엔티티 인식

자세한 설명

개체 인식은 텍스트 내에서 특정 개체를 식별하고 분류하는 것을 목표로 하는 NLP의 기본 기술입니다.이 프로세스는 토큰화, 소문자화 및 구두점 제거를 통해 텍스트를 표준화하는 텍스트 전처리로 시작됩니다.사전 처리 후 시스템은 텍스트를 스캔하여 이름, 위치, 날짜 등 알려진 유형과 일치하는 잠재적 개체를 찾아냅니다.

이러한 개체가 탐지되면 다양한 방법을 사용하여 사전 정의된 범주로 분류됩니다.이 작업에는 주석이 달린 데이터 세트를 기반으로 학습한 기계 학습 모델이 일반적으로 사용됩니다.이러한 모델에는 조건부 랜덤 필드 (CRF), 히든 마르코프 모델 (HMM) 과 같은 접근 방식이나 CRF 계층을 사용한 양방향 LSTM (BiLSTM) 과 같은 고급 딥 러닝 기술이 포함될 수 있습니다.광범위한 텍스트 데이터를 활용하여 개체 인식의 정확도를 높이는 BERT (트랜스포머의 양방향 인코더 표현) 와 같은 사전 학습된 언어 모델도 사용됩니다.

프로세스는 사후 처리로 마무리됩니다. 후처리에서는 결과를 수정하여 모호성을 해결하고 필요한 경우 추가 강화를 위해 엔티티를 외부 데이터베이스에 연결합니다.이러한 개선을 통해 출력이 정확하고 후속 분석에 유용할 수 있습니다.

기업 인식이 기업에 중요한 이유는 무엇입니까?

개체 인식은 고객 리뷰, 이메일, 소셜 미디어 게시물 및 법률 문서와 같은 대량의 구조화되지 않은 텍스트에서 중요한 정보를 추출할 수 있기 때문에 비즈니스에 매우 중요합니다.기업은 텍스트 내에서 주요 개체를 식별하고 분류함으로써 의사 결정, 자동화 및 고객 참여에 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

예를 들어 고객 서비스에서 엔티티 인식은 고객 이메일에서 이름, 제품 유형, 언급된 문제 등 관련 세부 정보를 자동으로 추출하여 더 빠르고 정확하게 응답할 수 있습니다.금융 분야에서는 이를 통해 시장 분석 및 투자 결정과 관련된 회사, 날짜 및 수치를 식별하여 뉴스 기사 또는 재무 보고서를 분석할 수 있습니다.

기업에서 개체 인식의 의미는 구조화되지 않은 텍스트를 구조화되고 실행 가능한 데이터로 변환하여 보다 효율적인 운영, 더 나은 고객 경험, 정보에 입각한 의사 결정을 지원하는 능력에 있습니다.

본질적으로 개체 인식 또는 NER (명명된 개체 인식) 은 텍스트 내 주요 요소를 식별하고 이름, 위치 및 날짜와 같은 사전 정의된 범주로 분류하는 데 사용되는 자연어 처리 기술입니다.여기에는 텍스트를 전처리하고, 잠재적 개체를 감지하고, 분류하고, 결과를 구체화하는 작업이 포함됩니다.기업의 경우 구조화되지 않은 텍스트에서 중요한 정보를 추출하여 의사 결정, 자동화 및 고객 참여를 개선하는 동시에 대규모 언어 모델 (LLM) 의 기능을 향상시키려면 개체 인식이 필수적입니다.