உள்ளுணர்வுகளைத் திறத்தல்: தகவல்களைப் பிரித்தெடுப்பதற்கான பைத்தான் பெயரிடப்பட்ட பொருள் அறிதலுக்கான உலகளாவிய வழிகாட்டி

இன்றைய அதி-இணைக்கப்பட்ட உலகில், செய்தி கட்டுரைகள் மற்றும் சமூக ஊடக ஊட்டங்கள் முதல் வாடிக்கையாளர் மதிப்புரைகள் மற்றும் உள் அறிக்கைகள் வரை, கட்டமைக்கப்படாத உரைத் தரவுகளின் பரந்த அளவுகளால் நாங்கள் நிரம்பி வழிகிறோம். இந்த உரையில் மதிப்புமிக்க, கட்டமைக்கப்பட்ட தகவல்களின் செல்வம் மறைக்கப்பட்டுள்ளது. அதைத் திறப்பதற்கான திறவுகோல் பெயரிடப்பட்ட பொருள் அறிதல் (NER) எனப்படும் சக்திவாய்ந்த இயற்கை மொழி செயலாக்க (NLP) நுட்பத்தில் உள்ளது. டெவலப்பர்கள் மற்றும் தரவு விஞ்ஞானிகளுக்கு, இந்த அத்தியாவசிய திறமையைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு பைத்தான் உலகத் தரம் வாய்ந்த கருவிகளின் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வழங்குகிறது.

இந்த விரிவான வழிகாட்டி NER இன் அடிப்படைகள், தகவல் பிரித்தெடுப்பதில் அதன் முக்கியமான பங்கு மற்றும் மிகவும் பிரபலமான பைத்தான் லைப்ரரிகளைப் பயன்படுத்தி அதை எவ்வாறு செயல்படுத்தலாம் என்பதை உங்களுக்குக் காண்பிக்கும். நீங்கள் உலகளாவிய சந்தை போக்குகளை பகுப்பாய்வு செய்தாலும், வாடிக்கையாளர் ஆதரவை ஒழுங்குபடுத்தினாலும் அல்லது அறிவார்ந்த தேடல் அமைப்புகளை உருவாக்கினாலும், NER ஐ தேர்ச்சி பெறுவது ஒரு விளையாட்டு மாற்றியாகும்.

பெயரிடப்பட்ட பொருள் அறிதல் (NER) என்றால் என்ன?

அதன் மையத்தில், பெயரிடப்பட்ட பொருள் அறிதல் என்பது ஒரு உரைத் தொகுதியில் உள்ள முக்கிய தகவல்களை - அல்லது "பெயரிடப்பட்ட பொருள்கள்" - அடையாளம் கண்டு வகைப்படுத்தும் செயல்முறையாகும். இந்த நிறுவனங்கள் மக்கள், நிறுவனங்கள், இடங்கள், தேதிகள், பண மதிப்புகள் மற்றும் பல போன்ற நிஜ உலக பொருள்கள்.

அதை ஒரு அதிநவீன சிறப்பம்சமாக கருதுங்கள். உரையை வெறுமனே குறிப்பதற்கு பதிலாக, ஒரு NER அமைப்பு ஒரு வாக்கியத்தைப் படித்து, அவை எதை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகின்றன என்பதற்கேற்ப குறிப்பிட்ட சொற்கள் அல்லது சொற்றொடர்களுக்கு லேபிளிடுகிறது.

உதாரணமாக, இந்த வாக்கியத்தை கவனியுங்கள்:

"ஜனவரி 5 ஆம் தேதி, ஜெனீவாவில் உள்ள ஹீலியோஸ் கார்ப் நிறுவனத்தின் நிர்வாகி இன்னோவேடெக்ஸ் எனப்படும் ஒரு தொழில்நுட்ப நிறுவனத்துடன் புதிய கூட்டாண்மையை அறிவித்தார்."

ஒரு திறமையான NER மாதிரி இதைச் செயலாக்கி அடையாளம் காணும்:

• ஜனவரி 5 ஆம் தேதி: தேதி
• ஹீலியோஸ் கார்ப்.: அமைப்பு
• ஜெனீவா: இடம் (அல்லது GPE - புவிசார் அரசியல் அமைப்பு)
• இன்னோவேடெக்ஸ்: அமைப்பு

இந்த கட்டமைக்கப்படாத வாக்கியத்தை கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளாக மாற்றுவதன் மூலம், மனிதர் உரையை கைமுறையாகப் படித்து விளக்க வேண்டிய அவசியமின்றி, "எந்த நிறுவனங்கள் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளன?" அல்லது "இந்த நிகழ்வு எங்கு நடந்தது?" போன்ற கேள்விகளுக்கு இப்போது எளிதாக பதிலளிக்க முடியும்.

தகவல் பிரித்தெடுப்பதின் முக்கிய அங்கமாக NER ஏன் உள்ளது

தகவல் பிரித்தெடுத்தல் (IE) என்பது கட்டமைக்கப்படாத ஆதாரங்களில் இருந்து கட்டமைக்கப்பட்ட தகவல்களை தானாகப் பிரித்தெடுக்கும் பரந்த ஒழுக்கமாகும். NER பெரும்பாலும் இந்த செயல்பாட்டில் முதல் மற்றும் மிக முக்கியமான படியாகும். நிறுவனங்கள் அடையாளம் காணப்பட்டதும், அவை பின்வருவனவற்றிற்கு பயன்படுத்தப்படலாம்:

• தரவுத்தளங்களை நிரப்புதல்: CRM ஐ புதுப்பிக்க வணிக ஆவணங்களிலிருந்து நிறுவனத்தின் பெயர்கள், தொடர்பு விவரங்கள் மற்றும் இருப்பிடங்களை தானாகப் பிரித்தெடுக்கவும்.
• தேடுபொறிகளை மேம்படுத்துதல்: "பெர்லினில் உள்ள தொழில்நுட்ப நிறுவனங்கள்" என்ற தேடலை இயந்திரம் "பெர்லின்" என்பதை ஒரு இடமாகவும், "தொழில்நுட்ப நிறுவனங்கள்" என்பதை அமைப்பு நிறுவனங்களுடன் தொடர்புடைய ஒரு கருத்தாகவும் அங்கீகரித்தால், அதை இன்னும் துல்லியமாக புரிந்து கொள்ள முடியும்.
• பவர் பரிந்துரை அமைப்புகள்: பயனர் மதிப்புரைகளில் குறிப்பிடப்பட்டுள்ள தயாரிப்புகள், பிராண்டுகள் மற்றும் கலைஞர்களை அடையாளம் காண்பதன் மூலம், ஒரு அமைப்பு மிகவும் பொருத்தமான பரிந்துரைகளை வழங்க முடியும்.
• உள்ளடக்க வகைப்பாட்டை இயக்குதல்: செய்தி கட்டுரைகளை மக்கள், நிறுவனங்கள் மற்றும் அவர்கள் விவாதிக்கும் இடங்களுடன் தானாகவே டேக் செய்யவும், உள்ளடக்கத்தை வகைப்படுத்துவதையும் கண்டுபிடிப்பதையும் எளிதாக்குகிறது.
• வணிக நுண்ணறிவை இயக்குதல்: குறிப்பிட்ட நிறுவனங்கள் (எ.கா., வோக்ஸ்வாகன், சாம்சங், பெட்ரோப்ராஸ்), நிர்வாகிகள் அல்லது சந்தையை நகர்த்தும் நிகழ்வுகள் பற்றிய குறிப்புகளைக் கண்காணிக்க ஆயிரக்கணக்கான நிதி அறிக்கைகள் அல்லது செய்தி ஊட்டிகளை பகுப்பாய்வு செய்யவும்.

NER இல்லாமல், உரை என்பது வெறும் வார்த்தைகளின் வரிசையாகும். NER உடன், இது கட்டமைக்கப்பட்ட அறிவின் வளமான, ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட ஆதாரமாக மாறும்.

NER க்கான முக்கிய பைத்தான் லைப்ரரிகள்: ஒரு ஒப்பீட்டு கண்ணோட்டம்

பைத்தான் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு NLP க்கான சக்திவாய்ந்த லைப்ரரிகளுடன் நிறைந்துள்ளது. NER என்று வரும்போது, ​​மூன்று முக்கிய வீரர்கள் தனித்து நிற்கிறார்கள், ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த பலம் மற்றும் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுடன் உள்ளன.

1. ஸ்பேஸி: உற்பத்திக்குத் தயாரான பவர்ஹவுஸ். அதன் வேகம், செயல்திறன் மற்றும் சிறந்த முன் பயிற்சி பெற்ற மாடல்களுக்கு பெயர் பெற்றது. இது நிஜ உலக பயன்பாடுகளை உருவாக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் ஒரு எளிய, பொருள் சார்ந்த API ஐ வழங்குகிறது. வேகமாகவும் நம்பகத்தன்மையுடனும் இருக்க வேண்டிய திட்டங்களுக்கு இது பெரும்பாலும் முதல் தேர்வாகும்.
2. NLTK (இயற்கை மொழி கருவித்தொகுப்பு): கல்வி மற்றும் கல்விக்குரிய கிளாசிக். NLTK என்பது NLP இன் கட்டுமானத் தொகுதிகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு அருமையான ஒரு அடிப்படை நூலகமாகும். சக்திவாய்ந்ததாக இருந்தாலும், ஸ்பேஸியைப் போலவே அதே முடிவுகளை அடைய இது பெரும்பாலும் அதிக பொய்லர் பிளேட் குறியீடு தேவைப்படுகிறது, மேலும் இது பொதுவாக மெதுவாக இருக்கும்.
3. ஹக்கிங் ஃபேஸ் டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள்: ஸ்டேட் ஆஃப் தி ஆர்ட் ஆராய்ச்சியாளர். இந்த நூலகம் NLP துல்லியத்தின் உச்சத்தை பிரதிபலிக்கும் ஆயிரக்கணக்கான முன் பயிற்சி பெற்ற டிரான்ஸ்ஃபார்மர் மாடல்களுக்கான (BERT, RoBERTa மற்றும் XLM-RoBERTa போன்றவை) அணுகலை வழங்குகிறது. இது இணையற்ற செயல்திறனை வழங்குகிறது, குறிப்பாக சிக்கலான அல்லது டொமைன்-குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கு, ஆனால் இது அதிக கணக்கீட்டு தீவிரமாக இருக்கலாம்.

சரியான கருவியைத் தேர்ந்தெடுப்பது:

• வேகம் மற்றும் உற்பத்தி பயன்பாட்டிற்கு: ஸ்பேஸியுடன் தொடங்கவும்.
• கீறல் முதல் NLP கருத்துகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு: NLTK ஒரு சிறந்த கல்வி கருவியாகும்.
• அதிகபட்ச துல்லியம் மற்றும் தனிப்பயன் பணிகளுக்கு: ஹக்கிங் ஃபேஸ் டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் செல்ல வேண்டிய இடம்.

ஸ்பேஸியுடன் தொடங்குதல்: தொழில்துறை தரநிலை

ஸ்பேஸி NER ஐ நம்பமுடியாத அளவிற்கு நேரடியானதாக ஆக்குகிறது. ஒரு நடைமுறை உதாரணத்தை பார்ப்போம்.

படி 1: நிறுவல்

முதலில், ஸ்பேஸியை நிறுவி, முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பதிவிறக்கவும். இந்த எடுத்துக்காட்டுக்கு சிறிய ஆங்கில மாதிரியைப் பயன்படுத்துவோம்.

            pip install spacy
python -m spacy download en_core_web_sm
            

              
                Copy
              
            
          

படி 2: பைத்தானுடன் NER ஐ நிகழ்த்துதல்

உரையைச் செயலாக்குவதற்கான குறியீடு சுத்தமாகவும் உள்ளுணர்வுடனும் உள்ளது. நாங்கள் மாதிரியை ஏற்றுவோம், எங்கள் உரையை அதற்கு அனுப்புவோம், பின்னர் கண்டறியப்பட்ட நிறுவனங்களின் மூலம் மீண்டும் மீண்டும் செய்வோம்.

            import spacy

# Load the pre-trained English model
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

text = ("During a press conference in Tokyo, Dr. Anna Schmidt from the World Health Organization "
        "announced that a new research grant of $5 million was awarded to a team at Oxford University.")

# Process the text with the spaCy pipeline
doc = nlp(text)

# Iterate over the detected entities and print them
print("Detected Entities:")
for ent in doc.ents:
    print(f"- Entity: {ent.text}, Label: {ent.label_}")

            

              
                Copy
              
            
          

படி 3: வெளியீட்டைப் புரிந்துகொள்வது

இந்த ஸ்கிரிப்டை இயக்குவது உரையில் காணப்படும் நிறுவனங்களின் கட்டமைக்கப்பட்ட பட்டியலை உருவாக்கும்:

            Detected Entities:
- Entity: Tokyo, Label: GPE
- Entity: Anna Schmidt, Label: PERSON
- Entity: the World Health Organization, Label: ORG
- Entity: $5 million, Label: MONEY
- Entity: Oxford University, Label: ORG

            

              
                Copy
              
            
          

சில வரிக் குறியீட்டில், ஐந்து மதிப்புமிக்க தகவல்களை நாங்கள் பிரித்தெடுத்துள்ளோம். ஸ்பேஸி displacy எனப்படும் ஒரு அற்புதமான விஷுவலைசரை வழங்குகிறது, இது உரையில் நேரடியாக நிறுவனங்களைப் பார்க்க உதவுகிறது, இது ஆர்ப்பாட்டங்கள் மற்றும் பிழைத்திருத்தத்திற்கு சிறந்தது.

NLTK ஐ ஆராய்தல்: கிளாசிக் NLP கருவித்தொகுப்பு

NLTK ஒரு NER அமைப்பை உருவாக்க கூறுகளை வழங்குகிறது, ஆனால் இதற்கு ஸ்பேஸியை விட இன்னும் சில படிகள் தேவை.

படி 1: நிறுவல் மற்றும் பதிவிறக்கங்கள்

நீங்கள் NLTK ஐ நிறுவி தேவையான தரவு தொகுப்புகளைப் பதிவிறக்க வேண்டும்.

            pip install nltk
# In a Python interpreter, run:
# import nltk
# nltk.download('punkt')
# nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
# nltk.download('maxent_ne_chunker')
# nltk.download('words')

            

              
                Copy
              
            
          

படி 2: NLTK உடன் NER ஐ நிகழ்த்துதல்

செயல்முறையில் உரையை சொற்களாக டோக்கனைஸ் செய்தல், பகுதி-பேச்சு (POS) டேக்கிங் பயன்படுத்துதல் மற்றும் பின்னர் NER சங்கரைப் பயன்படுத்துதல் ஆகியவை அடங்கும்.

            import nltk

text = "During a press conference in Tokyo, Dr. Anna Schmidt from the World Health Organization announced a new grant."

# Tokenize the sentence into words
tokens = nltk.word_tokenize(text)

# Part-of-speech tagging
pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)

# Named entity chunking
chunks = nltk.ne_chunk(pos_tags)

print(chunks)

            

              
                Copy
              
            
          

வெளியீடு ஒரு மர அமைப்பு, இது நிறுவனங்களைப் பிரித்தெடுக்க பாகுபடுத்தப்படலாம். செயல்பாட்டு ரீதியாக இருந்தாலும், இந்த செயல்முறை ஸ்பேஸியின் பொருள் சார்ந்த அணுகுமுறையை விட குறைவான நேரடியானது, ஸ்பேஸி ஏன் பயன்பாட்டு மேம்பாட்டிற்கு பெரும்பாலும் விரும்பப்படுகிறது என்பதை எடுத்துக்காட்டுகிறது.

டிரான்ஸ்ஃபார்மர்களை மேம்படுத்துதல்: ஹக்கிங் ஃபேஸுடன் ஸ்டேட் ஆஃப் தி ஆர்ட் NER

அதிகபட்ச துல்லியம் தேவைப்படும் பணிகளுக்கு, ஹக்கிங் ஃபேஸின் transformers லைப்ரரி தங்கத் தரநிலையாகும். இது ஒரு எளிய pipeline API ஐ வழங்குகிறது, இது பெரிய டிரான்ஸ்ஃபார்மர் மாடல்களுடன் பணிபுரிவதன் சிக்கலை மறைக்கிறது.

படி 1: நிறுவல்

உங்களுக்கு transformers மற்றும் பைடார்ச் அல்லது டென்சர்ஃப்ளோ போன்ற ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பு தேவைப்படும்.

            pip install transformers torch
# or `pip install transformers tensorflow`

            

              
                Copy
              
            
          

படி 2: NER பைப்லைனைப் பயன்படுத்துதல்

ஒரு குறிப்பிட்ட பணிக்காக முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்துவதற்கான எளிதான வழி pipeline ஆகும்.

            from transformers import pipeline

# Initialize the NER pipeline
# This will download a pre-trained model on first run
ner_pipeline = pipeline("ner", grouped_entities=True)

text = ("My name is Alejandro and I work for a company named Covalent in Lisbon, Portugal. "
        "I'm meeting with Sarah from Acme Corp tomorrow.")

# Get the results
results = ner_pipeline(text)

# Print the results
print(results)

            

              
                Copy
              
            
          

படி 3: வெளியீட்டைப் புரிந்துகொள்வது

வெளியீடு என்பது அகராதிகளின் பட்டியல், ஒவ்வொன்றும் நிறுவனத்தைப் பற்றிய விரிவான தகவல்களைக் கொண்டுள்ளது.

            [
    {'entity_group': 'PER', 'score': 0.998, 'word': 'Alejandro', 'start': 11, 'end': 20},
    {'entity_group': 'ORG', 'score': 0.992, 'word': 'Covalent', 'start': 50, 'end': 58},
    {'entity_group': 'LOC', 'score': 0.999, 'word': 'Lisbon', 'start': 62, 'end': 68},
    {'entity_group': 'LOC', 'score': 0.999, 'word': 'Portugal', 'start': 70, 'end': 78},
    {'entity_group': 'PER', 'score': 0.999, 'word': 'Sarah', 'start': 98, 'end': 103},
    {'entity_group': 'ORG', 'score': 0.996, 'word': 'Acme Corp', 'start': 110, 'end': 119}
]

            

              
                Copy
              
            
          

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் மாதிரி அதிக நம்பிக்கைக் மதிப்பெண்களுடன் நிறுவனங்களை சரியாக அடையாளம் காட்டுகிறது. இந்த அணுகுமுறை சக்தி வாய்ந்தது, ஆனால் ஸ்பேஸியின் இலகுரக மாடல்களுடன் ஒப்பிடும்போது அதிக கணக்கீட்டு வளங்கள் (CPU/GPU) மற்றும் பதிவிறக்க அளவு தேவைப்படுகிறது.

உலகளாவிய தொழில்களில் NER இன் நடைமுறை பயன்பாடுகள்

NER இன் உண்மையான சக்தி அதன் மாறுபட்ட, நிஜ உலக பயன்பாடுகளில் சர்வதேச துறைகளில் காணப்படுகிறது.

நிதி மற்றும் ஃபின்டெக்

அல்காரிதம் வர்த்தக தளங்கள் ராய்ட்டர்ஸ், புளூம்பெர்க் மற்றும் பல மொழிகளில் உள்ளூர் நிதிச் செய்திகள் போன்ற மூலங்களிலிருந்து மில்லியன் கணக்கான செய்தி கட்டுரைகள் மற்றும் அறிக்கைகளை ஸ்கேன் செய்கின்றன. அவை நிறுவனத்தின் பெயர்கள் (எ.கா., சீமென்ஸ் ஏஜி, டென்சென்ட்), பண மதிப்புகள் மற்றும் வினாடிக்கு பகுதியாக வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்க முக்கிய நிர்வாகிகளை உடனடியாக அடையாளம் காண NER ஐப் பயன்படுத்துகின்றன.

சுகாதாரம் மற்றும் உயிரியல் அறிவியல்

மருந்துப் பெயர்கள், நோய்கள் மற்றும் மரபணு வரிசைகளைப் பிரித்தெடுக்க ஆராய்ச்சியாளர்கள் மருத்துவ பரிசோதனை அறிக்கைகள் மற்றும் மருத்துவ இதழ்களை பகுப்பாய்வு செய்கிறார்கள். இது மருந்து கண்டுபிடிப்பை துரிதப்படுத்துகிறது மற்றும் உலகளாவிய ஆரோக்கியத்தில் உள்ள போக்குகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது. முக்கியமான விஷயம் என்னவென்றால், இந்த களத்தில் உள்ள NER அமைப்புகள் நோயாளி தரவைக் கையாளும் போது ஐரோப்பாவில் GDPR மற்றும் அமெரிக்காவில் HIPAA போன்ற தனியுரிமை விதிமுறைகளுக்கு இணங்க வேண்டும்.

ஊடகம் மற்றும் வெளியீடு

உலகளாவிய செய்தி நிறுவனங்கள் கட்டுரைகளை தொடர்புடைய நபர்கள், நிறுவனங்கள் மற்றும் இடங்களுடன் தானாக டேக் செய்ய NER ஐப் பயன்படுத்துகின்றன. இது உள்ளடக்க பரிந்துரை பொறிகளை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் ஐரோப்பிய ஒன்றியம் மற்றும் ஜப்பான் இடையேயான வர்த்தக பேச்சுக்கள் போன்ற ஒரு குறிப்பிட்ட தலைப்பு தொடர்பான அனைத்து கட்டுரைகளையும் வாசகர்கள் எளிதாகக் கண்டுபிடிக்க அனுமதிக்கிறது.

மனித வளம் மற்றும் ஆட்சேர்ப்பு

பன்னாட்டு நிறுவனங்களில் உள்ள HR துறைகள் வெவ்வேறு வடிவங்களில் சமர்ப்பிக்கப்பட்ட ஆயிரக்கணக்கான ரெஸ்யூம்களை (CVs) பாகுபடுத்த NER ஐப் பயன்படுத்துகின்றன. கணினி தானாகவே வேட்பாளர் பெயர்கள், தொடர்புத் தகவல், திறன்கள், கலந்து கொண்ட பல்கலைக்கழகங்கள் மற்றும் முந்தைய முதலாளிகளை (எ.கா., INSEAD, கூகிள், டாடா கன்சல்டன்சி சர்வீசஸ்) பிரித்தெடுக்கிறது, எண்ணற்ற மணிநேர கைமுறை வேலையைச் சேமிக்கிறது.

வாடிக்கையாளர் ஆதரவு மற்றும் கருத்து பகுப்பாய்வு

ஒரு உலகளாவிய எலெக்ட்ரானிக்ஸ் நிறுவனம் பல்வேறு மொழிகளில் வாடிக்கையாளர் ஆதரவு மின்னஞ்சல்கள், அரட்டை பதிவுகள் மற்றும் சமூக ஊடக குறிப்புகளைப் பகுப்பாய்வு செய்ய NER ஐப் பயன்படுத்தலாம். இது தயாரிப்பு பெயர்கள் (எ.கா., "Galaxy S23," "iPhone 15"), சிக்கல்கள் ஏற்படும் இடங்கள் மற்றும் விவாதிக்கப்படும் குறிப்பிட்ட அம்சங்களை அடையாளம் காண முடியும், இது வேகமான மற்றும் இலக்கு பதிலை அனுமதிக்கிறது.

NER இல் உள்ள சவால்கள் மற்றும் மேம்பட்ட தலைப்புகள்

சக்திவாய்ந்ததாக இருந்தாலும், NER தீர்க்கப்பட்ட பிரச்சனை அல்ல. NER திட்டங்களில் பணிபுரியும் வல்லுநர்கள் பெரும்பாலும் பல சவால்களை எதிர்கொள்கின்றனர்:

• தெளிவின்மை: சூழல் எல்லாமே. "ஆப்பிள்" தொழில்நுட்ப நிறுவனமா அல்லது பழமா? "பாரிஸ்" பிரான்சில் உள்ள நகரமா அல்லது ஒரு நபரின் பெயரா? ஒரு நல்ல NER மாதிரி சரியாக தெளிவுபடுத்த அருகிலுள்ள உரையைப் பயன்படுத்த வேண்டும்.
• டொமைன்-குறிப்பிட்ட நிறுவனங்கள்: ஒரு நிலையான முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரி சட்ட வழக்கு பெயர்கள், சிக்கலான நிதி கருவிகள் அல்லது குறிப்பிட்ட புரத பெயர்கள் போன்ற மிகவும் சிறப்பு வாய்ந்த சொற்களை அடையாளம் காணாது. இது டொமைன்-குறிப்பிட்ட தரவுகளில் ஒரு தனிப்பயன் NER மாதிரியைப் பயிற்சி செய்ய அல்லது நன்றாகச் சரிசெய்ய வேண்டும்.
• பன்மொழி மற்றும் குறியீடு மாறுதல்: குறைந்த வள மொழிக்கு வலுவான NER அமைப்புகளை உருவாக்குவது சவாலானது. மேலும், உலகளாவிய சூழல்களில், பயனர்கள் பெரும்பாலும் ஒரு உரையில் மொழிகளைக் கலக்கிறார்கள் (எ.கா., ஒரு செய்தியில் ஆங்கிலம் மற்றும் ஹிந்தி மொழிகளைப் பயன்படுத்துதல்), இது மாதிரிகளைக் குழப்பக்கூடும்.
• முறைசாரா உரை: செய்தி கட்டுரைகள் போன்ற முறையான உரையில் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் சமூக ஊடக பதிவுகள் அல்லது குறுஞ்செய்திகளில் பொதுவான கொச்சை, எழுத்துப்பிழைகள் மற்றும் சுருக்கங்களுடன் போராடலாம்.

இந்த சவால்களைத் தீர்ப்பதில் பெரும்பாலும் தனிப்பயன் மாதிரி பயிற்சி அடங்கும், இது உங்கள் குறிப்பிட்ட களத்திலிருந்து மாதிரிகளுக்கு எடுத்துக்காட்டுகளை வழங்குவதாகும், இது உங்களுக்கு முக்கியமான நிறுவனங்களின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தும்.

NER திட்டங்களை செயல்படுத்துவதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

உங்கள் NER திட்டம் வெற்றிகரமாக இருப்பதை உறுதிப்படுத்த, இந்த முக்கிய சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றவும்:

1. உங்கள் நிறுவனங்களை தெளிவாக வரையறுக்கவும்: எந்த குறியீட்டையும் எழுதுவதற்கு முன், நீங்கள் எதை பிரித்தெடுக்க வேண்டும் என்பதை சரியாக அறிந்து கொள்ளுங்கள். நீங்கள் நிறுவனத்தின் பெயர்களை மட்டுமே பார்க்கிறீர்களா அல்லது அவற்றின் பங்கு டிக்கர்களையும் பார்க்கிறீர்களா? நீங்கள் முழு தேதிகளில் ஆர்வமாக உள்ளீர்களா அல்லது வருடங்களில் மட்டும் ஆர்வமாக உள்ளீர்களா? ஒரு தெளிவான திட்டம் அவசியம்.
2. முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியுடன் தொடங்கவும்: கீறல் முதல் ஒரு மாதிரியை உருவாக்க முயற்சிக்காதீர்கள். ஸ்பேஸி அல்லது ஹக்கிங் ஃபேஸ் மாடல்களின் சக்தியை மேம்படுத்துங்கள், அவை பாரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி பெற்றுள்ளன. அவை ஒரு வலுவான அடிப்படையை வழங்குகின்றன.
3. வேலைக்கு சரியான கருவியைத் தேர்வு செய்யவும்: உங்கள் தேவைகளை சமநிலைப்படுத்தவும். நீங்கள் நிகழ்நேர API ஐ உருவாக்குகிறீர்கள் என்றால், ஸ்பேஸியின் வேகம் முக்கியமானதாக இருக்கலாம். துல்லியம் மிக முக்கியத்துவம் வாய்ந்த ஒரு முறை பகுப்பாய்வு செய்கிறீர்கள் என்றால், ஒரு பெரிய டிரான்ஸ்ஃபார்மர் மாதிரி சிறப்பாக இருக்கலாம்.
4. செயல்திறனை புறநிலையாக மதிப்பிடுங்கள்: ஒரு சோதனைத் தரவுத்தொகுப்பில் உங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனை அளவிட துல்லியம், நினைவு மற்றும் F1-ஸ்கோர் போன்ற அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தவும். இது மேம்பாடுகளை அளவிடவும் யூகிப்பதையும் தவிர்க்க உதவுகிறது.
5. தனிப்பயனாக்கலுக்குத் திட்டமிடுங்கள்: முன் பயிற்சி பெற்ற செயல்திறன் உங்கள் குறிப்பிட்ட டொமைனுக்கு போதுமானதாக இல்லாவிட்டால் ஒரு மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்யத் தயாராக இருங்கள். சிறப்புப் பணிகளுக்கான துல்லியத்தில் இது பெரும்பாலும் மிகப்பெரிய ஆதாயங்களைத் தருகிறது.

முடிவுரை: தகவல் பிரித்தெடுப்பதின் எதிர்காலம் இப்போது

பெயரிடப்பட்ட பொருள் அறிதல் என்பது ஒரு கல்விப் பயிற்சி மட்டுமல்ல; இது கட்டமைக்கப்படாத உரையை செயல்படக்கூடிய, கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளாக மாற்றும் ஒரு அடிப்படை தொழில்நுட்பமாகும். ஸ்பேஸி, NLTK மற்றும் ஹக்கிங் ஃபேஸ் டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் போன்ற பைத்தான் லைப்ரரிகளின் நம்பமுடியாத சக்தி மற்றும் அணுகலை மேம்படுத்துவதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் மற்றும் நிறுவனங்கள் உலகளவில் மிகவும் அறிவார்ந்த, திறமையான மற்றும் தரவு விழிப்புணர்வு பயன்பாடுகளை உருவாக்க முடியும்.

பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs) தொடர்ந்து உருவாகி வருவதால், தகவல் பிரித்தெடுக்கும் திறன்கள் மேலும் அதிநவீனமாக வளரும். இருப்பினும், NER இன் முக்கிய கோட்பாடுகள் ஒரு முக்கிய திறமையாக இருக்கும். இன்று NER உடன் உங்கள் பயணத்தைத் தொடங்குவதன் மூலம், நீங்கள் ஒரு புதிய நுட்பத்தை மட்டும் கற்றுக் கொள்ளவில்லை - சத்தத்தில் சமிக்ஞையைக் கண்டுபிடித்து, உலகின் பரந்த உரை களஞ்சியத்தை முடிவில்லாத நுண்ணறிவின் ஆதாரமாக மாற்றும் திறனைத் திறக்கிறீர்கள்.