NER(명명된 엔터티 인식)이란 무엇입니까 – 예, 사용 사례, 이점 및 과제

• 사전 기반 시스템

  사전 기반 시스템은 아마도 가장 간단하고 기본적인 NER 접근 방식일 것입니다. 많은 단어, 동의어 및 어휘 모음이 있는 사전을 사용합니다. 시스템은 텍스트에 있는 특정 엔터티가 어휘에서도 사용 가능한지 여부를 확인합니다. 문자열 일치 알고리즘을 사용하여 엔터티의 교차 검사가 수행됩니다.

  이 접근 방식을 사용할 때의 한 가지 단점은 NER 모델의 효과적인 기능을 위해 어휘 데이터 세트를 지속적으로 업그레이드해야 한다는 것입니다.

• 규칙 기반 시스템

  이 접근 방식에서는 미리 설정된 규칙 집합을 기반으로 정보를 추출합니다. 사용되는 두 가지 기본 규칙 집합이 있습니다.

  패턴 기반 규칙 – 이름에서 알 수 있듯이 패턴 기반 규칙은 문서에 사용된 형태학적 패턴 또는 단어 문자열을 따릅니다.

  컨텍스트 기반 규칙 – 컨텍스트 기반 규칙은 문서에 있는 단어의 의미 또는 컨텍스트에 따라 다릅니다.

• 머신 러닝 기반 시스템

  기계 학습 기반 시스템에서 통계 모델링은 엔터티를 감지하는 데 사용됩니다. 이 접근 방식에서는 텍스트 문서의 기능 기반 표현이 사용됩니다. 모델이 엔티티 유형 철자의 약간의 변형에도 불구하고.

• 깊은 학습

  NER의 딥 러닝 방법은 RNN 및 변환기와 같은 신경망의 기능을 활용하여 장기적인 텍스트 종속성을 이해합니다. 이러한 방법을 사용하는 주요 이점은 풍부한 교육 데이터를 사용하는 대규모 NER 작업에 적합하다는 것입니다.

  또한 데이터 자체에서 복잡한 패턴과 기능을 학습할 수 있으므로 수동 교육이 필요하지 않습니다. 하지만 문제가 있습니다. 이러한 방법에는 훈련 및 배포를 위해 엄청난 양의 컴퓨팅 성능이 필요합니다.

• 하이브리드 방법

  이러한 방법은 규칙 기반, 통계, 기계 학습과 같은 접근 방식을 결합하여 명명된 엔터티를 추출합니다. 목표는 각 방법의 장점을 결합하면서 약점을 최소화하는 것입니다. 하이브리드 방법을 사용할 때 가장 좋은 점은 다양한 데이터 소스에서 엔터티를 추출할 수 있는 여러 기술을 병합하여 얻을 수 있는 유연성입니다.

  그러나 여러 접근 방식을 병합하면 작업 흐름이 혼란스러워질 수 있으므로 이러한 방법은 단일 접근 방식보다 훨씬 더 복잡해질 가능성이 있습니다.

NER(명명된 엔터티 인식) 사용 사례?

명명된 엔터티 인식(NER)의 다양성을 공개합니다.

NER은 금융부터 의료까지 다양한 분야에 적용되어 적응성과 폭넓은 유용성을 입증합니다.

• 챗봇 : GPT와 같은 챗봇이 주요 엔터티를 식별하여 사용자 질의를 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 고객 지원: 제품별로 피드백을 분류하여 응답 시간을 단축합니다.
  
• 금융 : 재무 보고서에서 중요한 데이터를 추출하여 추세 분석 및 위험 평가를 실시합니다.
• 건강 관리: 전자 건강 기록(EHR)에서 환자 데이터를 추출합니다.
• HR : 지원자 프로필을 요약하고 피드백을 전달하여 채용을 간소화합니다.
• 뉴스 제공자: 콘텐츠를 관련 정보로 분류하여 보고 속도를 높입니다.
• 추천 엔진: Netflix와 같은 회사는 NER를 사용하여 사용자 행동에 따라 추천을 개인화합니다.
• 검색 엔진: NER는 웹 콘텐츠를 분류함으로써 검색 결과의 정확성을 높입니다.
• 감정 분석: E리뷰에서 브랜드 언급을 추출하여 감정 분석 도구에 활력을 불어넣습니다.
• 전자 상거래 : 개인화된 쇼핑 경험 향상.
• 적법한: 계약서와 법률문서 분석.

NER을 통해 추출된 엔터티는 지식 그래프에 통합되어 향상된 데이터 구성 및 검색이 가능합니다.

명명된 엔터티 인식(NER)은 누가 사용합니까?

강력한 자연어 처리(NLP) 기술 중 하나인 NER(Named Entity Recognition)은 다양한 산업과 분야에 적용되고 있습니다. 많은 조직에서 정보 추출을 자동화하고 효율성을 높이기 위해 NER(Named Entity Recognition) 시스템을 도입하고 있습니다. 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다.

• 검색 엔진: NER은 Google 및 Bing과 같은 최신 검색 엔진의 핵심 구성 요소입니다. 웹 페이지 및 검색 쿼리에서 엔티티를 식별하고 분류하여 더욱 관련성 있는 검색 결과를 제공하는 데 사용됩니다. 예를 들어, NER을 통해 검색 엔진은 맥락에 따라 "Apple"이라는 회사와 "apple"이라는 과일을 구분할 수 있습니다. NER 프로세스 구현은 정확하고 맥락을 고려한 결과를 제공하는 데 매우 중요합니다.
• 챗봇 : 챗봇과 AI 비서는 NER을 사용하여 사용자 질의의 핵심 항목을 이해할 수 있습니다. 이를 통해 챗봇은 더욱 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, "센트럴 파크 근처 이탈리아 레스토랑 찾기"라고 질문하면 챗봇은 요리 유형을 "이탈리아"로, 장소를 "레스토랑"으로, 위치를 "센트럴 파크"로 이해합니다. NER 프로세스를 통해 이러한 시스템은 관련 정보를 효율적으로 추출할 수 있습니다.
• 조사 저널리즘: 유명 언론 기관인 국제탐사보도언론인협회(ICIJ)는 NER를 사용하여 11.5만 건의 금융 및 법률 문서의 대규모 유출인 파나마 페이퍼스(Panama Papers)를 분석했습니다. 이 경우 NER는 수백만 개의 구조화되지 않은 문서에서 사람, 조직 및 위치를 자동으로 식별하여 해외 탈세의 숨겨진 네트워크를 찾아내는 데 사용되었습니다.
• 생물 정보학 : 생물정보학 분야에서 NER은 생의학 연구 논문 및 임상 시험 보고서에서 유전자, 단백질, 약물, 질병과 같은 핵심 개체를 추출하는 데 사용됩니다. 이러한 데이터는 신약 개발 과정을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 대규모 생의학 코퍼스를 기반으로 모델을 사전 학습하면 이 전문 분야에서 NER 시스템의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 소셜 미디어 모니터링: 소셜 미디어를 활용하는 브랜드는 NER을 사용하여 광고 캠페인의 전반적인 지표와 경쟁사의 성과를 추적합니다. 예를 들어, 한 항공사는 자사 브랜드를 언급하는 트윗을 분석하기 위해 NER을 사용합니다. NER은 특정 공항에서 "수하물 분실"과 같은 부정적인 댓글을 감지하여 문제를 최대한 빨리 해결할 수 있도록 합니다. NER 프로세스는 방대한 양의 소셜 미디어 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출하는 데 필수적입니다.
• 문맥 광고: 광고 플랫폼은 NER을 사용하여 웹페이지에서 주요 엔터티를 추출하여 콘텐츠와 함께 더욱 관련성 높은 광고를 게재하고, 궁극적으로 광고 타겟팅과 클릭률을 향상시킵니다. 예를 들어, NER이 여행 블로그에서 "하와이", "호텔", "해변"을 감지하면 광고 플랫폼은 일반 호텔 체인이 아닌 하와이 리조트의 특가 상품을 표시합니다.
• 채용 및 이력서 심사: NER에 지원자의 기술, 경험, 그리고 배경을 기반으로 필요한 기술과 자격을 정확히 찾아달라고 요청할 수 있습니다. 예를 들어, 채용 기관은 NER을 사용하여 지원자를 자동으로 매칭할 수 있습니다. 기업은 특정 요건에 맞춰 자체 모델을 사용하거나, 사전 훈련된 모델을 활용하여 개체명 인식 시스템의 정확도를 높일 수 있습니다.

산업 전반에 걸친 명명된 엔터티 인식(NER)의 응용

NER은 자연어 처리 및 머신 러닝과 딥 러닝 솔루션을 위한 학습 데이터셋 생성과 관련된 여러 분야에서 다양한 활용 사례를 제공합니다. 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 NER을 수행하여 대량의 텍스트에서 엔티티를 자동으로 추출할 수 있습니다. NER의 활용 사례는 다음과 같습니다.

• 고객센터

  NER 시스템은 제품 이름, 사양, 지점 위치 등과 같은 중요한 정보를 기반으로 관련 고객 불만 사항, 쿼리 및 피드백을 쉽게 찾아낼 수 있습니다. 불만사항이나 피드백은 우선순위 키워드를 필터링하여 적절하게 분류되어 해당 부서로 전달됩니다.

• 효율적인 인적 자원

  NER는 지원자의 이력서를 신속하게 요약하여 인사팀이 채용 프로세스를 개선하고 일정을 단축하도록 돕습니다. NER 도구는 이력서를 스캔하고 이름, 나이, 주소, 자격, 대학 등 관련 정보를 추출할 수 있습니다.

  또한 HR 부서는 NER 도구를 사용하여 직원 불만을 필터링하고 관련 부서장에게 전달하여 내부 워크플로를 간소화할 수도 있습니다.

• 콘텐츠 분류

  콘텐츠 분류는 뉴스 제공자에게 엄청난 작업입니다. 콘텐츠를 다양한 범주로 분류하면 더 쉽게 발견하고, 통찰력을 얻고, 추세를 식별하고, 주제를 이해할 수 있습니다. 명명된 엔티티 인식 이 도구는 뉴스 제공자에게 유용할 수 있습니다. 많은 기사를 스캔하고, 우선 순위 키워드를 식별하고, 사람, 조직, 위치 등을 기반으로 정보를 추출할 수 있습니다.

• 검색 엔진 최적화

  NER 검색 결과의 속도와 관련성을 단순화하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 수천 개의 기사에 대해 검색 쿼리를 실행하는 대신 NER 모델은 쿼리를 한 번 실행하고 결과를 저장할 수 있습니다. 따라서 검색어의 태그를 기반으로 검색어와 관련된 기사를 빠르게 선택할 수 있습니다.

• 정확한 콘텐츠 추천

  여러 최신 애플리케이션은 NER 도구를 사용하여 최적화되고 맞춤화된 고객 경험을 제공합니다. 예를 들어 Netflix는 명명된 엔터티 인식을 사용하여 사용자의 검색 및 보기 기록을 기반으로 개인화된 추천을 제공합니다.

Named Entity Recognition은 기계 학습 보다 효율적이고 안정적인 모델을 제공합니다. 그러나 모델이 최적의 수준에서 작동하고 의도한 목표를 달성하려면 고품질 교육 데이터 세트가 필요합니다. 바로 사용할 수 있는 고품질 데이터 세트를 제공할 수 있는 숙련된 서비스 파트너만 있으면 됩니다. 그렇다면 Shaip이 최선의 선택입니다. AI 모델을 위한 효율적인 고급 ML 솔루션을 개발하는 데 도움이 되는 포괄적인 NER 데이터 세트를 얻으려면 당사에 문의하세요.

[또한 읽기: NLP 란 무엇입니까? 작동 방식, 이점, 과제, 예

명명된 엔터티 인식은 어떻게 작동합니까?

명명된 엔터티 인식(NER) 영역을 탐구하면 여러 단계로 구성된 체계적인 여정이 공개됩니다.

• 토큰 화

  처음에 텍스트 데이터는 단어에서 문장에 이르기까지 토큰이라는 더 작은 단위로 분할됩니다. 예를 들어, "Barack Obama was the President of the USA"라는 진술은 "Barack", "Obama", "was", "the", "president", "of", "the" 및 "와 같은 토큰으로 분할됩니다. 미국".

• 엔티티 감지

  언어학적 지침과 통계적 방법론을 결합하여 잠재적인 명명된 개체에 주목합니다. 이 단계에서는 이름의 대문자 사용(“Barack Obama”) 또는 고유한 형식(예: 날짜)과 같은 패턴을 인식하는 것이 중요합니다.

• 엔터티 분류

  감지 후 엔터티는 "사람", "조직" 또는 "위치"와 같은 사전 정의된 범주로 정렬됩니다. 레이블이 지정된 데이터세트를 기반으로 육성된 기계 학습 모델이 이러한 분류를 주도하는 경우가 많습니다. 여기서 "Barack Obama"는 "Person"으로 태그되고 "USA"는 "Location"으로 태그됩니다.

• 상황에 따른 평가

  NER 시스템의 성능은 주변 상황을 평가함으로써 증폭되는 경우가 많습니다. 예를 들어, "워싱턴은 역사적 사건을 목격했습니다"라는 문구에서 문맥은 "워싱턴"을 사람의 이름이 아닌 위치로 식별하는 데 도움이 됩니다.

• 평가 후 개선

  초기 식별 및 분류 후에는 결과를 다듬기 위한 사후 평가 개선이 이어질 수 있습니다. 이 단계에서는 모호성을 해결하거나, 멀티 토큰 엔터티를 융합하거나, 지식 기반을 활용하여 엔터티 데이터를 늘릴 수 있습니다.

이러한 상세한 접근 방식은 NER의 핵심을 이해할 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진의 콘텐츠를 최적화하여 NER가 구현하는 복잡한 프로세스의 가시성을 향상시킵니다.

NER 도구 및 라이브러리 비교:

여러 강력한 도구와 라이브러리가 NER 구현을 용이하게 합니다. 다음은 몇 가지 인기 있는 옵션을 비교한 것입니다.

NER에서의 모델 학습

모델 학습은 효과적인 개체명 인식(NER) 시스템 구축의 핵심입니다. 이 프로세스는 레이블이 지정된 학습 데이터를 통해 사람, 조직, 위치와 같은 개체명을 식별하고 분류하도록 모델을 학습시키는 것을 포함합니다. 개체 인식의 성공은 학습 데이터의 품질과 다양성, 그리고 각 개체 유형에 대해 미리 정의된 범주의 명확성에 크게 좌우됩니다.

모델 학습 과정에서 머신러닝 알고리즘은 올바른 엔티티 레이블이 주석으로 지정된 텍스트 데이터를 분석합니다. 순환 신경망(RNN)과 합성곱 신경망(CNN)을 포함한 딥러닝 모델은 NER(Near Objectives) 작업에서 특히 인기를 얻고 있습니다. 이러한 신경망은 텍스트 내의 복잡한 패턴과 관계를 포착하는 데 탁월하여, NER 모델이 미묘한 언어 차이에도 불구하고 매우 정확하게 엔티티를 인식할 수 있도록 합니다.

그러나 개체명 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습하려면 방대한 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요하며, 이는 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강(data augmentation)과 전이 학습(transfer learning)과 같은 기법이 자주 사용됩니다. 데이터 증강은 기존 데이터에서 새로운 사례를 생성하여 학습 데이터셋을 확장하는 반면, 전이 학습은 이미 일반적인 언어 패턴을 학습한 사전 학습된 모델을 활용하여 특정 분야에 맞는 데이터만 미세 조정하면 됩니다.

궁극적으로 NER 모델의 효과는 견고한 모델 학습, 고품질의 레이블이 지정된 데이터, 그리고 특정 엔터티 인식 작업에 적합한 머신 러닝이나 딥 러닝 모델의 신중한 선택에 달려 있습니다.

NER에서의 모델 평가

개체명 인식(NER) 모델이 학습되면 실제 상황에서 개체를 정확하게 식별하고 분류할 수 있도록 성능을 엄격하게 평가하는 것이 필수적입니다. 개체 인식에서 모델 평가는 일반적으로 정밀도, 재현율, F1 점수와 같은 주요 지표에 의존합니다.

• Precision ner 모델에서 식별된 엔터티 중 실제로 얼마나 많은 엔터티가 정확한지 측정하여 명명된 엔터티를 예측하는 모델의 정확성을 평가하는 데 도움이 됩니다.
• 소환 텍스트에 존재하는 실제 엔터티 중 모델이 성공적으로 인식한 엔터티의 수를 평가하여 모든 관련 엔터티를 찾을 수 있는 능력을 나타냅니다.
• F1 점수 정밀도와 재현율을 결합하여 균형 잡힌 측정값을 제공하고, 정확도와 완전성을 모두 반영하는 단일 지표를 제공합니다.

이 외에도 전체 정확도 및 평균 정밀도와 같은 지표는 모델의 효과에 대한 추가적인 통찰력을 제공할 수 있습니다. NER 시스템이 보이지 않는 데이터를 처리할 수 있도록 하려면 학습 과정에서 사용되지 않은 별도의 검증 세트 또는 테스트 세트에서 모델을 테스트하는 것이 중요합니다. 교차 검증과 같은 기법은 다양한 데이터 세트에서 모델의 일반화 가능성을 평가하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

정기적인 모델 평가는 개체 인식의 강점과 약점을 파악할 뿐만 아니라, 추가적인 개선 및 미세 조정을 위한 지침이 됩니다. NER 모델을 체계적으로 평가함으로써 기업은 다양한 텍스트 소스에서 개체 추출을 위한 더욱 안정적이고 견고한 시스템을 구축할 수 있습니다.

효과적인 NER을 위한 모범 사례

개체명 인식(NER)에서 높은 성과를 달성하려면 데이터 품질과 모델 개발 모두를 고려한 일련의 모범 사례를 따라야 합니다. 효과적인 개체 인식을 위한 몇 가지 주요 전략은 다음과 같습니다.

• 고품질 교육 데이터 우선 순위 지정: 성공적인 NER 모델의 기반은 다양하고, 주석이 잘 작성되었으며, 대표성이 있는 학습 데이터입니다. 레이블이 지정된 데이터는 모델이 새로운 시나리오에 일반화될 수 있도록 광범위한 엔터티 유형과 컨텍스트를 포괄해야 합니다.
• 철저한 텍스트 전처리: 토큰화 및 품사 태깅과 같은 단계는 모델이 텍스트의 구조를 더 잘 이해하고 명명된 엔터티를 정확하게 인식하고 분류하는 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
• 올바른 알고리즘을 선택하세요: 규칙 기반 방법은 간단하거나 고도로 구조화된 작업에 효과적일 수 있는 반면, RNN 및 CNN과 같은 딥 러닝 모델은 종종 복잡하고 대규모 NER 작업에 대해 더 나은 결과를 제공합니다.
• 사전 훈련된 모델 활용: 사전 학습된 모델을 활용하고 특정 데이터 세트에 맞춰 미세 조정하면 방대한 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 필요성을 크게 줄일 수 있으며, 이를 통해 개발 속도를 높이고 성능을 개선할 수 있습니다.
• 지속적인 모델 평가 및 미세 조정: 견고한 평가 지표를 사용하여 신경망 모델의 성능을 정기적으로 평가하고, 새로운 데이터나 엔터티 인식 작업이 생기면 이를 업데이트합니다.
• 상황 인식: 엔터티가 나타나는 맥락을 항상 고려하세요. 이렇게 하면 여러 의미를 가질 수 있는 엔터티 이름의 모호성을 해소하여 더욱 정확한 엔터티 인식이 가능합니다.

이러한 모범 사례를 준수함으로써 조직은 복잡한 텍스트 데이터에서 엔터티를 추출하는 데 탁월한 정확성, 적응성, 효율성을 갖춘 NER 시스템을 구축할 수 있습니다.

NER 혜택 및 과제?

이점:

• 정보 추출: NER는 핵심 데이터를 식별하여 정보 검색을 돕습니다.
• 콘텐츠 구성: 콘텐츠를 분류하는 데 도움이 되며 데이터베이스 및 검색 엔진에 유용합니다.
• 향상된 사용자 경험: NER는 검색 결과를 세분화하고 추천을 개인화합니다.
• 통찰력 있는 분석: 정서 분석 및 추세 감지를 용이하게 합니다.
• 자동화 된 워크 플로우: NER는 자동화를 촉진하여 시간과 자원을 절약합니다.

제한 사항 / 과제:

• 모호성 해결: "아마존"과 같은 유사한 개체를 강이나 회사로 구분하는 데 어려움을 겪습니다.
• 도메인별 적응: 다양한 도메인에 걸쳐 리소스 집약적입니다.
• 언어 변형: 효과는 속어와 지역적 차이에 따라 달라집니다.
• 라벨링된 데이터의 부족: 훈련을 위해 대규모 레이블이 지정된 데이터세트가 필요합니다.
• 비정형 데이터 처리: 고급 기술이 필요합니다.
• 성능 측정: 정확한 평가는 복잡합니다.
• 실시간 처리: 속도와 정확성의 균형을 맞추는 것이 어렵습니다.
• 컨텍스트 종속성: 정확성은 주변 텍스트의 뉘앙스를 이해하는 데 달려 있습니다.
• 데이터 희소성: 특히 틈새 시장의 경우 상당한 양의 레이블이 지정된 데이터 세트가 필요합니다.

NER의 미래

개체명 인식(NER)은 잘 확립된 분야이지만, 아직 갈 길이 멉니다. 유망한 분야 중 하나는 변환기와 사전 학습된 언어 모델을 포함한 딥러닝 기술입니다. 이를 통해 NER의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. biLSTM-CRF 및 신경망과 같은 고급 모델은 이제 언어의 복잡한 개념을 이해할 수 있게 되어 NER 작업에 대한 더욱 정교한 특징 추출이 가능해졌습니다. 또한, 소수의 샷 학습(Shot Learning)만으로도 제한된 레이블링된 데이터로도 NER 시스템의 성능을 향상시킬 수 있으므로, NER 기능을 새로운 영역으로 확장하는 것이 더 쉬워집니다.

또 다른 흥미로운 아이디어는 의사나 변호사처럼 다양한 직종에 맞는 맞춤형 NER 시스템을 구축하는 것입니다. 각 산업마다 고유한 신원 유형과 패턴이 있기 때문에, 이러한 특정 맥락에서 NER 시스템을 구축하면 더욱 정확하고 관련성 높은 결과를 얻을 수 있으며, 특히 해당 분야에 고유한 다른 개체를 식별할 때 더욱 효과적입니다.

더욱이, 다국어 및 교차 언어 NER 또한 그 어느 때보다 빠르게 성장하는 분야입니다. 비즈니스의 세계화가 심화됨에 따라 다양한 언어 구조와 문자를 처리할 수 있는 NER 시스템을 개발해야 합니다. 미래 시스템은 중첩 용어나 특정 분야 용어를 포함하여 복잡하거나 모호한 맥락에서 개체를 더 잘 인식할 것입니다. 또한, 레이블이 지정된 대용량 데이터 세트에 대한 의존도를 줄이고 NER 시스템의 적응성과 확장성을 더욱 향상시키기 위해 비지도 학습 기법 또한 연구되고 있습니다.

결론