Qu'est-ce que la reconnaissance des entités nommées (NER) ? Méthodes, cas d'utilisation et défis

La reconnaissance des entités nommées (NER) est une tâche secondaire de l'extraction d'informations dans le traitement du langage naturel (NLP) qui classe les entités nommées dans des catégories prédéfinies telles que les noms de personnes, les organisations, les lieux, les codes médicaux, les expressions temporelles, les quantités, les valeurs monétaires, et bien d'autres encore. Dans le domaine du NLP, la compréhension de ces entités est cruciale pour de nombreuses applications, car elles contiennent souvent les informations les plus significatives d'un texte.

La reconnaissance des entités nommées expliquée

La reconnaissance des entités nommées (NER) sert de pont entre le texte non structuré et les données structurées, permettant aux machines de passer au crible de vastes quantités d'informations textuelles et d'extraire des pépites de données précieuses sous des formes catégorisées. En identifiant des entités spécifiques dans une mer de mots, le NER transforme la façon dont nous traitons et utilisons les données textuelles.

Objet: L'objectif premier du NER est de passer au peigne fin un texte non structuré et d'identifier des morceaux spécifiques en tant qu'entités nommées, puis de les classer dans des catégories prédéfinies. Cette conversion du texte brut en informations structurées rend les données plus exploitables, facilitant des tâches telles que l'analyse des données, la recherche d'informations et la construction de graphes de connaissances.

Comment cela fonctionne-t-il? Les complexités de la NER peuvent être décomposées en plusieurs étapes :

1. Tokenisation. Avant d'identifier les entités, le texte est divisé en jetons, qui peuvent être des mots, des expressions ou même des phrases. Par exemple, "Steve Jobs a cofondé Apple" serait divisé en jetons tels que "Steve", "Jobs", "cofondé", "Apple".
2. Identification de l'entité. Les entités nommées potentielles sont détectées à l'aide de diverses règles linguistiques ou méthodes statistiques. Il s'agit de reconnaître des modèles, tels que les majuscules dans les noms ("Steve Jobs") ou des formats spécifiques (comme les dates).
3. Classification de l'entité. Une fois les entités identifiées, elles sont classées dans des catégories prédéfinies telles que "personne", "organisation" ou "lieu". Pour ce faire, on utilise souvent des modèles d'apprentissage automatique formés sur des ensembles de données étiquetées. Dans notre exemple, "Steve Jobs" serait classé comme une "personne" et "Apple" comme une "organisation".
4. Analyse contextuelle. Les systèmes NER prennent souvent en compte le contexte environnant pour améliorer la précision. Par exemple, dans la phrase "Apple a sorti un nouvel iPhone", le contexte aide le système à reconnaître "Apple" comme une organisation plutôt que comme un fruit.
5. Post-traitement. Après la reconnaissance et la classification initiales, un post-traitement peut être appliqué pour affiner les résultats. Il peut s'agir de résoudre des ambiguïtés, de fusionner des entités à plusieurs traits ou d'utiliser des bases de connaissances pour améliorer les données relatives aux entités.

La beauté de la NER réside dans sa capacité à comprendre et à interpréter des textes non structurés, qui constituent une part importante des données du monde numérique, qu'il s'agisse de pages web, d'articles d'actualité, de messages sur les médias sociaux ou de documents de recherche. En identifiant et en classant les entités nommées, le NER ajoute une couche de structure et de sens à ce vaste paysage textuel.

Méthodes de reconnaissance des entités nommées

La reconnaissance des entités nommées (NER) a vu de nombreuses méthodes se développer au fil des ans, chacune d'entre elles étant conçue pour répondre aux défis uniques de l'extraction et de la catégorisation d'entités nommées à partir de vastes paysages textuels.

Méthodes basées sur des règles

Les méthodes basées sur des règles sont fondées sur des règles élaborées manuellement. Ils identifient et classent les entités nommées sur la base de modèles linguistiques, d'expressions régulières ou de dictionnaires. Bien qu'ils brillent dans des domaines spécifiques où les entités sont bien définies, comme l'extraction de termes médicaux standard à partir de notes cliniques, leur évolutivité est limitée. Ils peuvent avoir des difficultés à traiter des ensembles de données importants ou diversifiés en raison de la rigidité des règles prédéfinies.

Méthodes statistiques

Après les règles manuelles, les méthodes statistiques utilisent des modèles tels que les modèles de Markov cachés (HMM) ou les champs aléatoires conditionnels (CRF). Ils prédisent les entités nommées sur la base des vraisemblances dérivées des données d'apprentissage. Ces méthodes sont adaptées aux tâches pour lesquelles on dispose d'un grand nombre de données étiquetées. Leur force réside dans leur capacité à généraliser des textes divers, mais leur qualité dépend des données d'entraînement qui leur sont fournies.

Méthodes d'apprentissage automatique

Les méthodes d'apprentissage automatique vont plus loin en utilisant des algorithmes tels que les arbres de décision ou les machines à vecteurs de support. Ils apprennent à partir de données étiquetées pour prédire les entités nommées. Leur adoption généralisée dans les systèmes modernes de NER est attribuée à leurs prouesses dans le traitement de vastes ensembles de données et de modèles complexes. Cependant, elles sont gourmandes en données étiquetées et peuvent être très exigeantes en termes de calcul.

Méthodes d'apprentissage profond

Les dernières en date sont les méthodes d'apprentissage profond, qui exploitent la puissance des réseaux neuronaux. Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les transformateurs sont devenus la référence pour de nombreuses personnes en raison de leur capacité à modéliser les dépendances à long terme dans le texte. Elles sont idéales pour les tâches à grande échelle avec des données de formation abondantes, mais nécessitent une puissance de calcul importante.

Méthodes hybrides

Enfin, il n'existe pas de méthode unique en matière de NER, ce qui a conduit à l'émergence de méthodes hybrides. Ces techniques combinent des approches fondées sur des règles, statistiques et d'apprentissage automatique, dans le but de tirer le meilleur parti de tous les mondes. Ils sont particulièrement utiles pour l'extraction d'entités à partir de diverses sources, car ils offrent la flexibilité de plusieurs méthodes. Cependant, leur imbrication peut les rendre complexes à mettre en œuvre et à maintenir.

Cas d'utilisation de la reconnaissance des entités nommées

Les NER ont trouvé des applications dans divers secteurs, transformant la manière dont nous extrayons et utilisons l'information. Voici un aperçu de quelques-unes de ses applications essentielles :

• Agrégation de nouvelles. Le NER permet de classer les articles de presse en fonction des principales entités mentionnées. Cette catégorisation permet aux lecteurs de trouver rapidement des articles sur des personnes, des lieux ou des organisations spécifiques, ce qui simplifie le processus de consommation de l'information.
• Assistance à la clientèle. L'analyse des demandes des clients devient plus efficace grâce au NER. Les entreprises peuvent rapidement identifier les problèmes courants liés à des produits ou services spécifiques, ce qui permet de répondre rapidement et efficacement aux préoccupations des clients.
• Recherche. Pour les universitaires et les chercheurs, les NER sont une aubaine. Il leur permet d'analyser de vastes volumes de texte et d'identifier les mentions d'entités spécifiques en rapport avec leurs études. Cette extraction automatisée accélère le processus de recherche et garantit une analyse complète des données.
• Analyse de documents juridiques. Dans le secteur juridique, il peut être fastidieux de passer au crible de longs documents pour trouver des entités pertinentes telles que des noms, des dates ou des lieux. Le NER automatise ce processus, ce qui rend la recherche et l'analyse juridiques plus efficaces.

Défis liés à la reconnaissance des entités nommées

Naviguer dans le domaine de la reconnaissance des entités nommées (NER) présente son propre lot de défis, même si la technique promet des informations structurées à partir de données non structurées. Voici quelques-uns des principaux obstacles rencontrés dans ce domaine :

• Ambiguïté. Les mots peuvent être trompeurs. Un terme comme "Amazon" peut désigner le fleuve ou l'entreprise, selon le contexte, ce qui rend la reconnaissance de l'entité délicate.
• Dépendance à l'égard du contexte. Les mots tirent souvent leur sens du texte qui les entoure. Le mot "Apple" dans un article sur la technologie fait probablement référence à la société, tandis que dans une recette, il s'agit probablement du fruit. La compréhension de ces nuances est cruciale pour une reconnaissance précise des entités.
• Variations linguistiques. La tapisserie colorée du langage humain, avec son argot, ses dialectes et ses différences régionales, peut poser des problèmes. Ce qui est courant dans une région peut être étranger dans une autre, ce qui complique le processus de RNE.
• L'éparpillement des données. Pour les méthodes NER basées sur l'apprentissage automatique, la disponibilité de données étiquetées complètes est cruciale. Toutefois, l'obtention de ces données, en particulier pour les langues moins courantes ou les domaines spécialisés, peut s'avérer difficile.
• Généralisation du modèle. Si un modèle peut exceller dans la reconnaissance d'entités dans un domaine, il peut s'avérer inefficace dans un autre. Garantir que les modèles NER se généralisent bien à différents domaines est un défi permanent.

Pour relever ces défis, il faut un mélange d'expertise linguistique, d'algorithmes avancés et de données de qualité. Au fur et à mesure de l'évolution de la NER, l'affinement des techniques permettant de surmonter ces obstacles sera au premier plan de la recherche et du développement.

Analyse de CV de construction à l'aide de NER

Dans cette section, nous allons apprendre à créer un système d'analyse des CV qui aide les responsables du recrutement à filtrer les candidats en fonction de leurs compétences et de leurs attributs.

Importer les paquets nécessaires

• Pour la reconnaissance des entités, nous utiliserons spaCy.
• Pour la visualisation, nous utiliserons pyLDAvis, wordcloud, plotly et matplotlib.pyplot.
• Pour le chargement et la manipulation des données, nous utiliserons pandas et numpy.
• Pour les mots d'arrêt et le lemmatiseur de mots, nous utiliserons nltk.

Chargement des données et du modèle NER

Nous commencerons par charger un fichier CSV comprenant un identifiant unique, un texte de CV et une catégorie. Ensuite, nous chargerons le modèle spacy "en_core_web_sm".

Règle de l'entité

Tout d'abord, nous devons ajouter un pipeline de règles d'entité à notre objet de modèle. Ensuite, nous pouvons créer une règle d'entité en chargeant un fichier JSON qui contient des étiquettes et des motifs tels que des compétences comme " .net ", " cloud " et " aws ".

Nettoyer le texte

Dans cette section, nous allons nettoyer notre ensemble de données à l'aide de la bibliothèque NLTK en suivant quelques étapes :

1. Supprimez les liens hypertextes, les caractères spéciaux ou les ponctuations à l'aide d'une expression rationnelle.
2. Convertir le texte en minuscules.
3. Divisez le texte en un tableau basé sur l'espace.
4. Lemmatiser le texte à sa forme de base pour la normalisation.
5. Supprimez les mots vides en anglais.
6. Ajoutez les résultats dans un tableau.

Reconnaissance des entités

Après avoir ajouté un nouveau pipeline à notre modèle, nous pouvons visualiser les entités nommées dans notre texte à l'aide de la fonction d'affichage de spaCy. En faisant passer le texte d'entrée par le modèle de langage, vous pouvez mettre en évidence les mots avec leurs étiquettes à l'aide de displacy.render(obj, style="ent", jupyter=True, options=options).

Score du match

Faisons correspondre les CV aux exigences de l'entreprise. Le système affiche les CV les plus similaires sur la base d'un score de similarité. Par exemple, si une entreprise recherche un ingénieur cloud AWS, elle affichera les CV les plus pertinents.

Comment obtenir un score de similarité ?

Nous devons créer une fonction Python qui extrait les compétences d'un CV à l'aide de la règle des entités, les fait correspondre aux compétences requises et génère un score de similarité. Cette application nécessite une simple boucle et une instruction if-else. Les responsables du recrutement peuvent l'utiliser pour filtrer les candidats en fonction de leurs compétences au lieu de lire plusieurs PDF.

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• Introduction au NLP en Python
• Tutoriel PNL
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