Распознавание именованных сущностей (NER) в NLP

Представьте, что вы читаете новостную ленту или статью, насыщенную именами людей, названиями компаний, датами и событиями. Как легко для человека понять, кто есть кто и о чем идет речь, не так ли? Но как сделать то же самое компьютеру? Для него это задача не из легких, и именно для этого и существует NER — технология, которая позволяет машинам распознавать и выделять ключевые сущности в тексте. В этой статье мы разберемся, что такое NER, как это работает и почему без этой технологии сложно представить современные системы обработки текстовых данных.

Что такое NER? 

NER (Named Entity Recognition, распознавание именованных сущностей) — это одна из ключевых задач в области обработки естественного языка (NLP), направленная на то, чтобы идентифицировать и классифицировать определенные категории слов в тексте. Эти категории называются именованными сущностями. 

В отличие от других слов, именованные сущности имеют особое значение в тексте, так как они обозначают конкретные понятия, а не просто служат для создания связного предложения. Классическими примерами именованных сущностей являются: 

• Имена людей;
• Названия организаций;
• Географические объекты;
• Даты и время;
• Числовые и денежные выражения.

Однако в зависимости от задачи именованные сущности могут включать и другие категории слов — это могут быть научные термины, медицинские диагнозы, названия мероприятий или произведений искусства, а также многие другие специфические понятия.

Для чего распознавать именованные сущности?

Ежедневно интернет, новостные сайты и социальные сети пополняются тысячами текстов, полных важных упоминаний. Когда возникает необходимость проанализировать такие массивы данных, ручная обработка оказывается не просто трудоемкой, а практически невыполнимой. Здесь на помощь приходит NER — технология, которая позволяет автоматически извлекать структурированные данные из неструктурированных текстов, значительно упрощая их анализ и обработку. 

Сферы применения NER

В реальном мире NER имеет множество применений. Эта технология помогает автоматизировать обработку текстов, извлекать и организовывать информацию, что делает ее незаменимой в разных отраслях. Рассмотрим несколько примеров, чтобы понять, насколько широко используется NER.

Медицина 

В медицинской области NER применяется для анализа медицинских данных, научных публикаций и отчетов о клинических исследованиях. Модели NER выделяют и классифицируют названия заболеваний, лекарств, симптомов и методов лечения, облегчая доступ к важной информации и повышая эффективность работы медицинских специалистов.

Журналистика 

В сфере журналистики и медиа NER помогает эффективно обрабатывать огромные объемы информации, с которыми ежедневно сталкиваются новостные агентства. Это позволяет создавать структурированные новостные сводки, отслеживать тренды и быстро анализировать актуальные темы. 

Бизнес и финансы

Финансовые аналитики используют NER, чтобы автоматически отслеживать упоминания определенных компаний и событий. Это позволяет быстрее находить нужную информацию в отчетах и новостях, анализировать рыночные тренды и отслеживать изменения на финансовых рынках. NER также помогает выявлять риски и возможности для бизнеса, превращая поток данных в структурированную информацию для принятия стратегических решений.

Юриспруденция

В юридической сфере NER используется для автоматизации анализа документов, судебных дел и законодательных актов. NER позволяет выделять имена участников процессов, термины, даты и типы документов, облегчая поиск релевантной информации.

E‑commerce и маркетинг

В маркетинговых исследованиях NER помогает анализировать большие объемы пользовательских данных: отзывы, посты в социальных сетях, сообщения на форумах, а также идентифицировать упоминания брендов, продуктов, мест и других категорий, что позволяет глубже понимать потребительские настроения и адаптировать маркетинговую стратегию.

Как работает распознавание именованных сущностей? 

На первый взгляд, процесс распознавания именованных сущностей может казаться магией: компьютер читает текст и мгновенно понимает, что «Москва» — это город, а «Юрий Долгорукий» — имя человека. Но на самом деле, за этим стоят сложные алгоритмы обработки естественного языка, а весь процесс распознавания именованных сущностей делится на два фундаментальных этапа:

1. Идентификация сущностей

На этом этапе модель анализирует текст, выделяя все потенциальные сущности. Этот процесс начинается с разбиения текста на токены — отдельные слова или фразы. Затем модель выявляет границы сущностей, определяя, какие слова относятся к именам, датам, организациям и другим категориям.

2. Классификация сущностей

После того как сущности идентифицированы, модель переходит к их классификации. Это означает, что каждой выделенной сущности присваивается определенный тип: «человек», «организация», «место» и т. д. В традиционных статистических моделях для этого часто применяются наборы правил или словари, тогда как в современных моделях тип сущности определяется на основе их обучения с помощью размеченных данных. Более подробно о методах, используемых в NER-моделях, мы поговорим дальше.

Методы NER

Различные методы NER имеют свои преимущества и ограничения, что позволяет выбирать подходящий способ реализации в зависимости от поставленной задачи. Здесь мы рассмотрим основные методы NER: на основе словарей, правил, машинного и глубокого обучения.

NER на основе словарей

Метод NER на основе словарей полагается на заранее составленные списки или словари сущностей, в которые включены имена, организации, места и другие категории. Этот метод применяется, когда есть строгий набор терминов, и он часто используется в узкоспециализированных областях.

Как это работает?

• Сначала собирается большой набор словарей, содержащих сущности из разных категорий. Например, для сущности «место» в словарь добавляются названия стран, городов и географических объектов.
• Во время анализа NER-система сканирует текст и ищет совпадения со словами, включенными в словарь. Если найдено соответствие, она классифицирует эти слова как именованнованные сущности.

Преимущества	Недостатки
Простота реализации.	Ограниченность и слабая адаптация к новым данным: словари необходимо постоянно обновлять, чтобы учитывать новые сущности, например новые названия компаний.
Высокая точность при работе с заранее известными сущностями.	Проблемы с идентификацией неоднозначных сущностей

NER на основе правил

Подход на основе правил использует набор заранее заданных шаблонов и правил для определения сущностей. Эти правила могут включать грамматические особенности, регулярные выражения и синтаксические конструкции, которые помогают находить нужные элементы в тексте. Например, если система знает, что имена людей обычно следуют после слов «господин» или «госпожа», она сможет точнее определять сущности в тексте.  Этот метод эффективен для задач, где сущности подчиняются определенным языковым закономерностям.

Как это работает?

• Сначала составляется набор правил и шаблонов для анализа текста (например, для даты — формат «дд/мм/гггг»).
• Затем система анализирует текст, применяя заданные правила, чтобы идентифицировать соответствующие сущности.

Преимущества	Недостатки
Высокая точность при работе с предсказуемыми, структурированными данными, такими как даты или валюты.	Сложность масштабирования: для обработки больших и разнообразных текстов нужно много правил, что требует времени на разработку и поддержку.
Контролируемость: правила можно адаптировать и изменять под специфические требования задачи.	Слабая гибкость: правила не всегда хорошо обрабатывают неструктурированные или неожиданные форматы данных.

NER на основе машинного обучения

С развитием технологий традиционные методы NER, основанные на словарях и наборе правил, постепенно уступают место моделям, использующим машинное и глубокое обучение.

Метод NER на основе машинного обучения использует размеченные данные для обучения модели, которая сможет самостоятельно выявлять закономерности между словами и определять сущности на основе примеров. Наиболее популярные алгоритмы для таких задач — скрытые марковские модели (HMM) и условные случайные поля (CRF).

Как это работает?

• Сначала создается обучающий набор размеченных данных. Например, в тексте «Илон Маск основал SpaceX» сущности «Илон Маск» и «SpaceX» будут отмечены и классифицированы как «персона» и «организация».
• Модель обучается на этом наборе, выявляя связи между словами и их метками.
• После обучения модель может применять свои знания для распознавания сущностей в новых текстах.

Преимущества	Недостатки
Высокая точность и адаптивность в распознавании разнообразных сущностей	Необходимость в большом количестве размеченных данных для обучения.
Способность обрабатывать более сложные контексты.	Высокие вычислительные затраты.
Интерпретируемость результатов.	Сложность в разработке и настройке моделей.

NER на основе глубокого обучения

Современные модели NER все чаще используют нейронные сети и глубокое обучение для повышения точности распознавания сущностей, особенно в сложных и неоднозначных контекстах. Самыми популярными подходами являются LSTM-модели, а также трансформеры (например, BERT и GPT).

Как это работает? 

• Так же как и в машинном обучении, для модели NER на основе глубокого обучения, создается набор обучающих данных. 
• Модель обучается на этом наборе, используя сложные нейронные архитектуры, такие как LSTM или трансформерные сети.
• После обучения модель может учитывать контекст и сложные взаимосвязи между словами, что позволяет ей распознавать сущности даже в сложных предложениях. 

Преимущества	Недостатки
Высокая точность и способность учитывать контекст, что улучшает распознавание многозначных слов.	Высокие вычислительные затраты.
Отличная производительность в сложных задачах.	Зависимость от большого объема размеченных данных.

Проблема неоднозначности сущностей

Несмотря на все преимущества различных методов NER, включая самые современные, есть одна проблема, которая остается актуальной для всех подходов, — это неоднозначность сущностей. Иными словами, это ситуация, когда одно и то же слово может иметь несколько значений в зависимости от контекста.

Например, слово «Волга» в одном тексте может относиться к названию марки советского автомобиля, а в другом — к реке, и такие различия, которые людям кажутся очевидными, требуют от моделей гораздо более глубокого анализа.

ML-инженеры стремятся уменьшить влияние неоднозначности сущностей на результаты работы NER-моделей, используя такие методы как углубленный семантический анализ, контекстное моделирование и связывание сущностей с внешними базами данных. Эти подходы помогают моделям точнее интерпретировать многозначные слова, минимизировать ошибки и лучше учитывать контекст.

Подготовка данных для обучения — ключевой аспект разработки современной NER-модели

Для того, чтобы современные NER-модели на основе машинного или глубокого обучения могли справляться не только с неоднозначностью, но и со множеством других сложных задач, им необходимы большие массивы обучающих данных. 

Весь процесс подготовки данных для обучения NER-модели делится на три основных этапа: сбор, разметка и разделение данных. Рассмотрим каждый из них подробнее.

Сбор данных

Первый этап в подготовке данных для обучения — это сбор данных. Этот процесс в свою очередь состоит из следующих шагов: 

• Определение источников. В первую очередь необходимо определить, какие источники будут использоваться для сбора текстов. Это могут быть статьи, блоги, новости, научные публикации, социальные сети и другие текстовые ресурсы. 

• Создание корпуса данных. Далее необходимо сформировать корпус данных — набор текстов, который будет достаточно широким, чтобы охватить все нужные типы сущностей и контексты, в которых они могут встречаться. Чем больше и разнообразнее будет корпус, тем лучше модель сможет обучиться обрабатывать текст.

Разметка данных

Следующий этап — разметка собранных данных. Разметка данных — это процесс выделения и классификации слов или выражений (сущностей) в тексте в соответствии с их типами, такими как имена людей, названия организаций, географические объекты и даты. Цель этого процесса заключается в том, чтобы превратить сырые тексты в структурированные обучающие примеры.

Разметка данных может выполняться вручную, полуавтоматически или автоматически. Выбор подхода зависит от совокупности параметров: необходимой точности и скорости разметки, объема данных и доступных ресурсов проекта. 

Ручная разметка	Полуавтоматическая разметка	Автоматическая разметка
Специалисты вручную присваивают метки каждому элементу данных, что обеспечивает высокое качество разметки.  Однако этот процесс длителен и трудоемок, а также требует дополнительных затрат на привлечение специалистов.	Разметка выполняется с помощью автоматических алгоритмов, а затем полученные результаты корректируются вручную специалистами.  Этот подход позволяет ускорить процесс и снизить нагрузку на людей, хотя готовые данные все равно требуют проверки перед использованием.	В этом случае разметка выполняется полностью автоматизировано, без участия человека.  Автоматическая разметка позволяет быстро обрабатывать большие объемы данных, но качество разметки может быть низким.

Разделение данных

Завершающим шагом подготовки данных является их разделение на три выборки:

• Тренировочные данные. Используются для непосредственного обучения модели. Эта выборка должна содержать достаточный объем размеченных данных, чтобы модель могла эффективно учиться находить закономерности и распознавать сущности в будущих задачах.
• Валидационные данные. Необходимы для настройки гиперпараметров модели и оценки ее производительности в процессе обучения. Валидационная выборка помогает избежать проблемы переобучения (overfitting) — ситуации, когда модель становится слишком зависимой от конкретных тренировочных примеров и плохо справляется с новыми данными.
• Тестовые данные. Служат для окончательной оценки производительности модели после ее обучения. Тестовые данные не пересекаются с тренировочной и валидационной выборкой и нужны для того, чтобы объективно оценить, насколько хорошо модель будет справляться с новыми задачами. 

Обзор инструментов и библиотек для создания NER-модели

Теперь, когда мы обсудили важные аспекты подготовки данных для NER-модели, пришло время рассмотреть инструменты и библиотеки, которые помогут реализовать эту модель на практике.

1. SpaCy — это мощная и быстроразвивающаяся библиотека для обработки естественного языка, которая включает в себя предобученные модели для распознавания именованных сущностей. Она предлагает удобный интерфейс и высокую производительность, что делает ее идеальным выбором для коммерческих приложений. SpaCy позволяет легко интегрировать пользовательские модели и обучать свои собственные на основе размеченных данных. Также стоит отметить, что SpaCy активно поддерживает различные языки, включая английский, испанский, немецкий и другие.

2. NLTK (Natural Language Toolkit) — это одна из самых известных библиотек для обработки текста в Python. Хотя она не так производительна, как SpaCy, NLTK предоставляет богатый набор инструментов для обработки текста. Однако для NER в NLTK часто требуется больше ручной настройки и предварительной обработки, что может быть менее удобно для начинающих специалистов.

3. Hugging Face Transformers — предоставляет доступ к широкому спектру предобученных трансформеров, таких как BERT, RoBERTa и GPT и позволяет легко обучать и настраивать модели NER, используя готовые архитектуры и мощные методы обработки текста. Благодаря активному сообществу разработчиков, библиотека предлагает множество ресурсов и документации для облегчения процесса разработки моделей.

4. AllenNLP — это библиотека для обработки естественного языка, основанная на PyTorch, которая позволяет создавать модели глубокого обучения. Она предлагает высокоуровневый интерфейс и уже реализованные компоненты, такие как механизмы внимания и предобученные эмбеддинги. AllenNLP отлично подходит для разработчиков, работающих с глубокими нейронными сетями и желающих экспериментировать с новыми архитектурами и подходами к решению задач NER.

5. Stanford NLP — библиотека от Стэнфордского университета, которая предлагает мощные инструменты для обработки естественного языка, включая модели NER. Она предоставляет широкий спектр языковых инструментов, но может потребовать больше усилий для интеграции в проекты на Python.

Будущее NER 

Современные модели NER становятся все более точными, но их потенциал далеко не исчерпан.

Одним из главных направлений развития NER является улучшение способности моделей распознавать сущности в сложных и неоднозначных контекстах. Более продвинутые модели будут обучены на еще больших объемах данных и смогут учитывать множество факторов, таких как культурные различия и контекст употребления. Это позволит решать проблему неоднозначности более эффективно и точно.

Еще одно важное направление — мультиязычное и кросс-язычное распознавание сущностей. В будущем NER-системы смогут работать не только с одним языком, но и легко адаптироваться к текстам на разных языках. Это важно для глобальных компаний и организаций, работающих в многоязычной среде, где анализ данных и коммуникации ведутся на разных языках одновременно. В настоящее время уже существуют примеры мультиязычных моделей, такие как mBERT и XLM‑R, которые демонстрируют многообещающие результаты в этой области.

Также стоит ожидать, что NER будет тесно интегрирован с другими технологиями обработки естественного языка (NLP), что приведет к созданию более мощных и универсальных систем анализа текстов. Например, NER в связке с системами анализа тональности или генерации текста поможет не только распознавать сущности, но и предлагать более сложные выводы и рекомендации на основе текста.

Ключевые выводы

Распознавание именованных сущностей (NER) — это мощный инструмент в области обработки естественного языка, который помогает автоматизировать извлечение важной информации из текстов. NER позволяет идентифицировать и классифицировать такие сущности, как имена людей, организации и даты, значительно облегчая анализ больших объемов данных.

Таким образом, эта технология открывает новые горизонты для автоматизации  анализа данных, что особенно актуально в нашем стремительно меняющемся мире.