La reconnaissance des entités nommées (NER) expliquée en termes simples

La reconnaissance des entités nommées (NER) offre un excellent moyen de comprendre une information textuelle donnée et d’identifier des entités spécifiques ou des balises à l’intérieur de celle-ci pour diverses applications.

De la catégorisation des noms de personnes à l’identification de dates, d’organisations, de lieux, etc., la reconnaissance d’entités nommées permet de mieux comprendre le langage.

De nombreuses organisations traitent un volume important de données sous la forme de contenu, d’informations personnelles, de commentaires de clients, de détails de produits et bien d’autres encore.

Lorsque vous avez besoin d’une information instantanément, vous devez effectuer des opérations de recherche pour obtenir le résultat, ce qui peut consommer beaucoup de temps, d’énergie et de ressources, en particulier lorsque vous traitez de gros volumes de données.

Pour permettre aux organisations de disposer d’une solution efficace pour les opérations de recherche et pour trouver les bonnes données, le NER est une excellente option.

Dans cet article, j’aborderai la NER en détail, son concept mathématique, ses différentes utilisations et d’autres points importants.

Commençons par le début !

Qu’est-ce que la reconnaissance d’entités nommées ?

La reconnaissance d’entités nommées (NER) est une méthode de traitement du langage naturel (NLP) qui permet d’identifier et de classer des entités dans des données textuelles non structurées.

Ces entités contiennent un large éventail d’informations, telles que des organisations, des lieux, des noms de personnes, des valeurs numériques, des dates, etc. Il permet aux machines d’extraire les entités susmentionnées, ce qui en fait un outil utile pour des applications telles que la traduction, la réponse à des questions, etc. dans plusieurs secteurs.

Le NER cherche donc à localiser et à classer les différentes entités d’un texte non structuré dans des groupes prédéfinis tels que les organisations, les codes médicaux, les quantités, les noms de personnes, les pourcentages, les valeurs monétaires, les expressions temporelles, etc.

Comprenons-le à l’aide d’un exemple :

[William] a acheté une propriété à [Z1 Corp.] en [2023]. Ici, les blocs sont les entités identifiées par le NER. Elles sont classées comme suit

William – Nom d’une personne

Z1 Corp. – Organisation

2003 – Temps

La NER est utilisée dans plusieurs domaines de l’IA, notamment l’apprentissage profond, l’apprentissage automatique (ML) et les réseaux neuronaux. Il s’agit d’un composant essentiel des systèmes de NLP, tels que les outils d’analyse des sentiments, les moteurs de recherche et les chatbots. En outre, elle peut être utilisée dans les domaines de la finance, de l’assistance à la clientèle, de l’enseignement supérieur, des soins de santé, des ressources humaines et de l’analyse des médias sociaux.

En termes simples, la NER identifie, classe et extrait les informations essentielles d’un texte non structuré sans aucune analyse humaine. Elle permet d’extraire rapidement des informations clés à partir d’un ensemble de données volumineuses.

En outre, le NER fournit à votre organisation des informations essentielles sur les produits, les tendances du marché, les clients et la concurrence. Par exemple, les établissements de soins de santé utilisent la NER pour extraire des données médicales essentielles des dossiers des patients. De nombreuses entreprises l’utilisent pour savoir si elles sont mentionnées dans des publications.

Concepts clés : NER

Il est important de connaître les concepts de base de la NER. Examinons quelques termes clés liés à la NER avec lesquels vous devez vous familiariser.

• Entité nommée : Tout mot faisant référence à un lieu, une organisation, une personne ou une autre entité.
• Corpus : Une collection de textes différents utilisés pour analyser les langues et former des modèles de NER.
• Étiquetage POS : Processus par lequel le texte est étiqueté en fonction des mots correspondants, tels que les adjectifs, les verbes et les noms.
• Chunking (découpage) : Il s’agit d’un processus utilisé pour regrouper les mots en différentes phrases significatives sur la base de la structure syntaxique et de la partie du discours.
• Données de formation et de test : Il s’agit du processus utilisé pour former un modèle avec des données étiquetées et évaluer les performances du premier ensemble sur un autre ensemble de données.

Utilisation de la NER dans le NLP

La NER a de multiples applications dans le domaine du NLP, telles que l’analyse des sentiments, les systèmes de recommandation, les réponses aux questions, l’extraction d’informations, etc.

• Analyse des sentiments : La NER est utilisée pour détecter le sentiment exprimé dans une phrase ou un paragraphe à l’égard d’une entité nommée spécifique, comme un produit ou un service. Ces données sont utilisées pour améliorer l’expérience des clients et identifier les domaines d’amélioration.

• Systèmes de recommandation : Le NER est utilisé pour identifier les préférences et les intérêts des utilisateurs sur la base des entités nommées mentionnées dans les interactions en ligne ou les requêtes de recherche. Ces données sont utilisées pour améliorer l’expérience de l’utilisateur en lui fournissant des recommandations personnalisées.
• Réponse aux questions : La NER est utilisée pour détecter certaines entités dans un texte, qui sont ensuite utilisées pour répondre à une requête ou à une question spécifique. Cette technique est généralement utilisée pour les assistants virtuels et les chatbots.
• Extraction d’informations : La NER est utilisée pour extraire des informations essentielles d’un ensemble plus large de textes non structurés. Il peut s’agir de messages sur les médias sociaux, d’avis en ligne, d’articles d’actualité, etc. Ces données sont utilisées pour générer des informations précieuses et prendre des décisions basées sur les données.

Concepts mathématiques : NER

Le processus NER inclut différents concepts mathématiques, tels que l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, la théorie des probabilités, etc. Voici quelques techniques mathématiques :

• Modèles de Markov cachés : Les modèles de Markov cachés ou HMM sont une approche statistique pour les tâches de classification séquentielle, telles que le NER. Il s’agit de représenter une séquence de mots dans le texte sous la forme de différents états, où chaque état représente une entité nommée spécifique. En analysant les probabilités, vous pouvez identifier les entités nommées dans le texte.
• Apprentissage en profondeur : Les techniques d’apprentissage en profondeur, comme les réseaux neuronaux, sont utilisées dans les tâches de NER. Cela vous permet d’identifier et de catégoriser les entités nommées de manière efficace et précise.
• Champs aléatoires conditionnels : Il s’agit d’un modèle graphique utilisé dans les tâches d’étiquetage de séquences. Ils offrent une modélisation de la probabilité conditionnelle de chaque étiquette contenant la séquence de mots. Cela vous permet d’identifier les entités nommées dans un texte.

Comment fonctionne le NER ?

La reconnaissance des entités nommées (NER) fonctionne comme une extraction d’informations. Son fonctionnement est divisé en différentes étapes clés :

#1. Prétraitement du texte

Dans un premier temps, la NER implique la préparation de l’information textuelle pour l’analyse. Cela implique généralement des tâches telles que la tokenisation. Ici, le texte est d’abord divisé en tokens avant que le NER ne commence à identifier les entités.

Par exemple, “Bill Gates a fondé Microsoft” peut être divisé en différents tokens tels que “Bill”, “Gates”, “fondé” et “Microsoft”.

#2. Identifier les entités

Les entités nommées potentielles peuvent être détectées à l’aide de méthodes statistiques ou de règles linguistiques. Cette étape implique la reconnaissance de modèles, tels que des formats spécifiques (dates) ou des majuscules dans les noms (“Bill Gates”). Une fois la fonction de prétraitement terminée, les algorithmes de NER analysent le texte pour identifier les mots dans les séquences qui correspondent aux entités.

#3. Classifier les entités

Après avoir identifié les entités, le NER les classe dans des types, des classes ou des groupes. Les catégories courantes sont l’organisation, la date, le lieu, la personne, etc. Pour ce faire, il utilise des modèles d’apprentissage automatique formés à partir de données étiquetées.

Par exemple, “Bill Gates” serait reconnu comme une “personne” et “Microsoft” comme une “organisation”.

#4. Analyse contextuelle

La NER ne s’arrête jamais à la reconnaissance et à la classification des entités. Elle prend souvent en compte le contexte pour améliorer la précision. Cette étape prend en compte le contexte dans lequel les entités apparaissent, ce qui permet une catégorisation précise.

Par exemple, “Bill Gates a fondé Microsoft”. Ici, le contexte permet aux systèmes d’identifier “Bill” comme le nom d’une personne et non comme la facture d’un paiement.

#5. Post-traitement

Après l’identification et la catégorisation initiales, un post-traitement est nécessaire pour affiner les résultats finaux. Il s’agit de lever les ambiguïtés, d’utiliser des bases de connaissances, de fusionner des entités à plusieurs traits, etc. afin d’améliorer les données relatives aux entités.

L’aspect étonnant de la NER est qu’elle est capable d’interpréter et de comprendre un texte non structuré, qui contient les données nécessaires à votre entreprise. Il reçoit une partie essentielle des données provenant d’articles d’actualité, de pages web, de documents de recherche, de messages sur les médias sociaux, etc.

En reconnaissant et en catégorisant les entités nommées, le NER ajoute une couche supplémentaire de sens et de structure au paysage textuel.

Méthodes de NER

Les méthodes les plus couramment utilisées sont les suivantes :

#1. Méthode basée sur l’apprentissage automatique supervisé

Cette méthode utilise des modèles d’apprentissage automatique formés sur des textes pré-étiquetés par des humains avec des catégories d’entités nommées.

Cette approche utilise des algorithmes, notamment l’entropie maximale et les champs aléatoires conditionnels, pour obtenir des modèles linguistiques statistiques complexes. Elle est efficace pour résoudre les significations linguistiques ainsi que d’autres complexités, mais elle nécessite un grand volume de données de formation pour effectuer l’opération.

#2. Systèmes basés sur des règles

Cette méthode utilise différentes règles pour recueillir des informations. Elle inclut les titres ou les majuscules, comme “Er”. Dans cette méthode, une intervention humaine importante est nécessaire pour fournir des données, contrôler et modifier les règles. Cette méthode risque de ne pas tenir compte des variations textuelles qui ne sont pas incluses dans les annotations de formation. C’est pourquoi les systèmes basés sur des règles sont incapables de gérer la complexité et les modèles d’apprentissage automatique.

#3. Systèmes basés sur des dictionnaires

Dans cette méthode, un dictionnaire contenant un grand nombre de synonymes et une collection de vocabulaire est utilisé pour identifier et recouper les identités nommées. Cette méthode rencontre des difficultés pour catégoriser les entités nommées dont l’orthographe varie.

Il existe également de nombreuses autres méthodes émergentes de NER. Discutons-en également :

#4. Systèmes d’apprentissage automatique non supervisés

Ces systèmes d’apprentissage automatique utilisent des modèles d’apprentissage automatique qui ne sont pas pré-entraînés sur les données textuelles. Les modèles d’apprentissage non supervisés sont plus à même d’exécuter des tâches complexes que les modèles supervisés.

#5. Systèmes d’amorçage

Les systèmes d’amorçage sont également connus sous le nom de systèmes autosupervisés qui classent les entités nommées en fonction de caractéristiques grammaticales, y compris les parties du discours, les majuscules et d’autres catégories pré-entraînées.

Un humain modifie ensuite le système bootstrap en étiquetant les prédictions du système comme étant incorrectes ou correctes et en ajoutant les bonnes prédictions au nouvel ensemble d’apprentissage.

#6. Systèmes de réseaux neuronaux

Ce système construit le modèle de reconnaissance des entités nommées en utilisant des modèles d’apprentissage à architecture bidirectionnelle (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), des réseaux neuronaux et des techniques d’encodage. Cette méthode minimise l’interaction humaine.

#7. Systèmes statistiques

Cette méthode utilise des modèles probabilistes formés sur la base de relations et de modèles textuels. Elle permet de prédire facilement les entités nommées à partir de nouvelles données textuelles.

#8. Systèmes d’étiquetage des rôles sémantiques

Ce système prétraite un modèle de reconnaissance d’entités nommées en utilisant des techniques d’apprentissage sémantique qui enseignent la relation entre les catégories et le contexte.

#9. Systèmes hybrides

Il s’agit d’une méthode intéressante qui utilise les aspects de plusieurs approches de manière combinée.

Avantages de la NER

Les modèles de NER offrent de nombreux avantages.

• La NER automatise le processus d’extraction de données pour un grand volume de données.
• Elle est utilisée dans tous les secteurs d’activité pour extraire des informations clés d’un texte non structuré.
• Cela peut vous faire gagner du temps, à vous et à vos employés, dans l’exécution des tâches d’extraction de données.
• Il peut améliorer la précision des processus et des tâches NLP.
• Il garantit la sécurité des données en hébergeant des modèles NER personnalisés, éliminant ainsi le besoin de partager des informations sensibles avec des fournisseurs tiers.
• Il s’adapte à de nouveaux types d’entités et de terminologies au fur et à mesure de l’évolution du domaine.

Défis de la NER

• Ambiguïté : De nombreux mots utilisés dans le texte peuvent être trompeurs. Par exemple, le mot “Amazon” désigne une entreprise, une rivière et une forêt. Il peut être différencié par un contexte spécifique. Cela rend donc la reconnaissance des entités un peu plus délicate.
• Dépendance à l’égard du contexte : Les mots dérivés du contexte environnant ont des significations différentes ; par exemple, “Apple” dans un texte technologique fait référence à l’entreprise, alors que dans le contexte environnant, il fait référence à un fruit. Il n’est pas difficile de reconnaître une entité exacte.
• La rareté des données : Pour les méthodes de NER basées sur le ML, la disponibilité de données étiquetées est essentielle. Cependant, l’extraction de ces données, en particulier pour les domaines spécialisés ou les langues moins courantes, peut s’avérer difficile.
• Variations linguistiques : Les langues humaines ont des formes différentes en fonction des dialectes, des différences régionales et de l’argot. Il est donc difficile d’extraire le texte en langue étrangère.
• Généralisation du modèle : Les modèles de NER peuvent exceller dans la classification d’entités dans un seul domaine mais peuvent confondre la généralisation dans un autre domaine. Les modèles de NER peuvent donc se comporter différemment selon les domaines.

Ces défis peuvent être relevés si vous combinez des algorithmes avancés, une expertise linguistique et des données de qualité. Étant donné que la NER évolue, les équipes de recherche et de développement doivent affiner diverses techniques pour relever ces défis.

Cas d’utilisation de la NER

#1. Catégorisation du contenu

Les maisons d’édition et d’information génèrent un volume important de contenu en ligne. Il est donc essentiel de les gérer efficacement pour tirer le meilleur parti d’un article ou d’une nouvelle.

La reconnaissance des entités nommées analyse automatiquement l’ensemble du contenu et extrait des données telles que les noms d’organisations, de lieux et de personnes utilisés dans le contenu. En connaissant les balises nécessaires pour chaque article, vous pouvez classer les articles dans la hiérarchie définie, ce qui améliore la diffusion du contenu.

#2. Algorithmes de recherche

Supposons que vous ayez un algorithme de recherche interne pour votre éditeur en ligne qui contient des millions d’articles. Pour chaque requête de recherche, votre algorithme de recherche interne doit rassembler tous les mots de ces articles. Ce processus prend beaucoup de temps.

Si vous utilisez la NER pour votre éditeur en ligne, il obtiendra facilement les entités essentielles à partir de tous les articles et les stockera séparément. Cela accélérera votre processus de recherche.

#3. Recommandations de contenu

L’automatisation du processus de recommandation est un cas d’utilisation majeur des NER. Les systèmes de recommandation permettent de découvrir de nouvelles idées et de nouveaux contenus.

Netflix en est le meilleur exemple. C’est la preuve que la mise en place d’un système de recommandation efficace vous permet de créer une dépendance à l’égard des événements et de les rendre plus attrayants.

Pour les éditeurs de presse, le NER est efficace pour recommander des articles similaires. Cela peut se faire en rassemblant les balises d’un article spécifique et en recommandant d’autres contenus ayant des entités similaires.

#4. Soutien à la clientèle

Pour toute organisation, l’assistance à la clientèle est un élément essentiel. C’est pourquoi il existe de nombreux moyens de faciliter le traitement des commentaires des clients. Le NER est l’un d’entre eux. Comprenons-le à l’aide d’un exemple.

Supposons qu’un client donne son avis : “Le personnel du magasin Adidas de San Diego ne connaît pas les moindres détails des chaussures de sport” Dans ce cas, le NER extrait les balises “San Diego” (lieu) et “chaussures de sport” (produit).

Ainsi, le NER est utilisé pour classer chaque plainte et l’envoyer au service concerné au sein de l’organisation pour traiter le problème. Vous pouvez créer une base de données contenant les commentaires classés par département et analyser chaque commentaire.

#5. Documents de recherche

Une publication en ligne ou un site web de revue contient de nombreux articles savants et documents de recherche. Vous pouvez trouver des centaines d’articles qui traitent de sujets similaires avec de légères modifications. Organiser toutes ces données de manière structurée peut donc s’avérer une tâche compliquée.

Pour éviter ce long processus, vous pouvez classer ces documents en fonction des balises pertinentes.

Par exemple, il existe des milliers d’articles sur l’apprentissage automatique. Pour trouver celui qui mentionne l’utilisation de réseaux neuronaux convolutifs (CNN), vous devez y associer des entités. Cela vous aidera à trouver rapidement l’article correspondant à vos besoins.

Conclusion

La technique de NLP, la reconnaissance des entités nommées (NER), permet d’identifier les entités nommées dans un texte non structuré et de les classer dans des groupes prédéfinis tels que les lieux, les noms de personnes, les produits, etc.

L’objectif principal de la NER est de rassembler des informations structurées à partir d’un texte non structuré et de les représenter dans un format lisible. Elle implique divers modèles et processus et apporte de nombreux avantages aux professionnels et aux entreprises. Elle est également utilisée pour diverses applications en dehors de la PNL.

J’espère que vous avez compris les explications ci-dessus sur cette technique afin de pouvoir la mettre en œuvre dans votre entreprise et d’obtenir des informations pertinentes et précieuses à temps.

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