API розпізнавання іменованих об'єктів (NER) з генеративним ШІ

Що таке NER?

NER розшифровується як розпізнавання іменованих об'єктів. Це підзадача, яка передбачає ідентифікацію та класифікацію іменованих об'єктів у тексті за попередньо визначеними категоріями, такими як імена осіб, назви організацій, місцезнаходження, вирази часу, кількості, грошових значень, відсотків тощо.

Генеративні моделі, такі як GPT-5, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Yi 34B або Mixtral 8x7B, дуже добре виконують вилучення об'єктів.

NER має вирішальне значення для багатьох застосувань НЛП, таких як відповіді на запитання, узагальнення тексту та машинний переклад, оскільки він надає детальну інформацію про ключові елементи тексту, що дозволяє глибше його зрозуміти та обробити. Наприклад, знання того, що "Париж" відноситься до певного місця в тексті, може суттєво вплинути на інтерпретацію цього тексту і відповідь, згенеровану системою НЛП.

Припустимо, у вас є наступне речення:

Джон Доу - веб-розробник у Google.

Ви хотіли б автоматично визначати, що "Джон Доу" - це ім'я, "веб-розробник" - це посада, а "Google" - це компанія. І це саме те, що збирається робити NER.

NER Анотація

Деякі випадки використання вилучення сутностей

Світ сповнений неструктурованих даних, особливо в Інтернеті. Вміння витягувати з них структуровану інформацію може дати доступ до великої кількості цінних відомостей. Ось кілька прикладів.

Сортування запитів клієнтів

При роботі з великою кількістю запитів від клієнтів (підтримка, продажі, ...), безумовно, корисно застосовувати NER для автоматичного сортування цих вхідних запитів. Наприклад, ви можете автоматично виокремити тип продукту, згаданого в запиті, і відповідно направити його до потрібної служби.

Витягнути фінансові дані

Вилучення та консолідація фінансових даних може бути довгим і нудним процесом. NER, безумовно, може підвищити вашу продуктивність тут, допомагаючи вам витягувати потрібні дані за секунду.

Попередньо опрацювати резюме/заявки

HR-службам іноді важко читати всі ці заявки. Їм може бути цікаво автоматично виділяти цікаві об'єкти, такі як назви компаній, навички, ... щоб заощадити час.

Витягнути потенційних клієнтів

Багато контактів B2B можна знайти на загальнодоступних веб-сайтах або в брошурах компаній, але їх пошук вручну іноді може бути дуже складним. Завдяки NER ви можете автоматично отримати інформацію про людину, її посаду та компанію, якщо вона існує.

NER API NLP Cloud

NLP Cloud пропонує API для вилучення сутностей, який дозволяє виконувати розпізнавання іменованих сутностей "з коробки" на основі spaCy, Ginza або більш просунутих генеративних моделей ШІ, еквівалентних GPT-5 або GPT-4, таких як GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Dolphin, Yi 34B, Mixtral 8x7B та інші. Для розширеного вилучення сутностей у конкретних документах ми рекомендуємо налаштувати власні генеративні моделі для NER на NLP Cloud.

Для більш детальної інформації див. нашу документацію про вилучення сутностей тут.. Для розширеного використання див. кінцеву точку API генерації тексту тут.. І легко перевірити вилучення об'єктів на нашому дитячому майданчику.

Тестування NER локально - це одне, а надійне використання у виробництві - зовсім інше. З NLP Cloud ви можете робити і те, і інше!

Спробуй NER
безкоштовно

Поширені запитання

Що таке розпізнавання іменованих об'єктів (NER)?

Розпізнавання іменованих об'єктів (NER) - це підзадача вилучення інформації, яка ідентифікує та класифікує іменовані об'єкти в тексті за попередньо визначеними категоріями, такими як імена осіб, організації, місцезнаходження, вирази часу, кількості, грошових значень, відсотків тощо. Це фундаментальна техніка обробки природної мови (NLP), яка використовується для пошуку інформації, систем відповідей на запитання та вилучення знань.

Які загальні категорії використовуються в NER?

Загальні категорії, що використовуються в розпізнаванні іменованих об'єктів (NER), включають імена людей, організації, місцезнаходження, дати, час, грошові суми, відсотки та кількості. Ці категорії допомагають ідентифікувати та класифікувати ключові елементи в тексті для вилучення та аналізу інформації.

Як сучасні системи NER справляються з неоднозначністю мови та складними структурами?

Сучасні системи розпізнавання іменованих об'єктів (NER) використовують передові алгоритми машинного навчання, зокрема архітектури глибокого навчання, такі як рекурентні нейронні мережі (RNN) і трансформатори, для аналізу контексту і семантичних зв'язків у тексті, що дозволяє їм керувати неоднозначностями і складними лінгвістичними структурами. Вони використовують величезні обсяги анотованих навчальних даних і попередньо навчені мовні моделі для точного передбачення сутностей навіть за наявності неоднозначних або складних конструкцій.

Чи можуть системи NER розпізнавати нові або невідомі об'єкти?

Системи NER (Named Entity Recognition - розпізнавання іменованих об'єктів) в першу чергу розпізнають об'єкти, на яких вони були навчені, але їхня здатність розпізнавати нові або невідомі об'єкти залежить від загальності їхніх навчальних даних і адаптивності їхніх алгоритмів. Деякі просунуті системи, особливо ті, що використовують глибоке навчання і контекстне розуміння, можуть робити висновки або узагальнення, щоб ідентифікувати раніше невидимі об'єкти, навчаючись на основі контексту, в якому вони з'являються. У NLP Cloud ви можете бездоганно розпізнавати нові або невідомі об'єкти!

Які мови підтримує ваш AI API для вилучення сутностей?

Ми підтримуємо вилучення сутностей на 100 мовах

Як швидко AI API повертає сутності?

Це залежить від розміру тексту та моделі ШІ, яку ви використовуєте. Загалом час відповіді становить близько кількох секунд.

Як оцінити точність NER?

Для оцінки точності системи розпізнавання іменованих об'єктів (NER) зазвичай використовують показники точності, запам'ятовування та показник F1, який базується на істинно позитивних, хибнопозитивних та хибнонегативних спрацьовуваннях. Ці показники порівнюють результати роботи системи з анотованим вручну золотим стандартом або істиною в останній інстанції, щоб визначити, наскільки добре система ідентифікує і класифікує іменовані об'єкти.

Чи можу я спробувати ваш NER API безкоштовно?

Так, як і всі моделі в NLP Cloud, кінцеву точку NER API можна протестувати безкоштовно

Як ваш AI API забезпечує конфіденційність і безпеку даних під час процесу вилучення сутностей?

NLP Cloud за замовчуванням орієнтований на конфіденційність даних: ми не реєструємо і не зберігаємо вміст запитів, які ви робите через наш API. NLP Cloud відповідає вимогам HIPAA та GDPR.