Language Models (LLMs) wie GPT-3 können effektiv für die Named Entity Recognition (NER) genutzt werden, um Textinhalte in verschiedene Kategorien von Entitäten wie Personen, Organisationen, Orten und mehr zu klassifizieren. Named Entity Recognition ist ein kritischer Bestandteil der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und hat Anwendungen in vielen Bereichen, einschließlich Suchmaschinen, Informationsabrufsystemen und Datenanalysetools.
Ein häufig verwendeter Ansatz, um LLMs für NER zu verwenden, besteht darin, diese Modelle auf speziellen NER-Datasets zu feintunen. Beispielsweise kann man GPT-3, ein leistungsstarkes Transformernetzwerk, auf benannte Entitäten mit Hilfe annotierter Daten trainieren. Ein bekanntes Dataset für NER ist das CoNLL-2003-Dataset, das Named Entities in Nachrichtenartikeln klassifiziert (Sang und De Meulder 2003).
Um ein Sprachmodell wie GPT-3 für NER zu verwenden, kann man dem Modell Proben von Text bereitstellen und es darauf trainieren, die relevanten Entitäten im Text zu markieren. Hier sind einige Beispiele:
Beispiel 1:
Input: “Barack Obama wurde in Honolulu, Hawaii, geboren und ist ehemaliger Präsident der Vereinigten Staaten.”
Output:
- Barack Obama (Person)
- Honolulu (Ort)
- Hawaii (Ort)
- Vereinigte Staaten (Organisation)
In diesem Beispiel identifiziert das Modell Personen, Städte, Staaten und Länder korrekt als benannte Entitäten.
Beispiel 2:
Input: “Die Europäische Kommission hat eine neue Regelung vorgeschlagen.”
Output:
- Europäische Kommission (Organisation)
Hier erkennt das Modell eine internationale Organisation.
Ein weit verbreiteter und fortschrittlicher Algorithmus für NER in modernen LLMs basiert auf der Transformer-Architektur, die erstmals von Vaswani et al. (2017) in ihrem Paper “Attention is All You Need” vorgestellt wurde. Diese Architektur ist besonders effektiv für die Modellierung von Sequenzen und die Abhängigkeiten zwischen Wörtern in einem Satz.
In der Praxis verwenden LLMs Methoden wie “Transfer Learning,” indem sie vortrainierte Modelle auf allgemeinen Sprachdaten nutzen und diese dann auf spezifische NER-Aufgaben weitertrainieren. Ein solcher Ansatz kann in Programmbibliotheken wie `spaCy` oder `Hugging Face’s Transformers` implementiert werden. Insbesondere bietet Hugging Face eine Vielzahl von vortrainierten Modellen, die weiter trainiert oder direkt für NER eingesetzt werden können (Wolf et al., 2020).
Quellen:
1. Sang, E. F., & De Meulder, F. (2003). Introduction to the CoNLL-2003 shared task: Language-independent named entity recognition. arXiv preprint cs/0306050.
2. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.
3. Wolf, T., Debut, L., Sanh, V., Chaumond, J., Delangue, C., Moi, A., … & Rush, A. M. (2020). Transformers: State-of-the-art natural language processing. Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations, 38–45.
Durch den Einsatz solcher Modelle und Algorithmen für NER können wir präzise und effiziente Systeme entwickeln, die in der Lage sind, enorme Mengen an unstrukturierten Daten in strukturierte Informationen umzuwandeln, was zu einer verbesserten Datenanalyse und Wissensextraktion führt.
