So analysieren Sie Sprache mit Named-entity recognition

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Named-entity recognition (NER) ist ein Schlagwort, das Sie vielleicht schon im Zusammenhang mit Natural Language Processing gelesen haben. Natural Language Processing bezeichnet grundlegend die algorithmische Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese Disziplin der Informatik bildet eine besondere Herausforderung, weil menschliche Sprache ein Beispiel für unstrukturierte bzw. schwach strukturierte Information ist – ganz im Gegensatz zu stark strukturierten Daten, wie relationalen Datenbanken.

Die NER befasst sich damit, in einem Text sogenannte Entitäten zu finden, mithilfe derer Fragen nach dem Wer, Was, Wo und Wann beantwortet werden können. Beispiele für Entitäten sind dabei Namen von Personen und Ländern, aber auch Kontonummern oder Datumsangaben. Zur NER gehört sowohl die Erkennung von Entitäten als auch ihre Kategorisierung.
Aus dem Satz „Max Mustermann wurde am 01.01.2020 von der Sparkasse eingestellt“ lassen sich beispielsweise folgende Entitäten erkennen:

Max Mustermann, Person
01.01.2020, Datum
Sparkasse, Firma

Vor diesen Herausforderungen stehen Sie beim Verständnis der Sprache

Erste Forschungen auf dem Gebiet der Name-entity recognition wurden im Rahmen der 6. Message Unterstanding Conference (kurz MUC-6) der DARPA durchgeführt. Die vorigen fünf MUCs befassten sich primär mit der Extraktion eng definierter Ereignisse aus einem freien Text. Im Rahmen der MUC-6 hingegen wurde das Ziel gesteckt, allgemeinere Entitäten – d.h. Namen, zeitbezogene und numerische Ausdrücke – zu erkennen, ohne dabei eine spezifische Domäne festzulegen.

NER bring verschiedene Herausforderungen mit sich:

Erkennung von Varianten: Die Namen „Herr Mustermann“ und „Max Mustermann“ in verschiedenen Stellen eines Textes können sich auf ein und dieselbe Person beziehen. Insbesondere zur Ermittlung der Anzahl verschiedener Entitäten in einem Text oder dem Verfolgen von Ereignissen muss das System erkennen, dass es sich um dieselbe Entität handelt.
Normalisierung: Verschiedene Angaben, wie z. B. Zeitangaben, können in mehreren Formaten vorliegen. So beziehen sich die Angaben „der erste Freitag im April“, „03.04.2020“ und „03. April“ auf den gleichen Tag. Durch die Normalisierung kann eine Vergleichbarkeit dieser Angaben geschaffen werden.
Entity Boundary Recognition (Erkennung von Entitätsgrenzen): Ist „Doktor Max Mustermann“ die gleiche Entität wie „Max Mustermann, B.Sc.“? Darüber hinaus gibt es oft unklare Fälle: Stellen „Herr und Frau Müller“ beispielsweise eine oder zwei Entitäten dar?

Regelbasierte Extraktion oder supervised Machine Learning?

Es gibt verschiedene Verfahren, die Sie für NER nutzen können. Hauptsächlich wird dabei zwischen zwei Herangehensweisen unterschieden:

Regelbasierte Extraktion

Im Rahmen der regelbasierten Extraktion erstellen Sie ein System von Regeln, das zur Erkennung von Entitäten genutzt werden kann. Ein Beispiel für eine Regel kann dabei sein, dass die Wörter „Frau“ oder „Herr“, gefolgt von weiteren Wörtern und einem Nachnamen aus einer Liste häufiger deutscher Nachnamen, eine Person bezeichnen. Diese Regel würde Beispielsweise „Frau Erika Mustermann“ als Person erkennen.

Regelbasierte Systeme zur NER sind sehr aufwendig in der Erstellung, erzielen aber tendenziell bei einem spezifischen Gebiet und festgelegten Entitätstypen gute Ergebnisse. Allerdings ist ihre Transferierbarkeit auf andere Anwendungsgebiete stark eingeschränkt.

Supervised Machine Learning

Ein weiterer Ansatz ist die Nutzung von supervised Machine Learning. Hier können Sie auf eine große Menge verschiedener Methoden zurückgreifen, wie zum Beispiel Hidden Markov Models (HMM) oder Conditional Random Fields (CRF). Für dieses Verfahren muss zunächst ein Textkorpus annotiert werden, d.h. Sie markieren und kategorisieren die darin vorkommenden Entitäten. Anschließend wird ein Machine-Learning-Modell trainiert, das anhand statistischer Zusammenhänge – beispielsweise im Satzbau – lernt, Entitäten zu erkennen.

Der Nachteil der Nutzung von supervised Machine Learning ist, dass Sie große Mengen annotierter Texte benötigen, um ein Machine-Learning-Modell trainieren zu können. Je größer der vorliegende Datensatz für das Training ist, desto besser funktioniert das damit erstellte Modell. Allerdings können Sie im Gegensatz zu regelbasierten Systemen so angelernte Modelle leichter für andere Anwendungsfälle nutzen.

Aufgrund der Vorteile setzen beispielsweise die beiden Python-Libraries NLTK und spacy Machine-Learning-Modelle zur NER ein.

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In diesen Fällen hilft Ihnen Named-entity recognition

Allgemein finden sich Anwendungsfälle für NER überall dort, wo beispielsweise ihre Kunden die Möglichkeit haben, Freitexte einzugeben. Zwei Anwendungsfälle möchte ich im Folgenden skizzieren:

Kundensupport: Wenn Sie im Kundensupport ein Ticketsystem einsetzen, kennen Sie das Problem, dass eingehende Tickets ggf. erst von einem Mitarbeiter geprüft und etwa anhand betroffener Produkte kategorisiert werden müssen. Bei dieser aufwendigen Arbeit kann ein System mithilfe von NER unterstützen: Der vom Kunden eingegebene Text wird untersucht und mithilfe von NER werden Entitäten erkannt und kategorisiert. Dabei können beispielsweise der Name eines Produktes oder einer Filiale erkannt werden. Anschließend kann das Ticket entsprechend kategorisiert werden, um direkt beim richtigen Supportmitarbeiter zu landen.

Voranalyse von Schadensfällen: Wenn eine Versicherung dem Kunden die digitale Meldung von Schadensfällen erlaubt, kann NER zur Voranalyse dieser Meldungen genutzt werden. Beispiele für Entitäten, die hier erkannt werden können, sind etwa an einem Verkehrsunfall beteiligte Parteien. Geht es um Schadensfälle für Geräteversicherungen, können betroffene Geräte identifiziert werden.

Noch Fragen?

Haben Sie noch Fragen, wie Sie NER in Ihrem Unternehmen nutzen können? Schreiben Sie mir einfach unter info-ki@mindsquare.de und wir sprechen einmal über Ihre aktuelle Situation.