ہر بار جب ہم کوئی لفظ سنتے ہیں یا کوئی متن پڑھتے ہیں، ہمارے پاس فطری صلاحیت ہوتی ہے کہ ہم لفظ کو لوگوں، جگہ، مقام، اقدار اور مزید میں شناخت اور درجہ بندی کر سکیں۔ انسان کسی لفظ کو تیزی سے پہچان سکتا ہے، اس کی درجہ بندی کر سکتا ہے اور سیاق و سباق کو سمجھ سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، جب آپ لفظ 'Steve Jobs' سنتے ہیں، تو آپ فوری طور پر کم از کم تین سے چار صفات کے بارے میں سوچ سکتے ہیں اور ہستی کو زمروں میں الگ کر سکتے ہیں،
- شخص: سٹیو جابس
- : کمپنی ایپل
- رینٹل: کیلی فورنیا
چونکہ کمپیوٹرز میں یہ فطری صلاحیت نہیں ہے، اس لیے انہیں الفاظ یا متن کی شناخت اور ان کی درجہ بندی کرنے کے لیے ہماری مدد کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ وہ جگہ ہے۔ نام کی ہستی کی پہچان (NER) کھیل میں آتا ہے.
آئیے NER اور NLP سے اس کے تعلق کی ایک مختصر تفہیم حاصل کریں۔
نام ہستی کی شناخت کیا ہے؟
نام شدہ ہستی کی شناخت قدرتی زبان کی کارروائی کا ایک حصہ ہے۔ کا بنیادی مقصد NER عمل کرنا ہے منظم اور غیر منظم ڈیٹا اور ان نامزد اداروں کو پہلے سے طے شدہ زمروں میں درجہ بندی کریں۔ کچھ عام زمروں میں نام، مقام، کمپنی، وقت، مالیاتی اقدار، واقعات اور بہت کچھ شامل ہے۔
مختصراً، NER اس سے نمٹتا ہے:
- نام شدہ ہستی کی شناخت/پتہ لگانا - کسی دستاویز میں کسی لفظ یا الفاظ کی سیریز کی شناخت کرنا۔
- نام شدہ ہستی کی درجہ بندی - ہر دریافت شدہ ہستی کو پہلے سے طے شدہ زمروں میں درجہ بندی کرنا۔
لیکن NER کا NLP سے کیا تعلق ہے؟
نیچرل لینگویج پروسیسنگ ایسی ذہین مشینوں کو تیار کرنے میں مدد کرتی ہے جو تقریر اور متن سے معنی نکالنے کے قابل ہوں۔ مشین لرننگ ان ذہین نظاموں کو بڑی مقدار میں تربیت دے کر سیکھنے کو جاری رکھنے میں مدد کرتی ہے۔ قدرتی زبان ڈیٹا سیٹ.
عام طور پر، NLP تین بڑے زمروں پر مشتمل ہوتا ہے:
- زبان کی ساخت اور قواعد کو سمجھنا - نحو
- الفاظ، متن اور تقریر کے معنی اخذ کرنا اور ان کے رشتوں کی نشاندہی کرنا۔ سیمنٹ
- بولے جانے والے الفاظ کی شناخت اور پہچان اور انہیں متن میں تبدیل کرنا - تقریر
NER NLP کے معنوی حصے میں، الفاظ کے معنی نکالنے، ان کے رشتوں کی بنیاد پر ان کی شناخت اور ان کا پتہ لگانے میں مدد کرتا ہے۔
عام NER ہستی کی اقسام میں ایک گہرا غوطہ
نام شدہ ہستی کی شناخت کے ماڈل اداروں کو مختلف پہلے سے طے شدہ اقسام میں درجہ بندی کرتے ہیں۔ NER کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے ان اقسام کو سمجھنا بہت ضروری ہے۔ یہاں کچھ سب سے زیادہ عام پر ایک قریبی نظر ہے:
- شخص (PER): افراد کے ناموں کی شناخت کرتا ہے، بشمول پہلا، درمیانی اور آخری نام، عنوانات، اور اعزازات۔ مثال: نیلسن منڈیلا، ڈاکٹر جین ڈو
- تنظیم (ORG): کمپنیوں، اداروں، سرکاری ایجنسیوں، اور دیگر منظم گروپوں کو پہچانتا ہے۔ مثال: گوگل، ورلڈ ہیلتھ آرگنائزیشن، اقوام متحدہ
- مقام (LOC): جغرافیائی مقامات کا پتہ لگاتا ہے، بشمول ممالک، شہر، ریاستیں، پتے اور نشانات۔ مثال: لندن، ماؤنٹ ایورسٹ، ٹائمز اسکوائر
- تاریخ (DATE): مختلف شکلوں میں تاریخیں نکالتا ہے۔ مثال: جنوری 1، 2024، 2024-01-01
- وقت (TIME): وقت کے تاثرات کی نشاندہی کرتا ہے۔ مثال: 3:00 PM، 15:00
- مقدار (QUANTITY): عددی مقداروں اور پیمائش کی اکائیوں کو پہچانتا ہے۔ مثال: 10 کلوگرام، 2 لیٹر
- فیصد (PERCENT): فیصد کا پتہ لگاتا ہے۔ مثال: 50%، 0.5
- پیسہ (پیسا): مالیاتی اقدار اور کرنسیوں کو نکالتا ہے۔ مثال: $100، €50
- دیگر (MISC): ان اداروں کے لیے ایک کیچ آل زمرہ جو دوسری اقسام میں فٹ نہیں ہے۔ مثال: نوبل انعام، آئی فون 15″
نام شدہ ہستی کی شناخت کی مثالیں۔
پہلے سے طے شدہ کی کچھ عام مثالیں۔ ہستی کی درجہ بندی یہ ہیں:
ایپل: ORG (تنظیم) کا لیبل لگا ہوا ہے اور سرخ رنگ میں نمایاں کیا گیا ہے۔ آج: DATE کے طور پر لیبل کیا گیا ہے اور گلابی میں نمایاں کیا گیا ہے۔ دوسرا: مقدار کے طور پر لیبل کیا گیا ہے اور سبز رنگ میں نمایاں کیا گیا ہے۔ آئی فون ایس ای: COMM (تجارتی مصنوعات) کے طور پر لیبل کیا گیا ہے اور نیلے رنگ میں نمایاں کیا گیا ہے۔ 4.7 انچ: مقدار کے طور پر لیبل کیا گیا ہے اور سبز رنگ میں نمایاں کیا گیا ہے۔
نام شدہ ہستی کی شناخت میں ابہام
اصطلاح جس زمرے سے تعلق رکھتی ہے وہ انسانوں کے لیے بدیہی طور پر بالکل واضح ہے۔ تاہم، کمپیوٹرز کے ساتھ ایسا نہیں ہے - انہیں درجہ بندی کے مسائل کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ مثال کے طور پر:
مانچسٹر شہر (تنظیم) نے پریمیئر لیگ ٹرافی جیت لی جبکہ درج ذیل جملے میں تنظیم کو مختلف طریقے سے استعمال کیا گیا ہے۔ مانچسٹر شہر (جگہ) ایک ٹیکسٹائل اور صنعتی پاور ہاؤس تھا۔
آپ کے NER ماڈل کی ضرورت ہے۔ تربیتی ڈیٹا درست طریقے سے کام کرنے کے لئے ہستی نکالنا اور درجہ بندی. اگر آپ اپنے ماڈل کو شیکسپیرین انگریزی پر تربیت دے رہے ہیں، تو یہ کہنے کی ضرورت نہیں، یہ انسٹاگرام کو سمجھنے کے قابل نہیں ہوگا۔
NER کے مختلف انداز
کا بنیادی مقصد a NER ماڈل متنی دستاویزات میں اداروں کا لیبل لگانا اور ان کی درجہ بندی کرنا ہے۔ اس مقصد کے لیے عام طور پر درج ذیل تین طریقے استعمال کیے جاتے ہیں۔ تاہم، آپ ایک یا زیادہ طریقوں کو یکجا کرنے کا انتخاب بھی کر سکتے ہیں۔ NER سسٹم بنانے کے مختلف طریقے یہ ہیں:
-
لغت پر مبنی نظام
لغت پر مبنی نظام شاید سب سے آسان اور بنیادی NER نقطہ نظر ہے۔ یہ بہت سے الفاظ، مترادفات اور ذخیرہ الفاظ کے ساتھ ایک لغت استعمال کرے گا۔ سسٹم چیک کرے گا کہ آیا متن میں موجود کوئی خاص ہستی ذخیرہ الفاظ میں بھی موجود ہے یا نہیں۔ سٹرنگ میچنگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، اداروں کی کراس چیکنگ کی جاتی ہے۔
اس نقطہ نظر کو استعمال کرنے کی ایک خرابی یہ ہے کہ NER ماڈل کے موثر کام کے لیے الفاظ کے ڈیٹاسیٹ کو مسلسل اپ گریڈ کرنے کی ضرورت ہے۔
-
اصول پر مبنی نظام
اس نقطہ نظر میں، معلومات کو پہلے سے طے شدہ قواعد کے ایک سیٹ کی بنیاد پر نکالا جاتا ہے۔ قواعد کے دو بنیادی سیٹ استعمال کیے گئے ہیں،
پیٹرن پر مبنی قوانین - جیسا کہ نام سے پتہ چلتا ہے، پیٹرن پر مبنی اصول دستاویز میں استعمال ہونے والے الفاظ کے مورفولوجیکل پیٹرن یا سٹرنگ کی پیروی کرتا ہے۔
سیاق و سباق پر مبنی قواعد - سیاق و سباق پر مبنی قواعد دستاویز میں لفظ کے معنی یا سیاق و سباق پر منحصر ہیں۔
-
مشین لرننگ پر مبنی نظام
مشین لرننگ پر مبنی نظاموں میں، شماریاتی ماڈلنگ کا استعمال اداروں کا پتہ لگانے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اس نقطہ نظر میں ٹیکسٹ دستاویز کی خصوصیت پر مبنی نمائندگی کا استعمال کیا جاتا ہے۔ آپ پہلے دو طریقوں کی کئی خرابیوں پر قابو پا سکتے ہیں کیونکہ ماڈل پہچان سکتا ہے۔ ہستی کی اقسام ان کے املا میں معمولی فرق کے باوجود۔
-
گہرے سیکھنے
NER کے لیے گہری سیکھنے کے طریقے طویل مدتی متن کے انحصار کو سمجھنے کے لیے RNNs اور ٹرانسفارمرز جیسے عصبی نیٹ ورکس کی طاقت کا فائدہ اٹھاتے ہیں۔ ان طریقوں کو استعمال کرنے کا اہم فائدہ یہ ہے کہ وہ بڑے پیمانے پر NER کے کاموں کے لیے بہت زیادہ تربیتی ڈیٹا کے ساتھ موزوں ہیں۔
مزید برآں، وہ دستی تربیت کی ضرورت کو ختم کرتے ہوئے، ڈیٹا سے ہی پیچیدہ نمونوں اور خصوصیات کو سیکھ سکتے ہیں۔ لیکن ایک کیچ ہے۔ ان طریقوں کو تربیت اور تعیناتی کے لیے بھاری مقدار میں کمپیوٹیشنل پاور کی ضرورت ہوتی ہے۔
-
ہائبرڈ طریقے
یہ طریقے قاعدہ پر مبنی، شماریاتی، اور مشین لرننگ جیسے طریقوں کو یکجا کرتے ہیں تاکہ نامزد اداروں کو نکالا جا سکے۔ مقصد یہ ہے کہ ہر طریقہ کی طاقت کو یکجا کیا جائے جبکہ ان کی کمزوریوں کو کم کیا جائے۔ ہائبرڈ طریقوں کو استعمال کرنے کا بہترین حصہ وہ لچک ہے جو آپ کو متعدد تکنیکوں کو ملا کر حاصل ہوتا ہے جس کے ذریعے آپ متنوع ڈیٹا کے ذرائع سے ہستیوں کو نکال سکتے ہیں۔
تاہم، اس بات کا امکان ہے کہ یہ طریقے سنگل اپروچ طریقوں سے کہیں زیادہ پیچیدہ ہو جائیں کیونکہ جب آپ متعدد طریقوں کو ضم کرتے ہیں، تو ورک فلو الجھن کا شکار ہو سکتا ہے۔
نامزد ہستی کی شناخت (NER) کے لیے کیسز استعمال کریں؟
نامزد ہستی کی شناخت (NER) کی ورسٹائلٹی کی نقاب کشائی:
- چیٹ بوٹس: GPT جیسے چیٹ بوٹس کو کلیدی اداروں کی شناخت کرکے صارف کے سوالات کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔
- گاہک کی معاونت کی: ردعمل کے وقت کو تیز کرتے ہوئے، مصنوعات کے لحاظ سے تاثرات کی درجہ بندی کرتا ہے۔
- : خزانہ رجحان کے تجزیہ اور خطرے کی تشخیص کے لیے مالیاتی رپورٹس سے اہم ڈیٹا نکالتا ہے۔
- صحت کی دیکھ بھال: یہ طبی ریکارڈوں سے ضروری معلومات کھینچتا ہے، تیز ڈیٹا تجزیہ کو فروغ دیتا ہے۔
- HR: درخواست دہندگان کے پروفائلز کا خلاصہ اور چینلنگ فیڈ بیک کے ذریعے بھرتی کو منظم کرتا ہے۔
- خبریں فراہم کرنے والے: مواد کو متعلقہ معلومات میں درجہ بندی کرتا ہے، رپورٹنگ کو تیز کرتا ہے۔
- سفارش انجن: Netflix جیسی کمپنیاں صارف کے رویے کی بنیاد پر سفارشات کو ذاتی بنانے کے لیے NER کو ملازمت دیتی ہیں۔
- تلاش کار: ویب مواد کی درجہ بندی کرکے، NER تلاش کے نتائج کی درستگی کو بڑھاتا ہے۔
- جذبات کا تجزیہ: ایxtracts برانڈ تجزیوں سے تذکرہ کرتا ہے، جذبات کے تجزیہ کے ٹولز کو بڑھاتا ہے۔
نامزد ہستی کی شناخت (NER) کون استعمال کرتا ہے؟
NER (نامی ہستی کی شناخت) ایک طاقتور قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) تکنیکوں میں سے ایک ہونے کے ناطے مختلف صنعتوں اور ڈومینز تک رسائی حاصل کر لی ہے۔ یہاں کچھ مثالیں ہیں:
- تلاش کار: NER جدید دور کے سرچ انجنوں جیسا کہ گوگل اور بنگ کا بنیادی جزو ہے۔ مزید متعلقہ تلاش کے نتائج فراہم کرنے کے لیے اس کا استعمال ویب صفحات اور تلاش کے سوالات سے اداروں کی شناخت اور درجہ بندی کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، NER کی مدد سے، سرچ انجن سیاق و سباق کی بنیاد پر "ایپل" کمپنی بمقابلہ "ایپل" پھل کے درمیان فرق کر سکتا ہے۔
- چیٹ بوٹس: چیٹ بوٹس اور AI معاونین صارف کے سوالات سے اہم اداروں کو سمجھنے کے لیے NER کا استعمال کر سکتے ہیں۔ ایسا کرنے سے، چیٹ بوٹس زیادہ درست جوابات فراہم کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر آپ "سنٹرل پارک کے قریب اطالوی ریستوراں تلاش کریں" سے پوچھیں گے تو چیٹ بوٹ "اطالوی" کو کھانے کی قسم، "ریستوران" کو جگہ کے طور پر اور "سنٹرل پارک" کو مقام کے طور پر سمجھے گا۔
- تحقیقاتی صحافت: انٹرنیشنل کنسورشیم آف انویسٹی گیٹو جرنلسٹس (ICIJ)، ایک مشہور میڈیا تنظیم نے NER کو پاناما پیپرز کے تجزیہ کے لیے استعمال کیا، جو کہ 11.5 ملین مالیاتی اور قانونی دستاویزات کے بڑے پیمانے پر لیک تھے۔ اس معاملے میں، NER کا استعمال لاکھوں غیر ساختہ دستاویزات میں لوگوں، تنظیموں اور مقامات کی خود بخود شناخت کرنے کے لیے کیا گیا، جس سے آف شور ٹیکس چوری کے چھپے ہوئے نیٹ ورکس کا پردہ فاش ہوا۔
- بایو انفارمیٹکس: بایو انفارمیٹکس کے میدان میں، این ای آر کا استعمال بائیو میڈیکل ریسرچ پیپرز اور کلینیکل ٹرائل رپورٹس سے کلیدی ہستیوں جیسے جین، پروٹین، ادویات اور بیماریوں کو نکالنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اس طرح کے ڈیٹا سے منشیات کی دریافت کے عمل کو تیز کرنے میں مدد ملتی ہے۔
- سوشل میڈیا مانیٹرنگ: سوشل میڈیا پر برانڈز اپنی اشتھاراتی مہمات کے مجموعی میٹرکس اور ان کے حریف کی کارکردگی کو ٹریک کرنے کے لیے NER کا استعمال کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک ایئر لائن ہے جو اپنے برانڈ کا ذکر کرنے والی ٹویٹس کا تجزیہ کرنے کے لیے NER کا استعمال کرتی ہے۔ یہ کسی خاص ہوائی اڈے پر "گمشدہ سامان" جیسے اداروں کے ارد گرد منفی کمنٹری کا پتہ لگاتا ہے تاکہ وہ اس مسئلے کو جلد سے جلد حل کر سکیں۔
- سیاق و سباق کی تشہیر: اشتہاری پلیٹ فارمز NER کا استعمال ویب صفحات سے کلیدی ہستیوں کو نکالنے کے لیے کرتے ہیں تاکہ مواد کے ساتھ ساتھ مزید متعلقہ اشتھارات کو ظاہر کیا جا سکے اور آخرکار اشتہار کے ہدف اور کلک کے ذریعے کی شرح کو بہتر بنایا جا سکے۔ مثال کے طور پر، اگر NER کسی ٹریول بلاگ پر "Hawaii"، "hotels" اور "beachs" کا پتہ لگاتا ہے، تو اشتہار کا پلیٹ فارم عام ہوٹلوں کی زنجیروں کی بجائے ہوائی ریزورٹس کے سودے دکھائے گا۔
- بھرتی اور دوبارہ شروع اسکریننگ: آپ NER کو درخواست دہندگان کی مہارت کے سیٹ، تجربے اور پس منظر کی بنیاد پر آپ کو مطلوبہ مطلوبہ مہارت اور قابلیت تلاش کرنے کی ہدایت دے سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک ریکروٹمنٹ ایجنسی NER کا استعمال خود بخود امیدواروں سے میچ کر سکتی ہے۔
NER کی درخواستیں
NER میں قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور تربیتی ڈیٹاسیٹس بنانے سے متعلق بہت سے شعبوں میں استعمال کے متعدد کیسز ہیں۔ مشین لرننگ اور گہری سیکھنے حل کچھ درخواستیں یہ ہیں:
-
کسٹمر سپورٹ
ایک NER سسٹم اہم معلومات جیسے پروڈکٹ کے نام، وضاحتیں، برانچ کے مقامات، اور بہت کچھ کی بنیاد پر متعلقہ صارفین کی شکایات، سوالات اور فیڈ بیک آسانی سے تلاش کر سکتا ہے۔ شکایت یا تاثرات کو مناسب طور پر درجہ بندی کیا جاتا ہے اور ترجیحی مطلوبہ الفاظ کو فلٹر کرکے صحیح محکمے کی طرف موڑ دیا جاتا ہے۔
-
موثر انسانی وسائل
NER ہیومن ریسورس ٹیموں کو ان کی خدمات حاصل کرنے کے عمل کو بہتر بنانے اور درخواست دہندگان کے ریزیوموں کا فوری خلاصہ کرکے ٹائم لائنز کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔ NER ٹولز ریزیومے کو اسکین کر سکتے ہیں اور متعلقہ معلومات - نام، عمر، پتہ، اہلیت، کالج وغیرہ نکال سکتے ہیں۔
مزید برآں، محکمہ HR ملازمین کی شکایات کو فلٹر کرکے اور متعلقہ محکموں کے سربراہوں کو بھیج کر اندرونی ورک فلو کو ہموار کرنے کے لیے NER ٹولز کا بھی استعمال کر سکتا ہے۔
-
مواد کی درجہ بندی
مواد کی درجہ بندی خبر فراہم کرنے والوں کے لیے ایک بہت بڑا کام ہے۔ مواد کو مختلف زمروں میں درجہ بندی کرنے سے دریافت کرنا، بصیرت حاصل کرنا، رجحانات کی نشاندہی کرنا اور مضامین کو سمجھنا آسان ہو جاتا ہے۔ ایک نام ہستی کی پہچان ٹول خبر فراہم کرنے والوں کے لیے کارآمد ہو سکتا ہے۔ یہ بہت سے مضامین کو اسکین کر سکتا ہے، ترجیحی مطلوبہ الفاظ کی شناخت کر سکتا ہے، اور افراد، تنظیم، مقام اور مزید کی بنیاد پر معلومات نکال سکتا ہے۔
-
سرچ انجنوں کو بہتر بنانا
-
درست مواد کی سفارش
متعدد جدید ایپلی کیشنز NER ٹولز پر انحصار کرتی ہیں تاکہ ایک بہتر اور حسب ضرورت کسٹمر کا تجربہ فراہم کیا جا سکے۔ مثال کے طور پر، Netflix نام کی ہستی کی شناخت کا استعمال کرتے ہوئے صارف کی تلاش اور دیکھنے کی سرگزشت کی بنیاد پر ذاتی نوعیت کی سفارشات فراہم کرتا ہے۔
نام شدہ ہستی کی شناخت آپ کو بناتی ہے۔ مشین لرننگ ماڈل زیادہ موثر اور قابل اعتماد۔ تاہم، آپ کو اپنے ماڈلز کی بہترین سطح پر کام کرنے اور مطلوبہ اہداف حاصل کرنے کے لیے معیاری تربیتی ڈیٹا سیٹس کی ضرورت ہے۔ آپ کو صرف ایک تجربہ کار سروس پارٹنر کی ضرورت ہے جو آپ کو استعمال کے لیے تیار معیاری ڈیٹا سیٹ فراہم کر سکے۔ اگر ایسا ہے تو، شیپ ابھی تک آپ کی بہترین شرط ہے۔ اپنے AI ماڈلز کے لیے موثر اور جدید ML حل تیار کرنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے جامع NER ڈیٹاسیٹس کے لیے ہم سے رابطہ کریں۔
[یہ بھی پڑھیں: NLP کیا ہے؟ یہ کیسے کام کرتا ہے، فوائد، چیلنجز، مثالیں۔
نام کی ہستی کی شناخت کیسے کام کرتی ہے؟
نامزد ہستی کی شناخت (NER) کے دائرے میں داخل ہونے سے کئی مراحل پر مشتمل ایک منظم سفر کی نقاب کشائی ہوتی ہے:
-
ٹوکن بنانا
ابتدائی طور پر، متنی ڈیٹا کو چھوٹی اکائیوں میں تقسیم کیا جاتا ہے، جسے ٹوکن کہا جاتا ہے، جو الفاظ سے لے کر جملوں تک ہو سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، "براک اوباما امریکہ کے صدر تھے" کے بیان کو "براک"، "اوباما"، "تھا"، "دی"، "صدر"، "کے"، "دی" اور "جیسے ٹوکنز میں تقسیم کیا گیا ہے۔ امریکا".
-
ہستی کا پتہ لگانا
لسانی رہنما خطوط اور شماریاتی طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے، ممکنہ نامی اداروں کو نمایاں کیا جاتا ہے۔ اس مرحلے میں ناموں میں کیپیٹلائزیشن ("باراک اوباما") یا الگ فارمیٹس (جیسے تاریخوں) جیسے نمونوں کو پہچاننا بہت ضروری ہے۔
-
ہستی کی درجہ بندی
پتہ لگانے کے بعد، اداروں کو پہلے سے طے شدہ زمروں میں ترتیب دیا جاتا ہے جیسے کہ "شخص"، "تنظیم"، یا "مقام"۔ مشین لرننگ ماڈلز، جو لیبل لگے ہوئے ڈیٹاسیٹس پر پرورش پاتے ہیں، اکثر اس درجہ بندی کو آگے بڑھاتے ہیں۔ یہاں، "براک اوباما" کو "شخص" اور "امریکہ" کو "مقام" کے طور پر ٹیگ کیا گیا ہے۔
-
سیاق و سباق کی تشخیص
ارد گرد کے سیاق و سباق کا جائزہ لے کر NER سسٹمز کی صلاحیت کو اکثر بڑھایا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، "واشنگٹن نے ایک تاریخی واقعہ کا مشاہدہ کیا" کے جملے میں، سیاق و سباق کسی شخص کے نام کے بجائے "واشنگٹن" کو مقام کے طور پر سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔
-
بعد از تشخیص تطہیر
ابتدائی شناخت اور درجہ بندی کے بعد، نتائج کو بہتر بنانے کے لیے تشخیص کے بعد کی اصلاح ہو سکتی ہے۔ یہ مرحلہ ابہام سے نمٹ سکتا ہے، ملٹی ٹوکن اداروں کو فیوز کر سکتا ہے، یا ہستی کے ڈیٹا کو بڑھانے کے لیے علمی بنیادوں کو استعمال کر سکتا ہے۔
یہ بیان کردہ نقطہ نظر نہ صرف NER کے بنیادی حصے کو بے نقاب کرتا ہے بلکہ تلاش کے انجن کے لیے مواد کو بھی بہتر بناتا ہے، جس سے NER کی شکل میں موجود پیچیدہ عمل کی مرئیت میں اضافہ ہوتا ہے۔
NER ٹولز اور لائبریریوں کا موازنہ:
کئی طاقتور ٹولز اور لائبریریاں NER کے نفاذ میں سہولت فراہم کرتی ہیں۔ یہاں کچھ مقبول اختیارات کا موازنہ ہے:
| ٹول/لائبریری | تفصیل | طاقت | کمزوریاں |
|---|---|---|---|
| spaCy | Python میں ایک تیز اور موثر NLP لائبریری۔ | بہترین کارکردگی، استعمال میں آسان، پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل دستیاب ہیں۔ | انگریزی کے علاوہ دیگر زبانوں کے لیے محدود تعاون۔ |
| این ایل ٹی کے | Python میں ایک جامع NLP لائبریری۔ | فعالیت کی وسیع رینج، تعلیمی مقاصد کے لیے اچھی۔ | spaCy سے سست ہو سکتا ہے۔ |
| اسٹینفورڈ کورین ایل پی | جاوا پر مبنی NLP ٹول کٹ۔ | انتہائی درست، متعدد زبانوں کی حمایت کرتا ہے۔ | مزید کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہے۔ |
| اوپن این ایل پی | NLP کے لیے مشین لرننگ پر مبنی ٹول کٹ۔ | متعدد زبانوں کی حمایت کرتا ہے، حسب ضرورت۔ | ترتیب دینا پیچیدہ ہو سکتا ہے۔ |
NER فوائد اور چیلنجز؟
فوائد:
- معلومات نکالنا: NER اہم ڈیٹا کی شناخت کرتا ہے، معلومات کی بازیافت میں مدد کرتا ہے۔
- مواد کی تنظیم: یہ مواد کی درجہ بندی میں مدد کرتا ہے، ڈیٹا بیس اور سرچ انجنوں کے لیے مفید ہے۔
- بہتر صارف کا تجربہ۔: NER تلاش کے نتائج کو بہتر کرتا ہے اور سفارشات کو ذاتی بناتا ہے۔
- بصیرت انگیز تجزیہ: یہ جذبات کے تجزیہ اور رجحان کا پتہ لگانے میں سہولت فراہم کرتا ہے۔
- خودکار ورک فلو: NER آٹومیشن کو فروغ دیتا ہے، وقت اور وسائل کی بچت کرتا ہے۔
حدود / چیلنجز:
- ابہام کا حل: ایک دریا یا کمپنی کے طور پر "Amazon" جیسے مماثل اداروں کو ممتاز کرنے کے ساتھ جدوجہد۔
- ڈومین کے لیے مخصوص موافقت: متنوع ڈومینز میں وسائل سے بھرپور۔
- زبان کے تغیرات: بول چال اور علاقائی اختلافات کی وجہ سے تاثیر مختلف ہوتی ہے۔
- لیبل والے ڈیٹا کی کمی: تربیت کے لیے بڑے لیبل والے ڈیٹاسیٹس کی ضرورت ہے۔
- غیر ساختہ ڈیٹا کو ہینڈل کرنا: جدید تکنیک کی ضرورت ہے۔
- کارکردگی کی جانچ: درست تشخیص پیچیدہ ہے۔
- ریئل ٹائم پروسیسنگ: درستگی کے ساتھ رفتار کو متوازن کرنا مشکل ہے۔
- سیاق و سباق کا انحصار: درستگی متن کی باریکیوں کو سمجھنے پر منحصر ہے۔
- ڈیٹا اسپارسٹی: کافی لیبل والے ڈیٹاسیٹس کی ضرورت ہوتی ہے، خاص طور پر مخصوص علاقوں کے لیے۔
NER کا مستقبل
جبکہ نام شدہ ہستی کی شناخت (NER) ایک اچھی طرح سے قائم شدہ فیلڈ ہے، ابھی بھی بہت کچھ کرنا باقی ہے۔ ایک امید افزا شعبہ جس پر ہم غور کر سکتے ہیں وہ ہے گہری سیکھنے کی تکنیکیں بشمول ٹرانسفارمرز اور پہلے سے تربیت یافتہ لینگویج ماڈل، تاکہ NER کی کارکردگی کو مزید بہتر بنایا جا سکے۔
ایک اور دلچسپ خیال مختلف پیشوں، جیسے ڈاکٹروں یا وکیلوں کے لیے حسب ضرورت NER سسٹم بنانا ہے۔ چونکہ مختلف صنعتوں کی اپنی شناخت کی اقسام اور نمونے ہوتے ہیں، ان مخصوص سیاق و سباق میں NER سسٹم بنانا زیادہ درست اور متعلقہ نتائج فراہم کر سکتا ہے۔
مزید برآں، کثیر لسانی اور بین لسانی NER بھی پہلے سے کہیں زیادہ تیزی سے بڑھنے کا ایک علاقہ ہے۔ کاروبار کی بڑھتی ہوئی عالمگیریت کے ساتھ، ہمیں NER سسٹم تیار کرنے کی ضرورت ہے جو متنوع لسانی ڈھانچے اور رسم الخط کو سنبھال سکے۔
نتیجہ
نام شدہ ہستی کی شناخت (NER) ایک طاقتور NLP تکنیک ہے جو متن کے اندر اہم اداروں کی شناخت اور درجہ بندی کرتی ہے، مشینوں کو انسانی زبان کو زیادہ مؤثر طریقے سے سمجھنے اور اس پر کارروائی کرنے کے قابل بناتی ہے۔ سرچ انجنوں اور چیٹ بوٹس کو بڑھانے سے لے کر کسٹمر سپورٹ اور مالیاتی تجزیہ کو طاقت دینے تک، NER کے پاس مختلف صنعتوں میں متنوع ایپلی کیشنز ہیں۔ اگرچہ ابہام کے حل اور غیر ساختہ ڈیٹا کو سنبھالنے جیسے شعبوں میں چیلنجز باقی ہیں، جاری پیشرفت، خاص طور پر گہری سیکھنے میں، NER کی صلاحیتوں کو مزید نکھارنے اور مستقبل میں اس کے اثرات کو بڑھانے کا وعدہ کرتی ہے۔