em finanças, suporte ao cliente, ensino superior, saúde, recursos humanos e análise de mídias sociais.
Simplificando, o NER identifica, classifica e extrai as informações essenciais do texto não estruturado sem qualquer análise humana. Ele pode extrair informações importantes rapidamente do conjunto disponível de grandes dados.
Além disso, o NER fornece insights essenciais para sua organização sobre produtos, tendências de mercado, clientes e concorrência. Por exemplo, as instituições de saúde utilizam o NER para extrair dados médicos essenciais dos registos dos pacientes. Muitas empresas o utilizam para identificar se são mencionados em alguma publicação.
Conceitos-chave: NER
É importante conhecer os conceitos básicos envolvidos no NER. Vamos discutir alguns termos-chave relacionados ao NER com os quais você deve se familiarizar.
- Entidade Nomeada: Qualquer palavra que se refira a um lugar, organização, pessoa ou outra entidade.
- Corpus: Uma coleção de diferentes textos usados para analisar linguagens e treinar modelos NER.
- Marcação POS: Processo em que o texto é rotulado de acordo com a fala correspondente, como adjetivos, verbos e substantivos.
- Chunking: É um processo usado para agrupar palavras em diferentes frases significativas com base na estrutura sintática e na classe gramatical.
- Dados de treinamento e teste: Este é o processo usado para treinar um modelo com dados rotulados e avaliar o desempenho do primeiro conjunto em outro conjunto de dados.
Uso de NER na PNL
O NER tem múltiplas aplicações em PNL, como análise de sentimentos, sistemas de recomendação, resposta a perguntas, extração de informações e muito mais.
- Análise de sentimento: NER é usado para detectar o sentimento expresso em uma frase ou parágrafo em relação a uma Entidade nomeada específica, como um produto ou serviço. Esses dados são usados para aprimorar a experiência do cliente e identificar as áreas de melhoria.
- Sistemas de recomendação: o NER é utilizado para identificar as preferências e interesses dos utilizadores com base nas entidades nomeadas mencionadas nas interações online ou nas consultas de pesquisa. Esses dados são usados para aprimorar o aprimoramento do usuário, fornecendo recomendações personalizadas.
- Resposta a perguntas: o NER é usado para detectar certas entidades de um texto, que é posteriormente usado para responder a uma consulta ou pergunta específica. Geralmente é usado para assistentes virtuais e chatbots.
- Extração de informações: o NER é usado para extrair informações essenciais de um conjunto maior de texto não estruturado. Isso inclui postagens em mídias sociais, análises online, artigos de notícias e muito mais. Esses dados são usados para gerar insights valiosos e tomar decisões baseadas em dados.
Conceitos Matemáticos: NER
O processo NER inclui diferentes conceitos matemáticos, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, teoria da probabilidade e muito mais. Aqui estão algumas técnicas matemáticas:
- Modelos ocultos de Markov: Modelos ocultos de Markov ou HMMs são uma abordagem estatística para sequenciar tarefas de classificação, como NER. Envolve representar alguma sequência de palavras no texto como estados diferentes, onde cada estado representa uma entidade nomeada específica. Ao analisar as probabilidades, você pode identificar as entidades nomeadas no texto.
- Aprendizado profundo: Técnicas de aprendizado profundo, como redes neurais, são usadas em tarefas NER. Isso permite identificar e categorizar entidades nomeadas com eficiência e precisão.
- Campos aleatórios condicionais: vêm em um modelo gráfico usado em tarefas de rotulagem de sequência. Eles oferecem modelagem de probabilidade condicional de cada tag contendo a sequência de palavras. Isso permite identificar as entidades nomeadas em um texto.
Como funciona o NER?
Fonte: Publicações ACS
O Named Entity Recognition (NER) funciona como uma extração de informações. O seu funcionamento está dividido em diferentes etapas principais:
#1. Pré-processar o texto
Na primeira etapa, o NER envolve a preparação de informações textuais para análise. Geralmente envolve tarefas como tokenização. Aqui, o texto inicialmente foi dividido em tokens antes que o NER começasse a identificar entidades.
Por exemplo, “Bill Gates fundou a Microsoft” pode ser dividido em diferentes tokens como “Bill”, “Gates”, “fundado” e “Microsoft”.
#2. Identificar entidades
Potenciais entidades nomeadas podem ser detectadas usando métodos estatísticos ou regras linguísticas. Esta etapa envolve o reconhecimento de padrões, como formatos específicos (datas) ou letras maiúsculas em nomes (“Bill Gates”). Assim que a função de pré-processamento for concluída, os algoritmos NER examinam o texto para identificar palavras nas sequências que correspondem às entidades.
#3. Classificar entidades
Depois que o NER identifica as entidades, ele categoriza essas entidades reconhecidas em tipos, classes ou grupos. As categorias comuns são organização, data, local, pessoa e muito mais. Isso é conseguido por meio de modelos de aprendizado de máquina treinados em dados rotulados.
Por exemplo, “Bill Gates” seria reconhecido como uma “pessoa” e “Microsoft” como uma “organização”.
#4. Análise Contextual
O NER nunca se limita a reconhecer e classificar entidades. Muitas vezes considera o contexto para aumentar a precisão. Esta etapa considera o contexto onde as entidades aparecem, dando uma categorização precisa.
Por exemplo, “Bill Gates fundou a Microsoft”. Aqui, o contexto permite que os sistemas identifiquem “Conta” como o nome de uma pessoa e não a fatura de um pagamento.
#5. Pós-processamento
Após a identificação e categorização inicial, é necessário pós-processamento para refinar os resultados finais. Isso envolve resolver ambigüidades, usar bases de conhecimento, mesclar entidades com vários tokens e muito mais para melhorar os dados das entidades.
O incrível do NER é que ele tem a capacidade de interpretar e compreender textos não estruturados, que contêm os dados necessários para o seu negócio. Ele recebe uma parte essencial dos dados de artigos de notícias, páginas da web, artigos de pesquisa, postagens em mídias sociais e muito mais.
Ao reconhecer e categorizar entidades nomeadas, o NER acrescenta uma camada extra de significado e estrutura à paisagem textual.
Métodos de NER
Os métodos mais comumente usados são os seguintes:
#1. Método baseado em aprendizado de máquina supervisionado
Este método usa modelos de aprendizado de máquina treinados em textos pré-rotulados por humanos com categorias de entidades nomeadas.
Esta abordagem utiliza algoritmos, incluindo entropia máxima e campos aleatórios condicionais, para obter modelos de linguagem estatística complexos. É eficaz para resolver significados linguísticos juntamente com outras complexidades, mas necessita de um grande volume de dados de treinamento para realizar a operação.
#2. Sistemas Baseados em Regras
Este método utiliza regras diferentes para coletar informações. Inclui títulos ou letras maiúsculas, como “Er”. Neste método, é necessária muita intervenção humana para dar sugestões, monitorar e distorcer as regras. Este método pode perder variações textuais que não estão incluídas nas anotações de treinamento. É por isso que os sistemas baseados em regras são incapazes de lidar com a complexidade e os modelos de aprendizado de máquina.
#3. Sistemas Baseados em Dicionário
Neste método, um dicionário contendo uma extensa quantidade de sinônimos e uma coleção de vocabulário é usado para identificar e verificar identidades nomeadas. Este método enfrenta problemas na categorização de entidades nomeadas que possuem diversas variações de grafia.
Além disso, existem muitos outros métodos NER emergentes. Vamos discuti-los também:
#4. Sistemas de aprendizado de máquina não supervisionados
Esses sistemas de ML usam modelos de aprendizado de máquina que não são pré-treinados nos dados de texto. Os modelos de aprendizagem não supervisionados são mais capazes de executar tarefas complexas do que os modelos supervisionados.
#5. Sistemas de inicialização
Os sistemas de bootstrapping também são conhecidos como sistemas autossupervisionados que categorizam as entidades nomeadas dependendo das características gramaticais, incluindo tags de classes gramaticais, letras maiúsculas e outras categorias pré-treinadas.
Um ser humano então ajusta o sistema de bootstrap rotulando as previsões do sistema como incorretas ou corretas e adicionando as corretas ao novo conjunto de treinamento.
#6. Sistemas de Redes Neurais
Ele constrói o modelo de reconhecimento de entidade nomeada usando modelos de aprendizagem de arquitetura bidirecional (representações de codificador bidirecional de transformadores), redes neurais e técnicas de codificação. Este método minimiza a interação humana.
#7. Sistemas Estatísticos
Este método usa modelos probabilísticos treinados em relações e padrões textuais. Ajuda a prever facilmente entidades nomeadas a partir de novos dados baseados em texto.
#8. Sistemas de rotulagem de papéis semânticos
Este sistema pré-processa um modelo de reconhecimento de entidade nomeada usando técnicas de aprendizagem semântica que ensinam a relação entre as categorias e o contexto.
#9. Sistemas Híbridos
Este método é interessante, pois utiliza aspectos de diversas abordagens de maneira combinada.
Benefícios do NER
Os modelos NER oferecem inúmeros benefícios.
- O NER automatiza o processo de extração de dados para um grande volume de dados.
- É usado em todos os setores para extrair informações importantes de um texto não estruturado.
- Isso pode economizar tempo para você e seus funcionários na execução de tarefas de extração de dados.
- Pode aumentar a precisão dos processos e tarefas da PNL.
- Ele garante a segurança dos dados hospedando modelos NER personalizados, eliminando a necessidade de compartilhar informações confidenciais com fornecedores terceirizados.
- Ele acomoda novos tipos de entidades e terminologias à medida que o domínio evolui.
Desafios do NER
- Ambiguidade: Muitas palavras usadas no texto podem ser enganosas. Por exemplo, a palavra “Amazônia” refere-se a uma empresa, um rio e uma floresta. Pode ser diferenciado por um contexto específico. Portanto, isso torna o reconhecimento de entidades um pouco mais complicado.
- Dependência do contexto: palavras derivadas do contexto circundante têm significados diferentes; por exemplo, “Apple” em um texto baseado em tecnologia refere-se à corporação, enquanto no entorno refere-se a frutas. Não é difícil reconhecer uma entidade precisa.
- Esparsidade de dados: Para métodos NER baseados em ML, a disponibilidade de dados rotulados é essencial. Contudo, extrair esses dados, especialmente para domínios especializados ou linguagens menos comuns, pode ser um desafio.
- Variações linguísticas: As línguas humanas têm formas diferentes dependendo de seus dialetos, diferenças regionais e gírias. Portanto, é difícil extrair o texto em idioma estrangeiro.
- Generalização do modelo: Os modelos NER podem ser excelentes na classificação de entidades em um único domínio, mas podem confundir a generalização em outro domínio. Portanto, os modelos NER podem se comportar de maneira diferente em diferentes domínios.
Esses desafios podem ser enfrentados se você combinar algoritmos avançados, conhecimento linguístico e dados de qualidade. Dado que a NER está a evoluir, as equipas de investigação e desenvolvimento devem aperfeiçoar várias técnicas para enfrentar estes desafios.
Casos de uso de NER
#1. Categorizando Conteúdo
Editoras e casas de notícias geram um grande volume de conteúdo online. Portanto, gerenciá-los de forma eficiente é crucial para aproveitar ao máximo um artigo ou notícia.
O Named Entity Recognition verifica todo o conteúdo automaticamente e extrai dados como organizações, lugares e nomes de pessoas usados no conteúdo. Conhecer as tags necessárias para cada artigo ajuda a categorizar os artigos na hierarquia definida, melhorando a entrega do conteúdo.
#2. Algoritmos de pesquisa
Suponha que você tenha um algoritmo de pesquisa interno para seu editor online que contém milhões de artigos. Para cada consulta de pesquisa, seu algoritmo de pesquisa interno acaba reunindo todas as palavras desses artigos. Este é um processo demorado.
Agora, se você usar o NER como seu editor online, ele obterá facilmente as entidades essenciais de todos os artigos e os armazenará separadamente. Isso irá acelerar seu processo de pesquisa.
#3. Recomendações de conteúdo
Automatizar o processo de recomendação é um caso de uso importante do NER. Os sistemas de recomendação orientam na descoberta de novas ideias e conteúdos.
A Netflix é o melhor exemplo disso. É a prova de que construir um sistema de recomendação eficiente ajuda você a se tornar mais viciante e envolvente em eventos.
Para os editores de notícias, o NER funciona de forma eficaz na recomendação de artigos semelhantes. Isso pode ser feito reunindo tags de um artigo específico e recomendando outro conteúdo que possua entidades semelhantes.
#4. Suporte ao cliente
Para cada organização, o suporte ao cliente é algo importante. É por isso que existem várias maneiras de facilitar a função de tratamento do feedback do cliente. NER é um deles. Vamos entender isso com um exemplo.
Suponha que um cliente dê feedback “A equipe da loja outlet da Adidas em San Diego não tem detalhes mais detalhados sobre calçados esportivos”. Aqui, a NER retira as tags “San Diego” (local) e “calçados esportivos” (produto).
Assim, o NER é utilizado para classificar cada reclamação e encaminhá-la ao respectivo departamento da organização para tratar do assunto. Você pode desenvolver um banco de dados composto por feedback categorizado em vários departamentos e analisar cada feedback.
#5. Artigos de pesquisa
Uma publicação online ou site de periódico contém muitos artigos acadêmicos e trabalhos de pesquisa. Você pode encontrar centenas de artigos semelhantes a tópicos semelhantes, com pequenas modificações. Portanto, organizar todos esses dados de forma estruturada pode ser uma tarefa complicada.
Para pular o longo processo, você pode separar esses papéis com base nas tags relevantes.
Por exemplo, existem milhares de artigos sobre aprendizado de máquina. Para encontrar aquele que menciona o uso de redes neurais convolucionais (CNNs), é necessário colocar entidades neles. Isso o ajudará a encontrar o artigo rapidamente de acordo com suas necessidades.
Conclusão
A técnica de PNL, Named Entity Recognition (NER), auxilia na identificação de entidades nomeadas em um texto não estruturado e na categorização dessas entidades em grupos predefinidos como locais, nomes de pessoas, produtos e muito mais.
O objetivo principal do NER é reunir informações estruturadas de um texto não estruturado e representá-las em um formato legível. Envolve diversos modelos e processos e traz muitos benefícios para profissionais e empresas. Também é usado para várias aplicações além da PNL.
Espero que você entenda a explicação acima sobre esta técnica para poder implementá-la em seu negócio e obter informações relevantes e valiosas a tempo.
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