Named Entity Recognition (NER): cos’è e come funziona

La Named Entity Recognition (NER) è un’attività di estrazione delle informazioni che si focalizza sulla localizzazione e sulla classificazione delle entità nominate in un testo non strutturato in categorie come nomi, organizzazioni, località, espressioni temporali e altre. 

Questa tecnica può aiutare ad identificare gli elementi importanti di un testo ed è considerata uno strumento fondamentale per campi come il Natural Language Processing (NLP) e il Machine Learning (ML). 

Piattaforme specializzate in NER, come GATE, OpenNLP e SpaCy, forniscono una serie di strumenti per supportare il riconoscimento delle entità nominate in diverse lingue e ambiti applicativi. Nonostante la ricerca abbia dimostrato che i sistemi NER all’avanguardia possono produrre prestazioni quasi umane in inglese, il compito rimane impegnativo a causa di fattori come differenti referenti e designatori rigidi. 

Di solito, la NER completa si divide in due problemi distinti: il rilevamento dei nomi e la classificazione dei tipi di entità a cui i nomi si riferiscono.

Funzionamento della Named Entity Recognition

La Named Entity Recognition è una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale che identifica e categorizza le entità all’interno di un testo, come nomi, organizzazioni, luoghi, date e tanto altro. Essa prevede un processo a due fasi: rilevare l’entità nominata e categorizzarla. 

La NER è utile per fornire una visione generale di grandi quantità di testo, permettendo all’utente di comprendere il soggetto o il tema e di raggruppare testi sulla base della rilevanza o della similarità. Le prestazioni di un modello NER dipendono dai dati di addestramento forniti e dalle categorie di entità definite.

Rilevamento delle entità nominate

Il primo passo nella NER consiste nel rilevare la presenza delle entità nominate all’interno del testo. Questo processo può essere affrontato con diverse metodologie, tra cui la segmentazione basata su regole, l’apprendimento automatico e le reti neurali.

• La segmentazione basata su regole utilizza espressioni regolari o dizionari per identificare le entità all’interno del testo. Ad esempio, può essere utilizzato un dizionario di nomi di città per rilevare la presenza di nomi di città all’interno del testo.
• L’apprendimento automatico si basa su algoritmi che imparano a riconoscere le entità partendo da un dataset di addestramento. Ad esempio, un algoritmo può imparare a riconoscere i nomi di persone basandosi su un insieme di etichette che contrassegnano i nomi di persone all’interno del testo.
• Le reti neurali, come il Long Short-Term Memory (LSTM) o il Transformer, sono un tipo di modello di apprendimento profondo che può essere addestrato per riconoscere le entità in un testo.

Classificazione delle entità

Una volta individuate le entità nel testo, il passo successivo è classificarle nelle categorie prestabilite. Anche in questo caso, ci sono diverse tecniche che possono essere utilizzate, come il riconoscimento basato su regole, l’apprendimento automatico e le reti neurali.

• La classificazione basata su regole impiega regole linguistiche o morfosintattiche per assegnare una categoria all’entità rilevata. Ad esempio, una regola potrebbe stabilire che una parola maiuscola che segue un titolo onorifico (come “dottore” o “professore”) sia classificata come nome di persona.
• L’apprendimento automatico utilizza algoritmi addestrati su insiemi di dati etichettati per classificare le entità in categorie. Ad esempio, un classificatore Naïve Bayes potrebbe essere addestrato su un insieme di entità etichettate come nomi di persone, organizzazioni e località, e quindi utilizzato per classificare nuove entità in queste categorie.
• Le reti neurali possono essere addestrate anche per eseguire la classificazione delle entità. Ad esempio, una rete neurale convoluzionale (CNN) o una LSTM potrebbe essere utilizzata per classificare le entità in categorie come nomi di persone, organizzazioni e località.

Applicazioni della Named Entity Recognition

Le potenzialità della Named Entity Recognition non si fermano al solo riconoscimento e categorizzazione delle entità. Essa gioca un ruolo cruciale in una vasta gamma di applicazioni, tra cui:

• Estrazione di informazioni: riconoscere e classificare entità può fornire informazioni chiave per l’estrazione di informazioni da grandi quantità di testo. Ad esempio, la NER può essere utilizzata per identificare informazioni importanti in un articolo di giornale, come le persone coinvolte, le organizzazioni menzionate e le località interessate.
• Riassunto automatico: la NER può contribuire alla generazione di riassunti di testo, evidenziando le entità chiave e facilitando la selezione delle frasi più rilevanti.
• Sistemi di raccomandazione: individuare e classificare entità in contenuti testuali può aiutare a creare sistemi di raccomandazione più precisi, personalizzati e tematici. Ad esempio, un sistema di raccomandazione di notizie potrebbe utilizzare la NER per identificare gli argomenti di un articolo e raccomandare agli utenti altre notizie pertinenti.
• Analisi del sentimento: la NER può essere combinata con l’analisi del sentimento per determinare il tono emotivo associato a particolari entità, offrendo una visione più granulare dell’opinione pubblica nei confronti di persone, organizzazioni e prodotti.
• Ricerca e classificazione dei documenti: la NER può essere utilizzata per migliorare la precisione dei motori di ricerca e dei sistemi di classificazione dei documenti, identificando le entità chiave all’interno dei testi e utilizzandole come input per algoritmi di indicizzazione e classificazione.

Piattaforme e strumenti per la Named Entity Recognition

Come accennato in precedenza, esistono diverse piattaforme e strumenti che offrono funzionalità di Named Entity Recognition, tra cui GATE, OpenNLP e SpaCy. Di seguito sono riportati alcuni dettagli su queste piattaforme:

• GATE (General Architecture for Text Engineering) è un framework in Java per lo sviluppo di applicazioni NLP. GATE fornisce una serie di componenti per il riconoscimento delle entità, tra cui un’implementazione basata su regole e un componente basato sull’apprendimento automatico.
• OpenNLP è una libreria Java per il Natural Language Processing che offre modelli pre-addestrati e strumenti per la NER. OpenNLP fornisce una serie di algoritmi per il riconoscimento delle entità, tra cui un’implementazione basata su regole e un componente basato sull’apprendimento automatico.
• SpaCy è una popolare libreria Python per il Natural Language Processing che offre funzionalità avanzate per il riconoscimento delle entità. SpaCy utilizza approcci basati su reti neurali per riconoscere e classificare le entità all’interno del testo.

Utilizzo di Azure Cognitive Service for Language per la Named Entity Recognition

La Named Entity Recognition è una delle funzionalità offerte da Azure Cognitive Service for Language, una raccolta di algoritmi di machine learning e AI nel cloud per lo sviluppo di applicazioni intelligenti che coinvolgono il linguaggio scritto. 

Per utilizzare questa funzione, è necessario seguire i seguenti passaggi:

1. Creare una risorsa Azure Language per concedere l’accesso alle funzionalità offerte da Azure Cognitive Service for Language. Durante la creazione della risorsa, verrà generata una chiave e un URL endpoint per l’autenticazione delle richieste API.
2. Creare e inviare una richiesta utilizzando l’API REST o le librerie client per C#, Java, JavaScript e Python. La richiesta deve includere il testo da analizzare e le istruzioni per utilizzare la funzione di Named Entity Recognition.
3. Gestire l’output dell’API nell’applicazione, ad esempio estrarre e visualizzare le entità riconosciute e le loro categorie.

Per facilitare l’uso della Named Entity Recognition, è possibile sfruttare Language Studio, una piattaforma basata sul web che permette di testare la funzione con esempi di testo e i propri dati, oppure integrare la NER nelle applicazioni tramite l’API REST o le librerie client disponibili in vari linguaggi.

In conclusione, la Named Entity Recognition è una tecnica fondamentale nell’ambito del Natural Language Processing e del Machine Learning, che permette di individuare e classificare entità all’interno di testi non strutturati. 

Grazie alle diverse piattaforme e strumenti disponibili, come GATE, OpenNLP, SpaCy e Azure Cognitive Service for Language, è possibile sfruttare al meglio le potenzialità della NER per sviluppare applicazioni intelligenti e innovative nel campo del linguaggio scritto.