Megnevezett entitás (named entity): a kifejezés definíciója és jelentősége az adatbányászatban

A megnevezett entitás (Named Entity, NE) egy valós világbeli objektumot jelölő szórészlet vagy szókapcsolat, amelynek van egyedi azonosítója. Ezek lehetnek személyek, szervezetek, helyszínek, dátumok, pénzösszegek, százalékok és más hasonló kategóriák. A megnevezett entitások azonosítása, azaz a Named Entity Recognition (NER), az adatbányászat egyik alapvető feladata.

A NER jelentősége az adatbányászatban abban rejlik, hogy lehetővé teszi a strukturálatlan szövegekben rejlő releváns információk kinyerését és kategorizálását. Ezáltal a szövegek tartalma gépek számára is értelmezhetővé válik, ami számos alkalmazási területen hasznos.

Például, egy hírportál cikkeinek elemzése során a NER segítségével automatikusan azonosíthatók a cikkben szereplő személyek, szervezetek és helyszínek. Ezek az adatok felhasználhatók hírek kategorizálására, trendek azonosítására, vagy akár személyre szabott hírcsatornák létrehozására.

A NER kulcsfontosságú az információ kinyerésében, a tudásbázisok építésében, a kérdés-válasz rendszerek működtetésében és a gépi fordítás javításában.

A NER nem egyszerűen a szavak felismeréséről szól. Hanem a szó környezetének, a mondat szerkezetének és a szöveg kontextusának figyelembevételével történik. Ez azért fontos, mert ugyanaz a szó különböző kontextusban különböző entitást jelölhet. Például a „Washington” szó utalhat George Washingtonra (személy) vagy Washington DC-re (helyszín).

A NER rendszerek gyakran használnak gépi tanulási algoritmusokat, amelyek nagy mennyiségű felcímkézett szöveges adaton keresztül tanulják meg a megnevezett entitások azonosítását. A felcímkézett adatok lényegében olyan szövegek, amelyekben a megnevezett entitásokat kézzel jelölték meg, ezzel segítve az algoritmusok tanítását.

A NER alkalmazási területei rendkívül széleskörűek. A pénzügyi szektorban például felhasználható a pénzmosás elleni küzdelemben, a gyógyszeriparban a klinikai vizsgálatok adatainak elemzésében, a jogban pedig a jogi dokumentumok feldolgozásában.

A megnevezett entitás (Named Entity) definíciója és alapfogalmai

A megnevezett entitás (Named Entity, NE) egy olyan valós világbeli objektum, amelynek egyedi azonosítója van, és egy meghatározott kategóriába sorolható. Ezek az entitások lehetnek személyek (pl. „Kovács János”), szervezetek (pl. „Microsoft”), helyszínek (pl. „Párizs”), dátumok (pl. „2023. október 26.”), pénzösszegek (pl. „1000 dollár”) és sok más. A megnevezett entitások felismerése (Named Entity Recognition, NER) az a feladat, amely során egy szövegben azonosítjuk és kategorizáljuk ezeket az entitásokat.

A NER egy kulcsfontosságú lépés a szövegbányászatban és a természetes nyelvi feldolgozásban (NLP). Segítségével a számítógépek képesek „megérteni” a szöveg tartalmát, és releváns információkat kinyerni belőle. Például, ha egy hírcikkben szerepel a „Google felvásárolta a DeepMindet Londonban”, a NER képes azonosítani a „Google”-t szervezetként, a „DeepMindet” szervezetként és a „Londont” helyszínként.

A megnevezett entitások felismerésének számos alkalmazása van. Ilyenek például:

• Információkinyerés: Releváns információk automatikus kinyerése nagy mennyiségű szövegből.
• Kérdés-válasz rendszerek: A kérdésben szereplő entitások azonosításával pontosabb válaszok adhatók.
• Gépi fordítás: Az entitások helyes fordítása biztosítja a fordítás pontosságát.
• Tartalomajánlás: A felhasználó által kedvelt entitások alapján releváns tartalmak ajánlhatók.

A megnevezett entitás felismerésének célja, hogy a számítógép képes legyen a szövegben szereplő kulcsfontosságú elemek automatikus azonosítására és kategorizálására, ami elengedhetetlen a szövegértéshez és a hatékony adatbányászathoz.

A megnevezett entitások felismerése nem triviális feladat. A kihívások közé tartozik a kétértelműség (pl. a „Washington” lehet személynév vagy helynév), a változatos elnevezések (pl. egy szervezet különböző neveken szerepelhet), és a környezetfüggőség (az entitás jelentése a szövegkörnyezettől függhet). A NER rendszerek gyakran használnak statisztikai módszereket, gépi tanulást és szabályalapú megközelítéseket a pontos felismerés érdekében.

A NER rendszerek teljesítményét különböző mérőszámokkal értékelik, mint például a pontosság (a helyesen azonosított entitások aránya), a teljesség (az összes entitás közül hányat sikerült azonosítani) és az F1-érték (a pontosság és teljesség harmonikus közepe). A jó NER rendszerek magas pontosságot és teljességet érnek el, ami elengedhetetlen a megbízható adatbányászati alkalmazásokhoz.

A NE felismerés (Named Entity Recognition – NER) folyamata és módszerei

A NE felismerés (Named Entity Recognition – NER) egy természetes nyelvi feldolgozási (NLP) technika, amelynek célja a szövegben szereplő megnevezett entitások (Named Entities – NE) azonosítása és kategorizálása. Ezek az entitások általában valós világban létező objektumokat vagy fogalmakat jelölnek, mint például személyek nevei, szervezetek, helyszínek, dátumok, időpontok, pénzösszegek, százalékok stb.

A NER folyamata általában két fő lépésre bontható:

1. Entitás azonosítás: Ebben a lépésben a szövegben szereplő entitásokat próbáljuk megtalálni. Ez történhet szabályalapú megközelítésekkel, gépi tanulási módszerekkel vagy ezek kombinációjával.
2. Entitás kategorizálás: Miután azonosítottuk az entitásokat, hozzá kell rendelnünk őket a megfelelő kategóriához (pl. személy, szervezet, helyszín).

A NER-hez alkalmazott módszerek széles skálán mozognak, a legegyszerűbb szabályalapú rendszerektől a legkifinomultabb mélytanulási modellekig.

• Szabályalapú megközelítések: Ezek a rendszerek előre definiált szabályokat és mintákat használnak az entitások azonosítására. Például egy egyszerű szabály lehet, hogy a nagybetűvel kezdődő szavak gyakran személynevek vagy helyszínek.
• Gépi tanulási megközelítések: Ezek a módszerek tanító adatok segítségével tanulják meg azonosítani az entitásokat. A leggyakoribb gépi tanulási modellek közé tartoznak a rejtett Markov modellek (HMM), a feltételes véletlen mezők (CRF) és a támogató vektor gépek (SVM).
• Mélytanulási megközelítések: A mélytanulási modellek, mint például a rekurrens neurális hálózatok (RNN) és a transzformátorok, nagy mennyiségű adaton képesek tanulni, és kiemelkedő eredményeket érnek el a NER feladatban. Ezek a modellek képesek a kontextust is figyelembe venni az entitások azonosításakor, ami növeli a pontosságot.

A NER pontosságát számos tényező befolyásolhatja, beleértve a szöveg minőségét, a használt módszer komplexitását és a rendelkezésre álló tanító adatok mennyiségét.

A NER jelentősége az adatbányászatban abban rejlik, hogy lehetővé teszi a strukturálatlan szöveges adatok automatikus feldolgozását és a lényeges információk kinyerését.

Például, a NER segítségével automatikusan ki lehet nyerni a hírekből a cégek neveit, a pénzügyi jelentésekből a pénzösszegeket, vagy a közösségi média bejegyzésekből a felhasználók véleményét a termékekről. Ezáltal a NER kulcsfontosságú eszközzé válik a tudásbázisok építésében, az információkeresésben, az üzleti intelligenciában és a véleményelemzésben.

A NER fejlesztése folyamatosan zajlik, a kutatók új módszereket és modelleket fejlesztenek ki a pontosság és a hatékonyság növelése érdekében. Különös figyelmet fordítanak a különböző nyelvekhez és domainekhez való alkalmazkodásra, valamint a zajos és hiányos adatok kezelésére.

A NER eredményei felhasználhatók különböző alkalmazásokban, például:

• Információkeresés: A NER segítségével pontosabb keresési eredményeket kaphatunk, mivel a rendszer képes azonosítani és kiemelni a keresett entitásokat.
• Tudásbázis építés: A NER segítségével automatikusan kinyerhetjük a tudásbázisokhoz szükséges információkat a szöveges adatokból.
• Üzleti intelligencia: A NER segítségével elemezhetjük a piaci trendeket, a versenytársak tevékenységét és a vásárlói véleményeket.
• Véleményelemzés: A NER segítségével azonosíthatjuk a szövegben szereplő entitásokat és a hozzájuk kapcsolódó véleményeket.

Nyelvi modellek és algoritmusok a NE felismerésben

A megnevezett entitás felismerés (Named Entity Recognition, NER) az adatbányászat és a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) egyik kulcsfontosságú területe. A feladat lényege, hogy egy szövegben azonosítsuk és kategorizáljuk a megnevezett entitásokat, mint például személyneveket, szervezetek neveit, helyszíneket, dátumokat, időpontokat, pénzösszegeket és egyéb releváns kategóriákat.

A NER rendszerek működése során számos nyelvi modellt és algoritmust alkalmaznak. Ezek a modellek a szövegkörnyezet alapján próbálják meg kitalálni, hogy egy adott szó vagy szókapcsolat milyen típusú entitást képvisel. Korai NER rendszerek gyakran támaszkodtak szabályalapú megközelítésekre, ahol előre definiált minták és szabályok alapján azonosították az entitásokat. Bár ezek a rendszerek egyszerűbb esetekben hatékonyak lehettek, nehezen kezelték a nyelvi változatosságot és az összetett mondatszerkezeteket.

A gépi tanulás megjelenésével a NER területén is forradalmi változások következtek be. A statisztikai modellek, mint a rejtett Markov-modellek (HMM) és a feltételes véletlen mezők (CRF), lehetővé tették a rendszerek számára, hogy a szövegek elemzésével tanuljanak és finomítsák a felismerési szabályokat. Ezek a modellek figyelembe veszik a szavak közötti kapcsolatokat és a szövegkörnyezet egyéb jellemzőit, ami jelentősen javítja a pontosságot.

A mélytanulás térhódításával a NER még tovább fejlődött. A rekurrens neurális hálók (RNN), különösen a hosszú rövid távú memória (LSTM) hálózatok, kiválóan alkalmasak a szekvenciális adatok, például a szövegek feldolgozására. Ezek a hálózatok képesek hosszú távú függőségeket tanulni a szövegben, ami elengedhetetlen a pontos entitásfelismeréshez. A transzformátor alapú modellek, mint a BERT és a RoBERTa, pedig új szintre emelték a NER pontosságát. Ezek a modellek előre betanított, nagyméretű szövegkorpuszokon alapulnak, és képesek a szövegkörnyezet mélyebb megértésére, így rendkívül hatékonyak az entitások azonosításában.

Az algoritmusok kiválasztása nagymértékben függ a rendelkezésre álló adatok mennyiségétől és minőségétől, valamint a kitűzött céloktól. Gyakori eljárás az átviteli tanulás (transfer learning) alkalmazása, ahol egy már meglévő, nagy adathalmazon betanított modellt finomhangolunk egy kisebb, specifikusabb adathalmazon. Ez különösen hasznos, ha kevés címkézett adat áll rendelkezésre.

A NER rendszerek fejlesztése során elengedhetetlen a megfelelő címkézett adathalmazok használata, melyek a különböző entitástípusokkal ellátott szövegeket tartalmazzák. Minél nagyobb és reprezentatívabb ez az adathalmaz, annál pontosabb és megbízhatóbb lesz a modell.

A NER rendszerek teljesítményének értékelésére különböző metrikákat használnak, mint például a pontosság (precision), a teljesség (recall) és az F1-érték. Ezek a metrikák segítenek a fejlesztőknek a modellek finomhangolásában és a különböző megközelítések összehasonlításában.

A NER folyamatosan fejlődő terület, ahol a kutatók és mérnökök folyamatosan új modelleket és algoritmusokat fejlesztenek ki a pontosság és a hatékonyság javítása érdekében. A jövőben várhatóan a kontextusfüggő beágyazások és a többnyelvű modellek fognak még nagyobb hangsúlyt kapni.

A NE címkézés (Named Entity Annotation) jelentősége és módszerei

A NE címkézés, vagyis a Named Entity Annotation, kulcsfontosságú lépés a szöveges adatok elemzésében és az adatbányászatban. Lényege, hogy a szövegben található megnevezett entitásokat (Named Entities – NE) azonosítjuk és kategorizáljuk.

A megnevezett entitások olyan valós világban létező objektumok vagy fogalmak, amelyeknek saját, egyedi neve van. Tipikus példák:

• Személyek: Kiss János, Marie Curie
• Szervezetek: Microsoft, ENSZ
• Helyszínek: Budapest, Mount Everest
• Dátumok: 2023. december 24., jövő kedd
• Időpontok: 14:00, délután
• Pénznemek: 100 EUR, 5000 HUF

A NE címkézés során a szövegben szereplő egyes szavakat vagy kifejezéseket hozzárendeljük a megfelelő entitáskategóriához. Ez általában manuálisan, szakértők által történik, de egyre elterjedtebbek az automatikus, gépi tanuláson alapuló módszerek is.

A NE címkézés jelentősége az adatbányászatban óriási, mivel lehetővé teszi a szövegek strukturáltabbá tételét és a lényeges információk kinyerését. Ennek köszönhetően a következőket érhetjük el:

• Információkinyerés: Azonosíthatók a szövegben szereplő kulcsfontosságú szereplők, helyszínek és események.
• Kapcsolatháló elemzés: Feltárhatók a különböző entitások közötti kapcsolatok. Például, kik dolgoznak egy adott szervezetnél, vagy melyik helyszínen történt egy bizonyos esemény.
• Gépi fordítás: A NE címkézés segíthet a fordítórendszereknek a helyes fordításban, különösen a tulajdonnevek esetében.
• Kérdés-válasz rendszerek: A rendszer képes lesz arra, hogy a felhasználó kérdéseire releváns válaszokat adjon, azonosítva a kérdésben szereplő entitásokat.

A NE címkézés módszerei változatosak. A manuális címkézés időigényes, de pontos eredményeket ad. Az automatikus módszerek gyorsabbak, de kevésbé pontosak. A leggyakoribb automatikus módszerek a következők:

1. Szabályalapú módszerek: Előre definiált szabályok alapján azonosítják az entitásokat. Például, egy nagybetűvel kezdődő szó, amely egy gyakori településnév, valószínűleg egy helyszín.
2. Gépi tanulási módszerek: Tanított modellek (pl. CRF, LSTM) segítségével azonosítják az entitásokat. Ezek a modellek nagy mennyiségű címkézett adaton tanulnak, és képesek a szövegkörnyezet alapján is helyesen kategorizálni az entitásokat.

A jó minőségű címkézett adatok elengedhetetlenek a hatékony NE címkézéshez.

A NE címkézés pontosságának növelése érdekében gyakran alkalmaznak különböző technikákat, például szóbeágyazást (word embeddings) és kontextuális modelleket (pl. BERT). Ezek a technikák segítenek a modelleknek a szavak jelentésének és a szövegkörnyezetnek a megértésében.

A NE címkézés kihívásai: kétértelműség, kontextusfüggőség és nyelvi változatosság

A NE címkézés során számos kihívással kell szembenézni, melyek jelentősen befolyásolhatják az adatbányászati eredmények pontosságát. Ezek közül talán a legjelentősebbek a kétértelműség, a kontextusfüggőség és a nyelvi változatosság.

A kétértelműség azt jelenti, hogy egy szó vagy kifejezés többféleképpen is értelmezhető. Például a „London” lehet egy város neve, de egy személynév is. A NE címkéző algoritmusnak képesnek kell lennie eldönteni, hogy az adott szövegkörnyezetben melyik értelmezés a helyes. Ez különösen nehéz lehet rövid vagy kontextusmentes szövegek esetén.

A kontextusfüggőség tovább bonyolítja a helyzetet. Ugyanaz a kifejezés más és más jelentést hordozhat a szövegkörnyezettől függően. Vegyük például a „Jaguar” szót. Ez utalhat egy autógyártóra, egy állatra, vagy akár egy sportcsapatra is. A kontextus elemzése elengedhetetlen a helyes címkézéshez.

A helyes NE címkézés kulcsa a kontextus alapos megértése és a kétértelműségek feloldása.

A nyelvi változatosság szintén komoly kihívást jelent. A különböző nyelvek eltérő nyelvtani szabályokkal, szókinccsel és kifejezésmódokkal rendelkeznek. Egy NE címkéző algoritmusnak képesnek kell lennie alkalmazkodni ezekhez a különbségekhez, ami jelentős mennyiségű képzési adatot és kifinomult algoritmusokat igényel.

A nyelvi változatosság magában foglalja a dialektusokat és az akcentusokat is. Egy adott név eltérően íródhat vagy ejthető ki különböző régiókban, ami megnehezíti az automatikus felismerést. Ezenkívül a szleng és a rövidítések használata tovább bonyolíthatja a helyzetet.

A NE címkézés pontosságának növelése érdekében folyamatosan fejlesztik az algoritmusokat és a képzési adatokat. A mélytanulási módszerek alkalmazása ígéretes eredményeket hoz a kétértelműségek feloldásában és a kontextus megértésében. A nyelvi változatosság kezelésére pedig többnyelvű modellek kidolgozása jelent megoldást.

A NE típusok osztályozása: személyek, szervezetek, helyszínek, dátumok, stb.

A megnevezett entitások (Named Entities, NE) azonosítása és osztályozása az adatbányászat egyik alapvető feladata. A NE-k típusokba sorolása lehetővé teszi a szövegekben található információk strukturáltabb és értelmesebb feldolgozását. A leggyakoribb NE típusok a következők:

• Személyek (PER): Ide tartoznak az emberek nevei, például „Kovács János” vagy „Marie Curie”. Az ilyen típusú entitások azonosítása kulcsfontosságú lehet például a közösségi média elemzésében, vagy az életrajzi adatok kinyerésében.
• Szervezetek (ORG): Vállalatok, intézmények, kormányzati szervek és egyéb szervezetek nevei tartoznak ide. Például „Microsoft”, „Európai Unió” vagy „Magyar Tudományos Akadémia”. A szervezetek azonosítása elengedhetetlen a üzleti intelligenciában és a politikai elemzésekben.
• Helyszínek (LOC): Országok, városok, folyók, hegyek és egyéb földrajzi helyek tartoznak ebbe a kategóriába. Például „Budapest”, „Duna” vagy „Alpok”. A helyszínek azonosítása fontos szerepet játszik a térinformatikai elemzésekben és a turisztikai alkalmazásokban.
• Dátumok (DATE): A dátumok és időpontok a szövegekben gyakran előforduló, fontos információhordozók. Például „2023. október 26.” vagy „jövő kedd”. A dátumok azonosítása elengedhetetlen a hírfolyamok elemzésében és az idősorok feldolgozásában.
• Számok (NUM): Ide tartoznak a mennyiségek, árak, százalékok és egyéb numerikus adatok. Például „1000”, „15%” vagy „2 millió”. A számok azonosítása kulcsfontosságú a pénzügyi elemzésekben és a statisztikai adatok feldolgozásában.
• Egyéb (MISC): Minden olyan entitás, amely nem tartozik a fenti kategóriák egyikébe sem, ide sorolható. Ide tartozhatnak például események nevei, termékek nevei vagy művészeti alkotások címei.

A NE típusok osztályozása nem mindig egyértelmű, és bizonyos entitások több kategóriába is besorolhatók. Például a „New York” egyszerre helyszín (LOC) és szervezet (ORG) is lehet, ha a város önkormányzatára utalunk.

A NE típusok pontos azonosítása és osztályozása jelentősen javítja az adatbányászati algoritmusok hatékonyságát és a szövegekben rejlő információk kinyerésének pontosságát.

Az automatikus NE felismerés (Named Entity Recognition, NER) során a gépi tanulási algoritmusok a szövegek elemzésével igyekeznek azonosítani és osztályozni a megnevezett entitásokat. A NER rendszerek gyakran használnak statisztikai modelleket, neurális hálózatokat és szabályalapú megközelítéseket a feladat megoldására.

A NE típusok osztályozásának pontossága nagymértékben függ a használt algoritmusoktól, a képzési adatok minőségétől és a szövegek nyelvi sajátosságaitól. A magyar nyelv sajátosságai, mint például a ragozás és a szórend rugalmassága, kihívásokat jelenthetnek a NER rendszerek számára.

Egyedi NE típusok és azok kezelése (pl. termékek, események, műalkotások)

A megnevezett entitás (Named Entity – NE) felismerés az adatbányászatban kulcsfontosságú, lehetővé téve a szövegekben található specifikus entitások azonosítását és kategorizálását. A különböző NE típusok eltérő kezelést igényelnek, például a termékek, események és műalkotások.

Termékek esetén a kihívást a terméknevek változatossága és a szleng, rövidítések használata jelenti. A hatékony felismeréshez gyakran szükség van termékadatbázisok használatára és a kontextus figyelembevételére. Például, egy szövegben a „Galaxy” szó utalhat egy csillagászati jelenségre vagy egy Samsung telefonra, a kontextus dönti el.

Események felismerése komplexebb, mivel az események nem mindig explicit módon vannak megnevezve. Az eseményekhez kapcsolódó kulcsszavak és kifejezések azonosítása, valamint a szövegben lévő időbeli és térbeli információk elemzése szükséges. Például egy „konferencia” szó önmagában nem definiálja az eseményt, de a helyszín és dátum említése már pontosabbá teszi a beazonosítást.

A műalkotások felismerése különösen nehéz, mivel gyakran homályos utalások, metaforák és szimbólumok használata jellemzi a róluk szóló szövegeket. A műalkotások azonosításához gyakran szükség van művészettörténeti ismeretekre és külső adatbázisok használatára. A műalkotások nevének helyes felismerése kritikus fontosságú a kulturális örökség megőrzése és a tudományos kutatások szempontjából.

A különböző NE típusok kezelése során elengedhetetlen a megfelelő algoritmusok és módszerek alkalmazása, figyelembe véve az adott típusra jellemző sajátosságokat.

A különböző NE típusok felismerése során a gépi tanulás módszerei, mint a feltételes véletlen mezők (CRF) és a mélytanulási modellek (például a BERT), széles körben alkalmazhatók. A modellek hatékonysága nagymértékben függ a rendelkezésre álló tréning adatok minőségétől és mennyiségétől.

A különböző típusú NE-k kezelése eltérő kihívásokat vet fel, de a hatékony megoldások kulcsfontosságúak az adatbányászati alkalmazások széles körében, a keresőmotoroktól a véleményelemzésen át a tudásbázisok építéséig.

A NE felismerés alkalmazásai a szövegbányászatban

A megnevezett entitás felismerés (Named Entity Recognition, NER) kulcsfontosságú technológia a szövegbányászatban. Feladata azonosítani és kategorizálni a szövegben található, valós világban létező entitásokat, mint például személyek nevei, szervezetek, helyszínek, dátumok, pénzösszegek és százalékok.

A NER jelentősége abban rejlik, hogy lehetővé teszi a strukturálatlan szövegek automatikus feldolgozását és a fontos információk kinyerését. Ezáltal nagy mennyiségű szöveges adatból lehet releváns tudást generálni.

A szövegbányászatban a NER alkalmazásai rendkívül sokrétűek. Például:

• Hírfigyelés: A NER segítségével automatikusan azonosíthatók a hírekben szereplő fontos személyek, szervezetek és helyszínek, így a felhasználók könnyebben követhetik az őket érdeklő témákat.
• Ügyfélszolgálati elemzés: Az ügyfélszolgálati interakciók szöveges elemzésével a NER segítségével kideríthető, hogy mely termékekkel vagy szolgáltatásokkal kapcsolatban merülnek fel problémák, és mely ügyfélszolgálatosok teljesítenek kiemelkedően.
• Pénzügyi elemzés: A pénzügyi jelentések és hírek elemzésével a NER azonosíthatja a kulcsfontosságú vállalatokat, befektetőket és piacokat, segítve a befektetési döntéseket.
• Orvosi információ visszakeresés: Az orvosi dokumentumok, cikkek és betegjegyzőkönyvek elemzésével a NER azonosíthatja a betegségeket, gyógyszereket és kezeléseket, segítve az orvosok munkáját.

A NER alapvető építőelem számos komplex szövegbányászati feladatban, lehetővé téve a szövegek mélyebb megértését és a releváns információk hatékony kinyerését.

A NER rendszerek általában gépi tanulási algoritmusokat használnak, melyeket nagyméretű, kézzel annotált adathalmazokon képeznek ki. A képzett modellek képesek felismerni a szövegben található entitásokat és azok típusát.

A NER pontossága nagymértékben függ a használt algoritmus minőségétől, az edző adatok mennyiségétől és a szöveg típusától. Bizonyos területeken, mint például a biomedicina, speciális NER rendszerek léteznek, amelyek az adott szakterület sajátosságait figyelembe véve nagyobb pontosságot érnek el.

A NE felismerés alkalmazásai az információkeresésben és a kérdésválaszolásban

A Named Entity Recognition (NER), vagyis a megnevezett entitások felismerése kulcsfontosságú szerepet játszik az információkeresésben és a kérdésválaszoló rendszerekben. Ezek a rendszerek a NER segítségével azonosítják a szövegben a releváns entitásokat, mint például személyneveket, szervezetek neveit, helyszíneket, dátumokat és mennyiségeket. Ez az azonosítás lehetővé teszi a pontosabb és hatékonyabb információ visszakeresést.

Az információkeresés során a NER alkalmazása lehetővé teszi, hogy a keresőmotorok ne csak kulcsszavakra, hanem a szövegben szereplő konkrét entitásokra is fókuszáljanak. Például, ha valaki a „Párizsi Louvre” kifejezésre keres rá, a NER segítségével a rendszer felismeri, hogy a „Louvre” egy múzeum, és Párizs egy város, így a keresési eredmények relevánsabbak lesznek, mint ha csak a két szót keresné a dokumentumokban.

A kérdésválaszoló rendszerek esetében a NER használata elengedhetetlen a kérdés pontos megértéséhez és a megfelelő válasz megtalálásához. Ha a kérdés például így hangzik: „Mikor született Marie Curie?”, a NER azonosítja, hogy „Marie Curie” egy személynév. Ezután a rendszer a tudásbázisban vagy a szöveges dokumentumokban keresi azokat az információkat, amelyek Marie Curie születési dátumára vonatkoznak. A NER segít leszűkíteni a keresési teret, ezáltal gyorsabb és pontosabb választ eredményezve.

A NER nem csupán az entitások azonosítására szolgál, hanem a köztük lévő kapcsolatok feltárására is.

Például, egy szövegben szereplő „Apple” szó lehet egy gyümölcs vagy egy vállalat neve. A NER, a szövegkörnyezet elemzésével, képes eldönteni, hogy melyik jelentés a helyes. Ez a környezetfüggő elemzés kritikus fontosságú a félreértések elkerülése érdekében.

A NER felhasználásával a kérdésválaszoló rendszerek képesek összetett kérdésekre is válaszolni, amelyek több entitás kapcsolatát igénylik. Például, ha a kérdés „Ki a vezérigazgatója a Microsoftnak?”, a NER felismeri a „Microsoft” szervezeti entitást, és a rendszer ezután keresi a „vezérigazgató” relációt a Microsoft és egy személy között. A NER eredményei felhasználhatók a tudásgráfok építésére is, ahol az entitások csomópontokként, a köztük lévő kapcsolatok pedig élekként jelennek meg.

A NE felismerés alkalmazásai a gépi fordításban

A NE felismerés (Named Entity Recognition) kritikus szerepet játszik a gépi fordítás minőségének javításában. A megnevezett entitások, mint például személynevek, szervezetek, helyszínek és dátumok, gyakran eltérő módon viselkednek különböző nyelveken.

Például, a „New York” nevű helységnév fordítása során a rendszernek fel kell ismernie, hogy ez egy helyszín, és megfelelően kell kezelnie a célnyelven. Ha a NE felismerés pontatlan, az hibás fordításokhoz vezethet, ami jelentősen rontja a szöveg érthetőségét.

A NE felismerés segít a gépi fordító rendszereknek abban, hogy helyesen azonosítsák és kezeljék a kontextustól függő szavakat és kifejezéseket. Ez különösen fontos a többértelmű szavak esetében.

A NE felismerés alkalmazásai a gépi fordításban:

• Névátírás: A neveket helyesen kell átírni a célnyelvre, figyelembe véve a nyelvi szabályokat és a kulturális különbségeket.
• Kontextuális fordítás: A NE-k felismerése segít a fordítórendszernek megérteni a szöveg kontextusát, és ennek megfelelően választani a megfelelő fordítást.
• Egyértelműsítés: A NE-k azonosítása segíthet a többértelmű szavak egyértelműsítésében, például, hogy egy adott név egy személyre vagy egy szervezetre utal-e.

A fejlett gépi fordító rendszerek NE felismerési modelleket használnak a szöveg előfeldolgozására. Ezek a modellek képesek azonosítani a megnevezett entitásokat a forrásszövegben, és speciális szabályokat alkalmazni a fordítás során. Ezáltal a fordítás pontosabbá és természetesebbé válik.

A NE felismerés alkalmazásai a közösségi média elemzésében

A közösségi média elemzésében a Named Entity Recognition (NER), vagyis a megnevezett entitások felismerése kulcsfontosságú szerepet játszik. Segítségével automatikusan azonosíthatók és kategorizálhatók a szövegekben szereplő nevek, helyek, szervezetek, dátumok, pénzösszegek és egyéb releváns információk.

Például, ha egy felhasználó azt írja, hogy „Holnap találkozom Péterrel a Széchenyi fürdőben„, a NER képes felismerni, hogy „Péter” egy személynév, a „Széchenyi fürdő” pedig egy helyszín. Ez az információ önmagában is értékes, de kombinálva más adatokkal, mint például a felhasználó demográfiai adatai, vagy a bejegyzés időpontja, még mélyebb elemzéseket tesz lehetővé.

A NER alkalmazásai a közösségi médiában sokrétűek:

• Hangulatelemzés: A NER segítségével pontosabban meghatározható, hogy egy adott entitás (pl. márka, termék) kapcsán milyen érzelmeket fejeznek ki a felhasználók.
• Trendelemzés: A NER segít azonosítani, hogy mely személyek, helyek vagy témák a legnépszerűbbek egy adott időszakban.
• Célzott hirdetések: A NER segítségével pontosabban meghatározhatók a felhasználók érdeklődési körei, ami lehetővé teszi a relevánsabb hirdetések megjelenítését.

A NER lehetővé teszi a közösségi médiában zajló beszélgetések strukturáltabbá tételét, ami elengedhetetlen a hatékony adatbányászathoz.

A NER használatával a közösségi média elemzés hatékonyabbá és célzottabbá válik, lehetővé téve a vállalatok és szervezetek számára, hogy mélyebb betekintést nyerjenek a felhasználók véleményébe és viselkedésébe.

A NE felismerés alkalmazásai az ügyfélszolgálati chatbotokban

Az ügyfélszolgálati chatbotoknál a NE felismerés (Named Entity Recognition, NER) kulcsfontosságú a felhasználói szándék megértésében. A NER lehetővé teszi a chatbot számára, hogy azonosítsa és kategorizálja a szövegben található megnevezett entitásokat, mint például személyneveket, helyszíneket, szervezeteket, dátumokat, időpontokat, pénzösszegeket és termékneveket.

Például, ha egy felhasználó azt írja a chatbotnak: „Szeretnék lefoglalni egy repülőjegyet Budapestről Londonba jövő péntekre,” a NER képes azonosítani a „Budapest” és „London” helyszíneket, valamint a „jövő péntek” dátumot. Ezáltal a chatbot pontosan megérti a felhasználó kérését és a megfelelő lépéseket teheti a repülőjegy lefoglalásához.

A NER használatával a chatbotok képesek:

• Pontosabban megérteni a felhasználói kérdéseket: Az entitások azonosítása segít a chatbotnak a kontextus megértésében.
• Automatizálni a válaszokat: A NER-rel kinyert információk alapján a chatbot releváns és pontos válaszokat generálhat.
• Személyre szabott szolgáltatásokat nyújtani: A felhasználói adatok alapján a chatbot egyedi ajánlatokat és megoldásokat kínálhat.

A NER segítségével a chatbotok hatékonyabban tudják kezelni az ügyfélszolgálati feladatokat, csökkentve a várakozási időt és javítva az ügyfélélményt.

A NER nem csak az egyszerű kérdések megválaszolásában segít, hanem a komplexebb problémák megoldásában is. Például, ha egy felhasználó panaszkodik egy termékre, a NER képes azonosítani a termék nevét, a vásárlás dátumát és a panasz okát, így a chatbot azonnal elindíthatja a reklamációs folyamatot.

A NER implementálása a chatbotokban jelentős mértékben növeli a hatékonyságot és a felhasználói elégedettséget.

A NE felismerés teljesítményének értékelése: mérőszámok és benchmarkok

A NE felismerés teljesítményének értékelése kulcsfontosságú a rendszerek hatékonyságának megállapításához és a különböző megközelítések összehasonlításához. A leggyakrabban használt mérőszámok a pontosság (precision), a visszahívás (recall) és az F1-érték (F1-score).

A pontosság azt mutatja meg, hogy a rendszer által helyesnek jelölt entitások közül valójában hány volt helyes. A visszahívás pedig azt, hogy a szövegben ténylegesen szereplő entitások közül a rendszer hányat talált meg helyesen. Az F1-érték a pontosság és a visszahívás harmonikus középértéke, amely egyetlen mérőszámmal fejezi ki a rendszer általános teljesítményét.

Az F1-érték különösen hasznos, ha a pontosság és a visszahívás közötti egyensúlyt szeretnénk figyelembe venni.

A teljesítmény értékelése során gyakran használják a szigorú (strict) és a laza (lenient) egyezési kritériumokat. Szigorú egyezés esetén a rendszer által azonosított entitásnak pontosan egyeznie kell a helyes megoldással, míg laza egyezés esetén elfogadható, ha az azonosított entitás részben fedi a helyes megoldást.

Számos benchmark adathalmaz áll rendelkezésre a NE felismerési rendszerek teljesítményének összehasonlítására. Ilyen például a CoNLL-2003, amely angol és német nyelvű szövegeket tartalmaz, és a PER (személy), ORG (szervezet), LOC (hely) és MISC (egyéb) entitás típusokat célozza meg. Egy másik gyakran használt benchmark a OntoNotes, amely szélesebb körű entitás típusokat fed le, és több nyelven is elérhető.

A benchmarkok használata lehetővé teszi a kutatók és fejlesztők számára, hogy objektíven összehasonlítsák a különböző NE felismerési módszereket és azonosítsák a fejlesztésre szoruló területeket.

A NE felismerés hibái és azok javításának lehetőségei

A NE felismerés során számos hiba léphet fel, amelyek befolyásolják az adatbányászati eredményeket. Gyakori probléma a kétértelműség, amikor egy szó vagy kifejezés többféle entitásra utalhat. Például a „Washington” utalhat az államra vagy a városra is. A helytelen kontextusértelmezés szintén hibákhoz vezethet.

A rövidítések és mozaikszavak felismerése is nehézséget okozhat, különösen, ha nem szerepelnek a rendszer szótárában. Továbbá, a változó nyelvi stílus, mint például a szleng vagy a informális kifejezések használata, szintén pontatlanságokat eredményezhet.

A hibák javításának egyik módja a kontextus alapú elemzés alkalmazása, amely figyelembe veszi a szó környezetét a megfelelő entitás azonosításához.

Ezen kívül a gépi tanulási modellek finomhangolása nagy mennyiségű, releváns adathalmazon segíthet a pontosság növelésében. A szabályalapú rendszerek is hasznosak lehetnek, különösen a speciális esetek kezelésére. A hibák manuális javítása is elengedhetetlen a rendszer teljesítményének optimalizálásához, és a javított adatokkal a modell újra képezhető.

A szótárak bővítése is kulcsfontosságú, beleértve a rövidítéseket, szleng kifejezéseket és egyéb speciális terminológiát. Végül, a többféle NE felismerő rendszer kombinálása (ensemble módszerek) javíthatja a robusztusságot és csökkentheti a hibák számát.

A NE adatbázisok és tudásbázisok (Knowledge Bases) szerepe

A megnevezett entitás (NE) adatbázisok és tudásbázisok kritikus szerepet töltenek be az adatbányászatban. Ezek a strukturált források előre definiált kategóriákba sorolják a megnevezett entitásokat, mint például személyek, szervezetek, helyszínek, dátumok és események. A NE adatbázisok konzisztens és szabványosított módon tárolják az információkat, ami elengedhetetlen a hatékony adatbányászati feladatokhoz.

A tudásbázisok, mint például a DBpedia vagy a Wikidata, még komplexebb információkat tartalmaznak a megnevezett entitásokról. Nem csupán a kategóriába sorolást végzik el, hanem kapcsolatokat is definiálnak az entitások között. Ez a relációs információ elengedhetetlen a komplex adatbányászati elemzésekhez, lehetővé téve például a hálózatok elemzését, a következtetést és a tudás feltárását.

A NE adatbázisok és tudásbázisok lehetővé teszik az automatikus információszerzést és -kinyerést nagy mennyiségű szöveges adatból.

Például, egy hírportál cikkeit elemezve a NE adatbázisok segítségével automatikusan azonosíthatók a benne szereplő személyek és szervezetek. A tudásbázisok pedig információt nyújthatnak ezen személyek pozíciójáról, a szervezetek tevékenységi köréről, és a közöttük lévő kapcsolatokról. Mindez automatizálja az információkinyerési folyamatokat, ami korábban manuális munkát igényelt.

A NE adatbázisok és tudásbázisok alkalmazásának előnyei:

• Nagyobb pontosság: A strukturált adatok csökkentik a félreértések és hibák esélyét.
• Gyorsabb elemzés: Az adatok könnyen kereshetők és elemezhetők.
• Automatizált folyamatok: Az információkinyerés és -feldolgozás automatizálható.
• Tudásfeltárás: A komplex kapcsolatok lehetővé teszik a rejtett összefüggések feltárását.

Az adatbányászat szempontjából a NE adatbázisok és tudásbázisok nélkülözhetetlenek a komplex elemzések elvégzéséhez, az információkinyerés automatizálásához és a tudás feltárásához.

A Wikidata, DBpedia és más nyílt forráskódú NE adatbázisok

A Wikidata, a DBpedia és más nyílt forráskódú adatbázisok kulcsfontosságú szerepet játszanak a megnevezett entitások (NE) azonosításában és használatában az adatbányászatban. Ezek a projektek hatalmas mennyiségű strukturált adatot kínálnak, melyek leírják a valós világbeli entitásokat, azok tulajdonságait és kapcsolatait.

A Wikidata egy közösség által szerkesztett tudásbázis, amely az összes Wikipédia-projekt központi adattárként szolgál. A DBpedia pedig a Wikipédia információit strukturált formában teszi elérhetővé, lehetővé téve a gépi feldolgozást és az adatbányászati alkalmazásokat.

Ezek az adatbázisok nem csupán entitás-azonosítókat és címkéket tartalmaznak, hanem gazdag metaadatokat is, például az entitások típusát, tulajdonságait és kapcsolatait más entitásokkal.

Az ilyen adatbázisok használatának előnyei közé tartozik a NE felismerés pontosságának növelése, a kétértelműségek feloldása és a kontextuális információk hozzáadása az adatbányászati folyamatokhoz. Más nyílt forráskódú NE adatbázisok is léteznek, melyek specifikusabb területekre koncentrálnak, például a földrajzi helyekre (GeoNames) vagy a zenére (MusicBrainz).

Az adatbányászok ezeket az adatbázisokat használhatják arra, hogy jobban megértsék a szöveges adatokban rejlő entitásokat, összekapcsolják azokat más adatokkal, és következtetéseket vonjanak le a valós világról.

A NE felismerés jövőbeli trendjei: mélytanulás, transzfertanulás és zero-shot tanulás

A megnevezett entitás felismerés (NER) jövője szorosan összefonódik a mélytanulás, a transzfertanulás és a zero-shot tanulás fejlődésével. Ezek a területek jelentős előrelépéseket ígérnek a NER pontosságának és alkalmazhatóságának növelésében.

A mélytanulási modellek, különösen a transzformátor architektúrák (pl. BERT, RoBERTa), forradalmasították a NER-t. Képesek nagy mennyiségű szöveges adatból tanulni, és a szavak kontextusát figyelembe véve azonosítani a megnevezett entitásokat. A mélytanulási modellekkel a NER rendszerek hatékonyabban kezelik a nyelvi sokféleséget és a kétértelműségeket.

A transzfertanulás lehetővé teszi, hogy egy feladatra betanított modellt (pl. általános nyelvi modell) finomhangoljunk egy másik, kapcsolódó feladatra (pl. NER egy adott domainben). Ez különösen hasznos, ha kevés címkézett adat áll rendelkezésre az adott domainben. A transzfertanulás segítségével a NER modellek gyorsabban és hatékonyabban adaptálhatók új területekre.

A zero-shot tanulás a NER egy izgalmas területe, ahol a modell képes megnevezett entitásokat felismerni anélkül, hogy konkrétan betanították volna az adott entitástípusra.

Ez úgy érhető el, hogy a modell megtanulja a szemantikai kapcsolatokat az entitások és a leírásaik között. Például, ha a modell tudja, hogy a „főváros” egy „hely”, és láthatja a „Párizs Franciaország fővárosa” mondatot, akkor képes felismerni Párizst mint egy helyet, még akkor is, ha korábban nem látta ezt a konkrét entitást.

Ezen technológiák kombinációja lehetővé teszi a NER rendszerek számára, hogy pontosabbak, robusztusabbak és alkalmazkodóbbak legyenek. A jövőben várható, hogy a NER rendszerek egyre inkább képesek lesznek automatikusan tanulni és adaptálódni új nyelvi környezetekhez és domainekhez, minimális emberi beavatkozással.

A NE felismerés és a nagy nyelvi modellek (Large Language Models – LLM) kapcsolata

A NE (Named Entity) felismerés és a nagyméretű nyelvi modellek (LLM) közötti kapcsolat szoros és kölcsönösen előnyös. Az LLM-ek jelentős mértékben javították a NE felismerés pontosságát és hatékonyságát, míg a NE felismerés eredményei segítenek az LLM-ek finomhangolásában és a szövegértésük fejlesztésében.

Az LLM-ek, mint például a BERT, GPT, és társaik, mélytanulási architektúrákra épülnek, és hatalmas mennyiségű szöveges adaton vannak betanítva. Ez lehetővé teszi számukra, hogy a szavak és kifejezések közötti komplex összefüggéseket megtanulják, beleértve a névelőket, a nyelvtani szerkezeteket és a kontextust. Ennek eredményeként képesek pontosabban azonosítani és kategorizálni a megnevezett entitásokat.

Az LLM-ek a NE felismerésben több módon is hasznosak:

• Kontextusfüggő azonosítás: Az LLM-ek képesek a szövegkörnyezet figyelembevételével megkülönböztetni a különböző jelentésű szavakat. Például a „Budapest” szó felismerése városnévként, szemben az azonos nevű személynévvel.
• Nulla-shot és few-shot tanulás: Az LLM-ek bizonyos esetekben képesek új entitástípusok felismerésére minimális vagy akár nulla betanító adattal.
• Általánosíthatóság: Az LLM-ek általánosabb mintákat képesek megtanulni a szövegekben, így jobban teljesítenek a korábban nem látott adatokon is.

A NE felismerés eredményei pedig visszacsatolhatóak az LLM-ekbe, hogy javítsák azok teljesítményét. Például:

• Adatgazdagítás: A NE felismeréssel nyert információk felhasználhatók a betanító adatok gazdagítására, ami segít az LLM-eknek a szövegértés fejlesztésében.
• Finomhangolás: Az LLM-ek finomhangolhatók konkrét NE felismerési feladatokra, ami növeli a pontosságot.

A NE felismerés és az LLM-ek szimbiotikus kapcsolata kulcsfontosságú az automatikus szövegértés és információkinyerés területén elért eredmények szempontjából.

Összességében, az LLM-ek forradalmasították a NE felismerés területét, lehetővé téve a korábban elképzelhetetlen pontosságú és hatékonyságú rendszerek létrehozását. Ez a fejlődés széles körű alkalmazásokhoz vezetett, beleértve a keresőmotorok, a chatbotok és a híraggregátorok fejlesztését.

A NE felismerés specifikus kihívásai a magyar nyelvben

A magyar nyelv morfológiai gazdagsága komoly kihívásokat jelent a Named Entity Recognition (NER) rendszerek számára. A ragok és képzők nagy száma miatt egyetlen szóalaknak is többféle jelentése lehet, ami megnehezíti az entitások egyértelmű azonosítását.

A szórend rugalmassága szintén problémát okozhat. Míg az angolban a szórend viszonylag kötött, a magyarban ugyanaz az információ többféle szórenddel is kifejezhető, ami megnehezíti a környezetfüggő szabályok alkalmazását.

A magyar nyelvben a helyesírási hibák és az elütések is gyakrabban fordulnak elő, mint más nyelvekben, ami tovább rontja a NER rendszerek teljesítményét.

A rövidítések és mozaikszavak használata is elterjedt a magyar nyelvben, ami külön figyelmet igényel a NER rendszerektől. Sok rövidítésnek többféle feloldása is lehetséges, ami bizonytalanságot okozhat.

A magyar nevek sokfélesége és a névadási szokások bonyolultsága is kihívást jelent. A NER rendszereknek képesnek kell lenniük felismerni a ritka és szokatlan neveket is.

Mindezek a tényezők együttesen azt eredményezik, hogy a magyar nyelvű NER rendszerek fejlesztése komplex feladat, ami speciális nyelvi ismereteket és algoritmusokat igényel.

A magyar nyelvű NE adathalmazok és azok elérhetősége

A magyar nyelvű named entity (NE) adathalmazok kulcsfontosságúak a hazai adatbányászati projektekhez. Ezek az adathalmazok szöveges tartalmakat tartalmaznak, melyekben a megnevezett entitások (pl. személyek, szervezetek, helyszínek, dátumok) fel vannak címkézve.

Sajnos a magyar nyelvhez dedikált, nagyméretű, nyilvánosan elérhető, és ingyenesen használható NE adathalmazok száma korlátozott. Ennek ellenére léteznek értékes erőforrások:

• HunNER: Egy kisebb méretű, de gondosan felcímkézett adathalmaz, melyet gyakran használnak alapértékeléshez. Elérhetősége kutatócsoportok publikációiban található, de közvetlen letöltési link néha nehezen fellelhető.
• Magyar Nemzeti Szövegtár (MNSZ): Bár nem dedikált NE adathalmaz, az MNSZ hatalmas mennyiségű szöveget tartalmaz, melyeken manuálisan vagy automatikusan futtathatók NE felismerő algoritmusok.
• Egyéb, kisebb, projektspecifikus adathalmazok: Gyakran egyetemi kutatások vagy ipari projektek során jönnek létre, de ezek általában nem nyilvánosak.

A magyar NE adathalmazok hiánya jelentős akadályt jelent a hazai természetes nyelvfeldolgozási kutatások fejlődésében.

A kutatók gyakran kénytelenek saját adathalmazokat létrehozni vagy meglévőket adaptálni, ami időigényes és költséges feladat.

A jövőben fontos lenne a meglévő erőforrások feltérképezése és a nyilvánosan elérhető, nagyméretű, minőségi NE adathalmazok létrehozásának ösztönzése.

Magyar nyelvű NE felismerő eszközök és szolgáltatások

Magyar nyelvű szövegekben a named entity recognition (NER), azaz a nevezett entitás felismerés automatizálása komoly kihívást jelent. Több eszköz és szolgáltatás is létezik, amelyek ezen a területen nyújtanak segítséget.

Néhány nyílt forráskódú megoldás is elérhető, bár ezek gyakran igénylik a felhasználó részéről a modell betanítását vagy finomhangolását magyar nyelvű korpuszokon. Léteznek fizetős API-k is, amelyek előre betanított modelleket kínálnak, de ezek hatékonysága és pontossága szövegkörnyezettől függően változhat.

A magyar NER eszközök fejlesztése során kulcsfontosságú a minőségi, annotált adathalmazok elérhetősége, amelyek lehetővé teszik a modellek pontosabb betanítását és a ritka entitások felismerését.

A pontosság növelése érdekében gyakran kombinálják a különböző megközelítéseket, például szabályalapú rendszereket gépi tanulási modellekkel.

A NE felismerés etikai vonatkozásai: adatvédelem, elfogultság és átláthatóság

A Named Entity Recognition (NER) etikai vonatkozásai elsősorban az adatvédelem, az elfogultság és az átláthatóság körül forognak. A NER technológiák használata során érzékeny adatok kerülhetnek napvilágra, ami sértheti az egyének privát szféráját.

Az algoritmusok elfogultsága is komoly problémát jelent. Ha a betanító adatok nem reprezentálják megfelelően a társadalom sokszínűségét, a NER rendszerek diszkriminatív eredményeket produkálhatnak, például bizonyos csoportokat negatívan bélyegezhetnek meg.

A NER rendszerek működésének átláthatósága elengedhetetlen a bizalom kiépítéséhez. A felhasználóknak joguk van tudni, hogy adataikat hogyan dolgozzák fel, és milyen célra használják fel.

A jogi szabályozások és etikai irányelvek betartása kulcsfontosságú a NER technológiák felelős alkalmazásához. Ez magában foglalja az adatvédelmi előírások szigorú betartását, az elfogultság csökkentésére irányuló erőfeszítéseket, és a transzparens kommunikációt a felhasználókkal.