Özel adlandırılmış varlık tanıma nedir?

  • Makale

Özel NER, Azure AI Language tarafından sunulan özel özelliklerden biridir. Özel adlandırılmış varlık tanıma görevleri için özel modeller oluşturmanıza olanak tanımak için makine öğrenmesi zekası uygulayan bulut tabanlı bir API hizmetidir.

Özel NER, kullanıcıların sözleşmeler veya finansal belgeler gibi yapılandırılmamış metinlerden etki alanına özgü varlıkları ayıklamak için özel yapay zeka modelleri oluşturmasına olanak tanır. Geliştiriciler Özel NER projesi oluşturarak verileri yinelemeli olarak etiketleyebilir, model performansını tüketim için kullanılabilir hale getirmeden önce eğitebilir, değerlendirebilir ve geliştirebilir. Etiketlenen verilerin kalitesi model performansını büyük ölçüde etkiler. Hizmet, modelinizi oluşturmayı ve özelleştirmeyi basitleştirmek için Language Studio üzerinden erişilebilen özel bir web portalı sunar. Bu hızlı başlangıçtaki adımları izleyerek hizmeti kullanmaya kolayca başlayabilirsiniz.

Bu belge aşağıdaki makale türlerini içerir:

  • Hızlı başlangıçlar , hizmete istekte bulunma konusunda size yol gösteren başlangıç yönergeleridir.
  • Kavramlar , hizmet işlevselliğinin ve özelliklerinin açıklamalarını sağlar.
  • Nasıl yapılır kılavuzları , hizmeti daha özel veya özelleştirilmiş yollarla kullanmaya yönelik yönergeler içerir.

Örnek kullanım senaryoları

Özel adlandırılmış varlık tanıma, çeşitli sektörlerde birden çok senaryoda kullanılabilir:

Bilgi ayıklama

Birçok finans ve hukuk kuruluşu, binlerce karmaşık, yapılandırılmamış metin kaynağındaki verileri günlük olarak ayıklar ve normalleştirir. Bu tür kaynaklar banka ekstrelerini, yasal sözleşmeleri veya banka formlarını içerir. Örneğin, insan gözden geçirenler tarafından el ile yapılan ipotek uygulaması veri ayıklama işleminin ayıklanması birkaç gün sürebilir. Özel bir NER modeli oluşturarak bu adımların otomatikleştirilmesi süreci basitleştirir ve maliyet, zaman ve efor tasarrufu sağlar.

Arama, metin içeriğini kullanıcılara gösteren tüm uygulamalar için temel niteliktedir. Yaygın senaryolar katalog veya belge arama, perakende ürün arama veya veri bilimi için bilgi madenciliğidir. Çeşitli sektörlerdeki birçok kuruluş, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış belgeleri içeren özel, heterojen içerikler üzerinde zengin bir arama deneyimi oluşturmak istiyor. Geliştiriciler, işlem hatlarının bir parçası olarak, metinden kendi sektörleriyle ilgili varlıkları ayıklamak için özel NER kullanabilir. Bu varlıklar, daha özelleştirilmiş bir arama deneyimi için dosyanın dizinini zenginleştirmek için kullanılabilir.

Denetim ve uyumluluk

İlkeleri denetlemek ve uygulamak için önemli ölçüde uzun metin dosyalarını el ile gözden geçirmek yerine, finansal veya yasal kuruluşlardaki BT departmanları otomatik çözümler oluşturmak için özel NER kullanabilir. Bu çözümler uyumluluk ilkelerini zorunlu kılmak ve yapılandırılmış ve yapılandırılmamış içeriği işleyen bilgi madenciliği işlem hatlarına göre gerekli iş kurallarını ayarlamak için yararlı olabilir.

Proje geliştirme yaşam döngüsü

Özel NER'nin kullanılması genellikle birkaç farklı adımdan oluşur.

Geliştirme yaşam döngüsü

  1. Şemanızı tanımlama: Verilerinizi bilin ve ayıklanmasını istediğiniz varlıkları belirleyin. Belirsizlikten kaçının.

  2. Verilerinizi etiketleme: Verileri etiketlemek, model performansını belirlemede önemli bir faktördür. Tam, tutarlı ve tamamen etiket.

    1. Tam olarak etiketle: Her varlığı her zaman doğru türüne etiketle. Yalnızca ayıklamak istediklerinizi ekleyin, etiketlerinizde gereksiz verilerden kaçının.
    2. Tutarlı bir şekilde etiketle: Aynı varlık tüm dosyalar genelinde aynı etikete sahip olmalıdır.
    3. Tamamen etiketle: Varlığın tüm örneklerini tüm dosyalarınızda etiketle.

  3. Modeli eğitin: Modeliniz etiketlenmiş verilerinizden öğrenmeye başlar.

  4. Modelin performansını görüntüleme: Eğitim tamamlandıktan sonra modelin değerlendirme ayrıntılarını, performansını ve geliştirme yönergelerini görüntüleyin.

  5. Modeli dağıtma: Modelin dağıtılması, Modeli Analiz API'sini kullanarak kullanılabilir hale getirir.

  6. Varlıkları ayıklama: Varlık ayıklama görevleri için özel modellerinizi kullanın.

Başvuru belgeleri ve kod örnekleri

Özel NER'yi kullanırken Azure AI Dili için aşağıdaki başvuru belgelerine ve örneklerine bakın:

Geliştirme seçeneği / dil Başvuru belgeleri Örnekler
REST API'leri (Yazma) REST API belgeleri
REST API'leri (Çalışma Zamanı) REST API belgeleri
C# (Çalışma Zamanı) C# belgeleri C# örnekleri
Java (Çalışma Zamanı) Java belgeleri Java Örnekleri
JavaScript (Çalışma Zamanı) JavaScript belgeleri JavaScript örnekleri
Python (Çalışma Zamanı) Python belgeleri Python örnekleri

Sorumlu AI

Yapay zeka sistemi yalnızca teknolojiyi değil, onu kullanacak kişileri, bundan etkilenecek kişileri ve dağıtıldığı ortamı da içerir. Sistemlerinizde sorumlu yapay zeka kullanımı ve dağıtımı hakkında bilgi edinmek için özel NER için saydamlık notunu okuyun. Daha fazla bilgi için aşağıdaki makalelere de bakabilirsiniz:

Sonraki adımlar