हर बार जब हम कोई शब्द सुनते हैं या कोई पाठ पढ़ते हैं, तो हमारे पास उस शब्द को लोगों, स्थान, स्थान, मूल्यों और अन्य में पहचानने और वर्गीकृत करने की स्वाभाविक क्षमता होती है। मनुष्य किसी शब्द को जल्दी से पहचान सकता है, उसे वर्गीकृत कर सकता है और संदर्भ को समझ सकता है। उदाहरण के लिए, जब आप 'स्टीव जॉब्स' शब्द सुनते हैं, तो आप तुरंत कम से कम तीन से चार विशेषताओं के बारे में सोच सकते हैं और इकाई को श्रेणियों में अलग कर सकते हैं,
- व्यक्ति: स्टीव जॉब्स
- कंपनी: Apple
- स्थान: कैलिफोर्निया
चूँकि कंप्यूटर में यह प्राकृतिक क्षमता नहीं होती है, उन्हें शब्दों या पाठ की पहचान करने और उन्हें वर्गीकृत करने के लिए हमारी सहायता की आवश्यकता होती है। यह कहाँ है जिसका नाम एंटिटी रिकग्निशन रखा गया है (एनईआर) खेलने के लिए आता है।
आइए एनईआर और एनएलपी से इसके संबंध की संक्षिप्त समझ प्राप्त करें।
नामित इकाई पहचान क्या है?
नामांकित इकाई पहचान प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक हिस्सा है। का प्राथमिक उद्देश्य है एनईआर प्रोसेस करना है संरचित और असंरचित डेटा और इन नामित संस्थाओं को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करें। कुछ सामान्य श्रेणियों में नाम, स्थान, कंपनी, समय, मौद्रिक मूल्य, घटनाएँ और बहुत कुछ शामिल हैं।
संक्षेप में, एनईआर निम्नलिखित से संबंधित है:
- नामांकित इकाई की पहचान/पहचान - एक दस्तावेज़ में एक शब्द या शब्दों की श्रृंखला की पहचान करना।
- नामांकित इकाई वर्गीकरण - प्रत्येक ज्ञात इकाई को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करना।
लेकिन एनईआर एनएलपी से कैसे संबंधित है?
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण भाषण और पाठ से अर्थ निकालने में सक्षम बुद्धिमान मशीनों को विकसित करने में मदद करता है। मशीन लर्निंग इन बुद्धिमान प्रणालियों को बड़ी मात्रा में प्राकृतिक भाषा पर प्रशिक्षण देकर सीखने में मदद करता है डेटा सेट.
आम तौर पर, एनएलपी में तीन प्रमुख श्रेणियां होती हैं:
- भाषा की संरचना और नियमों को समझना – वाक्य - विन्यास
- शब्दों, पाठ और भाषण का अर्थ निकालना और उनके संबंधों की पहचान करना – अर्थ विज्ञान
- बोले गए शब्दों को पहचानना और पहचानना और उन्हें टेक्स्ट में बदलना - भाषण
एनईआर एनएलपी के शब्दार्थ भाग में शब्दों के अर्थ निकालने, उनके संबंधों के आधार पर उनकी पहचान करने और उनका पता लगाने में मदद करता है।
एनईआर के सामान्य उदाहरण
पूर्वनिर्धारित के कुछ सामान्य उदाहरण इकाई वर्गीकरण यह है:
व्यक्ति: माइकल जैक्सन, ओपरा विनफ्रे, बराक ओबामा, सुसान सारंडन
स्थान: कनाडा, होनोलूलू, बैंकॉक, ब्राजील, कैम्ब्रिज
संगठन: सैमसंग, डिज्नी, येल यूनिवर्सिटी, गूगल
समय: 15.35, दोपहर 12 बजे,
अन्य श्रेणियों में संख्यात्मक मूल्य, अभिव्यक्ति, ई-मेल पते और सुविधा शामिल हैं।
नामित इकाई पहचान में अस्पष्टता
एक शब्द जिस श्रेणी से संबंधित है वह मनुष्य के लिए सहज रूप से काफी स्पष्ट है। हालाँकि, कंप्यूटर के मामले में ऐसा नहीं है - वे वर्गीकरण समस्याओं का सामना करते हैं। उदाहरण के लिए:
मैनचेस्टर सिटी (संगठन") ने प्रीमियर लीग ट्रॉफी जीती जबकि निम्नलिखित वाक्य में संगठन का अलग तरह से प्रयोग किया गया है। मैनचेस्टर सिटी (पता) एक कपड़ा और औद्योगिक बिजलीघर था।
आपके एनईआर मॉडल की जरूरत है प्रशिक्षण जानकारी सटीक आचरण करना इकाई निष्कर्षण और वर्गीकरण। यदि आप अपने मॉडल को शेक्सपियरियन अंग्रेजी पर प्रशिक्षित कर रहे हैं, तो कहने की जरूरत नहीं है, यह इंस्टाग्राम को समझने में सक्षम नहीं होगा।
विभिन्न एनईआर दृष्टिकोण
ए . का प्राथमिक लक्ष्य एनईआर मॉडल पाठ दस्तावेज़ों में संस्थाओं को लेबल करना और उन्हें वर्गीकृत करना है। इस उद्देश्य के लिए आमतौर पर निम्नलिखित तीन दृष्टिकोणों का उपयोग किया जाता है। हालाँकि, आप एक या अधिक विधियों को संयोजित करना भी चुन सकते हैं।
एनईआर सिस्टम बनाने के विभिन्न तरीके हैं:
शब्दकोश आधारित प्रणाली
शब्दकोश-आधारित प्रणाली शायद सबसे सरल और मौलिक एनईआर दृष्टिकोण है। यह कई शब्दों, पर्यायवाची और शब्दावली संग्रह के साथ एक शब्दकोश का उपयोग करेगा। सिस्टम यह जाँच करेगा कि पाठ में मौजूद कोई विशेष इकाई शब्दावली में भी उपलब्ध है या नहीं। स्ट्रिंग-मैचिंग एल्गोरिदम का उपयोग करके, संस्थाओं की क्रॉस-चेकिंग की जाती है।
इस दृष्टिकोण का उपयोग करने की एक कमी यह है कि एनईआर मॉडल के प्रभावी कामकाज के लिए शब्दावली डेटासेट को लगातार अपग्रेड करने की आवश्यकता है।
नियम आधारित प्रणाली
इस दृष्टिकोण में, पूर्व-निर्धारित नियमों के एक सेट के आधार पर जानकारी निकाली जाती है। उपयोग किए जाने वाले नियमों के दो प्राथमिक सेट हैं,
पैटर्न आधारित नियम – जैसा कि नाम से पता चलता है, एक पैटर्न-आधारित नियम एक रूपात्मक पैटर्न या दस्तावेज़ में प्रयुक्त शब्दों की स्ट्रिंग का अनुसरण करता है।
प्रसंग आधारित नियम – संदर्भ-आधारित नियम दस्तावेज़ में शब्द के अर्थ या संदर्भ पर निर्भर करते हैं।
मशीन लर्निंग-आधारित सिस्टम
मशीन लर्निंग-आधारित सिस्टम में, संस्थाओं का पता लगाने के लिए सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग किया जाता है। इस दृष्टिकोण में टेक्स्ट दस्तावेज़ का फीचर-आधारित प्रतिनिधित्व उपयोग किया जाता है। आप पहले दो दृष्टिकोणों की कई कमियों को दूर कर सकते हैं क्योंकि मॉडल पहचान सकता है इकाई प्रकार उनके वर्तनी में मामूली बदलाव के बावजूद।
नामित इकाई मान्यता के मामलों और उदाहरणों का उपयोग करें?
नामांकित इकाई मान्यता (एनईआर) की बहुमुखी प्रतिभा का अनावरण:
- चैटबॉट्स: एनईआर प्रमुख संस्थाओं की पहचान करके उपयोगकर्ता के प्रश्नों को समझने में ओपनएआई के चैटजीपीटी जैसे चैटबॉट्स की सहायता करता है।
- ग्राहक सहयोग: यह उत्पाद के नाम के आधार पर ग्राहकों की प्रतिक्रिया को व्यवस्थित करता है, जिससे प्रतिक्रिया समय में तेजी आती है।
- वित्त: एनईआर वित्तीय रिपोर्टों से महत्वपूर्ण डेटा निकालता है, प्रवृत्ति विश्लेषण और जोखिम मूल्यांकन में सहायता करता है।
- स्वास्थ्य देखभाल: यह त्वरित डेटा विश्लेषण को बढ़ावा देते हुए, नैदानिक रिकॉर्ड से आवश्यक जानकारी खींचता है।
- मानव संसाधन: यह आवेदक प्रोफाइल का सारांश और कर्मचारियों की प्रतिक्रिया को प्रसारित करके भर्ती को सुव्यवस्थित करता है।
- समाचार प्रदाता: एनईआर सामग्री को प्रासंगिक जानकारी और रुझानों में वर्गीकृत करता है, जिससे रिपोर्टिंग में तेजी आती है।
- सिफ़ारिश इंजन: नेटफ्लिक्स जैसी कंपनियां उपयोगकर्ता के व्यवहार के आधार पर अनुशंसाओं को वैयक्तिकृत करने के लिए एनईआर का उपयोग करती हैं।
- खोज यन्त्र: वेब सामग्री को वर्गीकृत करके, एनईआर खोज परिणाम सटीकता को बढ़ाता है।
- भावनाओं का विश्लेषण: एनईआर समीक्षाओं से ब्रांड उल्लेख निकालता है, भावना विश्लेषण टूल को बढ़ावा देता है।
एनईआर के आवेदन
एनईआर के पास प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और प्रशिक्षण डेटासेट बनाने से संबंधित कई क्षेत्रों में कई उपयोग के मामले हैं यंत्र अधिगम और ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना समाधान। एनईआर के कुछ अनुप्रयोग हैं:
सुव्यवस्थित ग्राहक सहायता
एक एनईआर प्रणाली उत्पाद के नाम, विशिष्टताओं, शाखा स्थानों और बहुत कुछ जैसी महत्वपूर्ण जानकारी के आधार पर प्रासंगिक ग्राहक शिकायतों, प्रश्नों और फीडबैक को आसानी से पहचान सकती है। शिकायत या फीडबैक को उचित रूप से वर्गीकृत किया जाता है और प्राथमिकता वाले कीवर्ड को फ़िल्टर करके सही विभाग में भेज दिया जाता है।
कुशल मानव संसाधन
एनईआर मानव संसाधन टीमों को उनकी भर्ती प्रक्रिया में सुधार करने और आवेदकों के बायोडाटा को शीघ्रता से सारांशित करके समयसीमा कम करने में मदद करता है। एनईआर उपकरण बायोडाटा को स्कैन कर सकते हैं और प्रासंगिक जानकारी निकाल सकते हैं - नाम, उम्र, पता, योग्यता, कॉलेज, इत्यादि।
इसके अतिरिक्त, मानव संसाधन विभाग कर्मचारियों की शिकायतों को फ़िल्टर करके और उन्हें संबंधित विभागीय प्रमुखों को अग्रेषित करके आंतरिक वर्कफ़्लोज़ को कारगर बनाने के लिए NER टूल का भी उपयोग कर सकता है।
सरलीकृत सामग्री वर्गीकरण
सामग्री वर्गीकरण समाचार प्रदाताओं के लिए एक विशाल कार्य है। सामग्री को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत करने से खोज करना, अंतर्दृष्टि प्राप्त करना, प्रवृत्तियों की पहचान करना और विषयों को समझना आसान हो जाता है। ए नामांकित इकाई मान्यता समाचार प्रदाताओं के लिए उपकरण काम आ सकता है। यह कई लेखों को स्कैन कर सकता है, प्राथमिकता वाले कीवर्ड की पहचान कर सकता है, और व्यक्तियों, संगठन, स्थान आदि के आधार पर जानकारी निकाल सकता है।
खोज इंजन का अनुकूलन
एनईआर खोज परिणामों की गति और प्रासंगिकता को सरल बनाने और सुधारने में मदद करता है। हज़ारों लेखों के लिए खोज क्वेरी चलाने के बजाय, एक NER मॉडल एक बार क्वेरी चला सकता है और परिणाम सहेज सकता है। इसलिए, खोज क्वेरी में टैग के आधार पर, क्वेरी से संबद्ध आलेखों को शीघ्रता से उठाया जा सकता है।सटीक सामग्री अनुशंसा
कई आधुनिक एप्लिकेशन अनुकूलित और अनुकूलित ग्राहक अनुभव प्रदान करने के लिए एनईआर टूल पर निर्भर हैं। उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स नामित इकाई पहचान का उपयोग करके उपयोगकर्ता की खोज और दृश्य इतिहास के आधार पर व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान करता है।
एनईआर खोज परिणामों की गति और प्रासंगिकता को सरल बनाने और सुधारने में मदद करता है। हज़ारों लेखों के लिए खोज क्वेरी चलाने के बजाय, एक NER मॉडल एक बार क्वेरी चला सकता है और परिणाम सहेज सकता है। इसलिए, खोज क्वेरी में टैग के आधार पर, क्वेरी से संबद्ध आलेखों को शीघ्रता से उठाया जा सकता है।नामांकित इकाई पहचान आपका बनाता है यंत्र अधिगम मॉडल अधिक कुशल और विश्वसनीय। हालाँकि, आपको अपने मॉडलों को उनके इष्टतम स्तर पर काम करने और इच्छित लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए गुणवत्तापूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट की आवश्यकता है। आपको बस एक अनुभवी सेवा भागीदार की आवश्यकता है जो आपको उपयोग के लिए तैयार गुणवत्तापूर्ण डेटासेट प्रदान कर सके। अगर ऐसा है, तो शैप आपका अब तक का सबसे अच्छा दांव है। अपने एआई मॉडल के लिए कुशल और उन्नत एमएल समाधान विकसित करने में मदद के लिए व्यापक एनईआर डेटासेट के लिए हमसे संपर्क करें।
[ये भी पढ़ें: केस स्टडी: क्लिनिकल एनएलपी के लिए नामांकित इकाई मान्यता (एनईआर)।]
नामांकित-इकाई पहचान कैसे काम करती है?
नामांकित इकाई मान्यता (एनईआर) के दायरे में गहराई से उतरने से कई चरणों वाली एक व्यवस्थित यात्रा का पता चलता है:
tokenization
प्रारंभ में, पाठ्य डेटा को छोटी इकाइयों में विभाजित किया जाता है, जिन्हें टोकन कहा जाता है, जो शब्दों से लेकर वाक्यों तक हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, "बराक ओबामा संयुक्त राज्य अमेरिका के राष्ट्रपति थे" कथन को "बराक", "ओबामा", "था", "राष्ट्रपति", "के", "द", और "जैसे टोकन में विभाजित किया गया है। यूएसए"।
इकाई का पता लगाना
भाषाई दिशानिर्देशों और सांख्यिकीय पद्धतियों के मिश्रण का उपयोग करते हुए, संभावित नामित संस्थाओं पर प्रकाश डाला गया है। इस चरण में नामों में पूंजीकरण ("बराक ओबामा") या विशिष्ट प्रारूप (जैसे तारीखें) जैसे पैटर्न को पहचानना महत्वपूर्ण है।
इकाई वर्गीकरण
पता लगाने के बाद, संस्थाओं को "व्यक्ति", "संगठन" या "स्थान" जैसी पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में क्रमबद्ध किया जाता है। मशीन लर्निंग मॉडल, लेबल किए गए डेटासेट पर पोषित, अक्सर इस वर्गीकरण को संचालित करते हैं। यहां, "बराक ओबामा" को "व्यक्ति" और "यूएसए" को "स्थान" के रूप में टैग किया गया है।
प्रासंगिक मूल्यांकन
एनईआर प्रणालियों की ताकत को अक्सर आसपास के संदर्भ का मूल्यांकन करके बढ़ाया जाता है। उदाहरण के लिए, वाक्यांश "वाशिंगटन एक ऐतिहासिक घटना का गवाह बना" में, संदर्भ "वाशिंगटन" को किसी व्यक्ति के नाम के बजाय एक स्थान के रूप में समझने में मदद करता है।
मूल्यांकन के बाद का शोधन
प्रारंभिक पहचान और वर्गीकरण के बाद, मूल्यांकन के बाद परिणामों को बेहतर बनाने के लिए सुधार किया जा सकता है। यह चरण अस्पष्टताओं से निपट सकता है, मल्टी-टोकन संस्थाओं को जोड़ सकता है, या इकाई डेटा को बढ़ाने के लिए ज्ञान के आधार का उपयोग कर सकता है।
यह चित्रित दृष्टिकोण न केवल एनईआर के मूल रहस्य को उजागर करता है, बल्कि खोज इंजनों के लिए सामग्री को भी अनुकूलित करता है, जिससे एनईआर द्वारा प्रस्तुत जटिल प्रक्रिया की दृश्यता बढ़ जाती है।
एनईआर के लाभ और चुनौतियाँ?
लाभ:
- सूचना निकालना: एनईआर मुख्य डेटा की पहचान करता है, सूचना पुनर्प्राप्ति में सहायता करता है।
- सामग्री संगठन: यह सामग्री को वर्गीकृत करने में मदद करता है, डेटाबेस और खोज इंजन के लिए उपयोगी है।
- उपयोगकर्ता अनुभव बढ़ाया: एनईआर खोज परिणामों को परिष्कृत करता है और अनुशंसाओं को वैयक्तिकृत करता है।
- व्यावहारिक विश्लेषण: यह भावना विश्लेषण और प्रवृत्ति का पता लगाने की सुविधा प्रदान करता है।
- स्वचालित वर्कफ़्लो: एनईआर स्वचालन को बढ़ावा देता है, जिससे समय और संसाधनों की बचत होती है।
सीमाएँ/चुनौतियाँ:
- अस्पष्टता संकल्प: समान संस्थाओं को अलग करने में संघर्ष करता है।
- डोमेन-विशिष्ट अनुकूलन: विभिन्न डोमेन में संसाधन-गहन।
- भाषा निर्भरता: प्रभावशीलता भाषाओं के साथ भिन्न होती है।
- लेबल किए गए डेटा की कमी: प्रशिक्षण के लिए बड़े लेबल वाले डेटासेट की आवश्यकता है।
- असंरचित डेटा को संभालना: उन्नत तकनीकों की आवश्यकता है.
- परफॉरमेंस नापना: सटीक मूल्यांकन जटिल है.
- वास्तविक समय प्रसंस्करण: सटीकता के साथ गति को संतुलित करना चुनौतीपूर्ण है।