Was ist ner?
NER (Named Entity Recognition)
Named Entity Recognition (NER), auch bekannt als Entity Chunking, Entity Extraction oder Entity Identification, ist eine Unteraufgabe der Informationsextraktion, die darauf abzielt, benannte Entitäten in einem Text zu lokalisieren und zu klassifizieren. Benannte Entitäten sind Realweltobjekte, die einen Namen haben, wie z.B. Personen, Organisationen, Orte, Geldbeträge, Prozentsätze, Daten usw.
Kernaufgaben und -prozesse:
- Identifizierung von Entitäten: Der erste Schritt besteht darin, die Textpassagen zu identifizieren, die potenzielle benannte Entitäten darstellen.
- Klassifizierung von Entitäten: Nachdem eine Entität identifiziert wurde, muss sie einer vordefinierten Kategorie zugeordnet werden (z.B.
PERSON, ORGANIZATION, LOCATION, DATE, MONEY).
Anwendungsbereiche:
NER findet breite Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter:
- Information Retrieval: Verbessert die Suchgenauigkeit, indem es ermöglicht, nach bestimmten Entitäten in Texten zu suchen.
- Customer Support: Automatisiert die Bearbeitung von Kundenanfragen, indem es relevante Informationen wie Produktnamen oder Kundendaten aus dem Text extrahiert.
- Content Analyse: Ermöglicht die Analyse großer Textmengen, um Trends und Muster in Bezug auf bestimmte Entitäten zu identifizieren.
- Sprachübersetzung: Hilft bei der korrekten Übersetzung von Eigennamen und anderen benannten Entitäten.
Methoden:
- Regelbasierte Systeme: Basieren auf vordefinierten Regeln und Mustern, um Entitäten zu identifizieren.
- Maschinelles Lernen: Verwenden trainierte Modelle, um Entitäten zu erkennen und zu klassifizieren. Gängige Algorithmen sind Hidden Markov Models (HMM), Conditional Random Fields (CRF) und Deep Learning Modelle wie Recurrent Neural Networks (RNN) und Transformers.
Herausforderungen:
- Mehrdeutigkeit: Ein Wort kann je nach Kontext verschiedene Bedeutungen haben (z.B. "Apple" als Firma oder Frucht).
- Variabilität: Die gleiche Entität kann auf verschiedene Arten ausgedrückt werden (z.B. "USA", "Vereinigte Staaten von Amerika", "Amerika").
- Sprachliche Vielfalt: NER-Systeme müssen an verschiedene Sprachen und Dialekte angepasst werden.
Beispiele:
- Eingabe: "Angela Merkel war Bundeskanzlerin von Deutschland."
- Ausgabe:
[Angela Merkel]PERSON [Deutschland]LOCATION
Wichtige Konzepte: