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<!DOCTYPE html>

<title>Named-entity recognition</title>

</head>

<h1 id="firstHeading" class="firstHeading mw-first-heading"><span class="mw-page-title-main">Named-entity recognition</span></h1>

</header>

</div>

<div id="mw-content-text" class="mw-body-content mw-content-ltr" lang="de" dir="ltr"><div class="mw-content-ltr mw-parser-output" lang="de" dir="ltr"><p><b>Named-entity recognition</b> <b>(NER)</b> oder <b>Eigennamenerkennung</b> ist eine Aufgabe in der <a href="Informationsextraktion" title="Informationsextraktion">Informationsextraktion</a> und bezeichnet die automatische Identifikation und Klassifikation von Eigennamen. Ein Eigenname ist eine Folge von Wörtern, die eine real existierende Entität beschreibt, wie z. B. ein Firmenname.<sup id="cite_ref-1" class="reference"><a href="#cite_note-1"><span class="cite-bracket">[</span>1<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-2" class="reference"><a href="#cite_note-2"><span class="cite-bracket">[</span>2<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>

</p><p>Zur Evaluierung wird beispielsweise der <a href="Message_Understanding_Conference" title="Message Understanding Conference">MUC-7</a> Datensatz verwendet. Auf diesem wurde nach dem <span class="mwe-math-element mwe-math-element-inline"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle F_{1}}">

<msub>

</mrow>

</msub>

</mstyle>

</mrow>

<annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle F_{1}}</annotation>

</semantics>

</math></span><img src="./_assets_/eb734a37dd21ce173a46342d1cc64c92/100c7fbf174fe8b06eacc2a6b0bb2e1badd1c7ce.svg" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:2.549ex; height:2.509ex;" alt="{\displaystyle F_{1}}" loading="lazy"></span>-Maß 93,39 % erreicht, wohingegen Menschen auf diesem Datensatz zwischen 96,95 % und 97,60 % erreichen.<sup id="cite_ref-3" class="reference"><a href="#cite_note-3"><span class="cite-bracket">[</span>3<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Anwendungen">Anwendungen</h2></div>

<div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Informationsgewinnung">Informationsgewinnung</h3></div>

<p>NER ist ein entscheidendes Instrument im Bereich der <a href="Informationsextraktion" title="Informationsextraktion">Informationsgewinnung</a>, das die Umwandlung von unstrukturiertem Text in strukturierte Daten ermöglicht. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig in Bereichen wie <a href="Business_Intelligence" title="Business Intelligence">Business Intelligence</a> und akademischer Forschung. So kann NER beispielsweise in Finanzdokumenten Firmennamen, Finanzindikatoren und Markttrends identifizieren und kategorisieren, was eine effiziente Datenanalyse und Entscheidungsfindung erleichtert.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Rolle_in_der_Sentimentanalyse">Rolle in der Sentimentanalyse</h3></div>

<p>In der <a href="Sentiment_Detection" title="Sentiment Detection">Sentimentanalyse</a> hilft NER bei der Identifizierung von Marken, Produkten oder Dienstleistungen in Kundenfeedback. Diese Identifizierung ermöglicht eine gezielte Sentimentanalyse, die für Unternehmen essentiell ist, um Kundenmeinungen und Markttrends zu verstehen.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Frage-Antwort-Systeme">Frage-Antwort-Systeme</h3></div>

<p>NER ist von entscheidender Bedeutung für <a href="Frage-Antwort-System" title="Frage-Antwort-System">Frage-Antwort-Systeme</a>, wie digitale Assistenten und Kundenservice-Chatbots. Indem sie Entitäten aus Benutzeranfragen extrahieren, können diese Systeme genauere und kontextuell relevantere Antworten liefern, was die Benutzerinteraktion erheblich verbessert.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Verbesserung_der_Suchmaschinenfähigkeiten"><span id="Verbesserung_der_Suchmaschinenf.C3.A4higkeiten"></span>Verbesserung der Suchmaschinenfähigkeiten</h3></div>

<p>In Suchmaschinen hilft NER, das Verständnis von Anfragen und die Relevanz der Suchergebnisse zu verbessern. Indem sie Entitäten in Benutzeranfragen identifizieren, können Suchalgorithmen diese Anfragen besser mit relevanten Dokumenten abgleichen, was das Gesamterlebnis für den Benutzer verbessert.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Datenannotation_und_kuratierung">Datenannotation und kuratierung</h3></div>

<p>NER spielt eine entscheidende Rolle bei der linguistischen <a href="Annotation" title="Annotation">Datenannotation</a> und hilft bei der Erstellung von annotierten Datensätzen, die für das Training und die Bewertung verschiedener maschineller Lernmodelle unerlässlich sind. Dieser Prozess ist besonders wichtig für die Entwicklung robuster Modelle für Aufgaben wie Sentimentanalyse, Textklassifizierung und Sprachübersetzung.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Aktuelle_Herausforderungen">Aktuelle Herausforderungen</h2></div>

<div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Anpassung_von_NER_an_datenarme_Bereiche">Anpassung von NER an datenarme Bereiche</h3></div>

<p>Eine bedeutende Herausforderung bei der Entwicklung effektiver NER-Systeme, insbesondere solcher, die auf <a href="%C3%9Cberwachtes_Lernen" title="Überwachtes Lernen">überwachten</a> oder <a href="Generativer_vortrainierter_Transformer" title="Generativer vortrainierter Transformer">generativen Modellen</a> basieren, ist der Bedarf an umfangreichen Mengen annotierter Trainingsdaten. Diese Modelle, die in allgemeinen oder durchschnittlichen Bereichen beeindruckende Leistungen zeigen, haben oft Schwierigkeiten, wenn sie auf spezialisiertere Felder angewendet werden. So kann beispielsweise ein Modell, das auf allgemeinen Nachrichtenartikeln trainiert wurde, Schwierigkeiten haben, technische Begriffe in medizinischen Forschungsarbeiten zu identifizieren. Der Grund liegt in der Abhängigkeit des Modells von den Daten, auf denen es trainiert wurde, die möglicherweise nicht den spezialisierten Wortschatz oder die einzigartigen linguistischen Strukturen spezifischer Bereiche umfassen.

</p><p>Diese Herausforderung wird noch verstärkt, wenn versucht wird, neue Entitätstypen zu erkennen oder sich an Bereiche anzupassen, in denen annotierte Daten knapp oder nicht vorhanden sind. Der Prozess der manuellen Annotation solcher Bereiche ist nicht nur zeitaufwändig, sondern erfordert auch Expertise, was ihn zu einem kostspieligen Unterfangen macht. Forscher erforschen semi-überwachte und unüberwachte Lernansätze als mögliche Lösungen, bei denen Modelle mit weniger Abhängigkeit von großen annotierten Datensätzen trainiert werden können. Darüber hinaus wird das <a href="Transfer_Learning" title="Transfer Learning">Transferlernen</a>, bei dem ein Modell, das für eine Aufgabe trainiert wurde, für eine andere angepasst wird, als vielversprechender Ansatz gesehen, um diese Herausforderung zu bewältigen. Allerdings bleibt die effektive Übertragung von Wissen über Domänen hinweg ohne Verlust der Nuancen des spezifischen Bereichs eine komplexe und ungelöste Frage.

</p><p>Als Reaktion auf diese Herausforderung hat sich die jüngste Forschung auf encoder-basierte Modelle konzentriert, die <a href="Nullschusslernen" class="mw-redirect" title="Nullschusslernen">Nullschuss</a>- und Wenigschuss-Lernansätze nutzen, um den für effektives Training benötigten Datenumfang zu reduzieren. Few-Shot-Learning ermöglicht es insbesondere Modellen, sich mit sehr wenigen Beispielen an neue Aufgaben anzupassen, wodurch ihre Flexibilität und Effizienz in spezialisierten Bereichen erhöht wird.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Kontextuelle_Mehrdeutigkeit_und_Polysemie">Kontextuelle Mehrdeutigkeit und Polysemie</h3></div>

<p>Eine entscheidende Herausforderung in NER ist das Management von kontextueller Mehrdeutigkeit und Polysemie, bei der ein Begriff basierend auf seinem Kontext mehrere Bedeutungen haben kann (z. B. „Apple“). Fortgeschrittene NER-Systeme begegnen diesem Problem durch die Nutzung dynamischer kontextueller Einbettungen und Aufmerksamkeitsmechanismen in neuronalen Netzwerken. Techniken wie BERT und <a href="GPT-3" title="GPT-3">GPT</a> erzeugen kontextsensitive Wortrepräsentationen, die die semantische Interpretation verbessern und die Entschlüsselung verbessern. Trotz Fortschritten bleibt dies ein komplexer, sich entwickelnder Bereich in NLP, der die Notwendigkeit von kontinuierlichen Fortschritten im Deep Learning und im Verständnis natürlicher Sprache hervorhebt.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Belege">Belege</h2></div>

<li id="cite_note-1"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-1">↑</a></span> <span class="reference-text">Kai-Uwe Carstensen: <cite style="font-style:italic">Anwendungen</cite>. In: <cite style="font-style:italic">Computerlinguistik und Sprachtechnologie</cite>. Spektrum Akademischer Verlag, 2010, ISBN 978-3-8274-2023-7, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>596</span>, <a href="Digital_Object_Identifier" title="Digital Object Identifier">doi</a>:<span class="uri-handle" style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://doi.org/10.1007/978-3-8274-2224-8_5">10.1007/978-3-8274-2224-8_5</a></span> (<a rel="nofollow" class="external text" href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-8274-2224-8_5">springer.com</a> [abgerufen am 22. Oktober 2017]).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Named-entity+recognition&rft.atitle=Anwendungen&rft.au=Kai-Uwe+Carstensen&rft.btitle=Computerlinguistik+und+Sprachtechnologie&rft.date=2010&rft.doi=10.1007%2F978-3-8274-2224-8_5&rft.genre=book&rft.isbn=9783827420237&rft.pages=596&rft.pub=Spektrum+Akademischer+Verlag" style="display:none"> </span></span>

</li>

<li id="cite_note-2"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-2">↑</a></span> <span class="reference-text">Jing Jiang: <cite style="font-style:italic">Information Extraction from Text</cite>. In: <cite style="font-style:italic">Mining Text Data</cite>. Springer, Boston, MA, 2012, ISBN 978-1-4614-3222-7, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>15</span>, <a href="Digital_Object_Identifier" title="Digital Object Identifier">doi</a>:<span class="uri-handle" style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3223-4_2">10.1007/978-1-4614-3223-4_2</a></span> (<a rel="nofollow" class="external text" href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4614-3223-4_2">springer.com</a> [abgerufen am 22. Oktober 2017]).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Named-entity+recognition&rft.atitle=Information+Extraction+from+Text&rft.au=Jing+Jiang&rft.btitle=Mining+Text+Data&rft.date=2012&rft.doi=10.1007%2F978-1-4614-3223-4_2&rft.genre=book&rft.isbn=9781461432227&rft.pages=15&rft.pub=Springer%2C+Boston%2C+MA" style="display:none"> </span></span>

</li>

<li id="cite_note-3"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-3">↑</a></span> <span class="reference-text"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://www-nlpir.nist.gov/related_projects/muc/proceedings/muc_7_proceedings/marsh_slides.pdf">MUC-7 Evaluation of IE technologiy: | Overview of Results</a> (PDF; 0,7 MB), auf www-nlpir.nist.gov</span>

</li>

</ol></div><div><div class="zim-footer">

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