固有表現は、自由形式のテキストデータの主要な要素です。Rosetteは、こうした固有表現を見出し、データに構造、明確さ、知見を与えます。Rosetteは適用範囲が広く、デプロイが容易で、幅広い言語やテキストジャンルに対し一貫した正確さとパフォーマンスを提供します。サポートベクターマシン、分散表現、深層ニューラルネットワーク、機械学習の手法を統合して、パフォーマンスと正確さのバランスを図っています。実際のアプリケーション固有表現抽出は、電子情報開示、ソーシャルメディア解析、金融コンプライアンス、政府インテリジェンスのアプリケーションの基礎です。コンプライアンスのためにリサーチを解析するオープンソースインテリジェンスの重要な情報を活用するコンテンツパブリッシャー向けターゲット検索やレコメンデーションエンジンを提供する個別のニーズに合わせてカスタマイズ可能Rosetteの固有表現抽出は非常に高い適応性を備えています。注釈なしで、手持ちの多量のデータを与えることによって、使用事例に合わせてパーソナライズされた固有表現抽出モデルを作成できます。ツイートのような短いテキストの文字列といった、特定のコンテンツタイプに関して、Rosetteの訓練を行うことが可能になります。Technologyのあらかじめ用意された以外の新しい固有表現タイプも作成できます。機能ハイブリッドアプローチでパフォーマンスと正確さのバランスを図る抽出される固有表現タイプごとに、最良の結果を引き出すアプローチを選択します。Rosetteは、高度な統計モデリングとニューラルネットワークを組み合わせて、さらに、パターンマッチングと固有表現リストで補完しています。このハイブリッドシステムは、単純なソリューションでは見落とされる固有表現を検出する柔軟性を備えており、精度と再現率を向上させます。統計モデリングは、文字列やパターンの厳格な一致ではなく、文脈に基づいて固有表現を見つけます。このため、高品質のトレーニングデータだけがより優れた結果を生み出します。Rosetteのモデルは、新聞記事、ソーシャルメディアプラットフォーム、ブログ投稿からなる何百もの注意深く精選されたコーパスで訓練されています。Technologyの社内チームが、徹底的にデータに注釈を付け、ネイティブスピーカーによるタグのクロスチェックで一貫性を確保しています。このような機械学習モデルは、固有表現を見つけるための外部ナレッジベースに依存しないため、外部ソースだけを頼りに固有表現を抽出するシステムよりも、誤検出の発生頻度が少なくなります。Rosetteは、どのデータベースにも出現しない新しい固有表現も検出します。Technologyのカスタム固有表現リスト(ガゼティア)は、定期的に更新を行い、ストレステストにかけることで、エンタープライズレベルの速度とパフォーマンスを実現しています。Extractorは、高いパフォーマンスで数百万ものエントリーのガゼティアに対応できます。オンプレミスのお客様は、データ内で見つかると期待される特定の単語や語句を把握していればガゼティアを追加できます。衣料メーカーは、ツイートから抽出したいと考えるベーシックカラーのリストを追加できます。Rosetteは、ウィキペディアやDBペディアなどの固有表現データベースで事前訓練されており、固有表現の抽出とリンクを同時に実行します。この手法は、ツイートやキャプションなどの非常に短い文字列の処理において特に力を発揮します。パターンマッチング正規表現として示されるルールは、日付、時刻、メールアドレスなどのパターンに従った固有表現を抽出します。Technologyの固有表現抽出ツールに事前に組み込まれています。オンプレミスのお客様は、お客様独自のニーズに基づいてルールを編集したり、追加したりして、抽出ワークフローを簡単にカスタマイズできます。現場でのカスタマイズさらなる精度が求められる用途や、ドメイン固有の固有表現タイプのために、オンプレミスデプロイ用のカスタマイズツールとサービスを提供しています。以下のようにして、Rosetteに、新しい固有表現タイプを追加したり、結果の精度を向上させることができます。統計モデルの再訓練データとドメインの正確さを向上するための教師なし訓練(注釈なしデータを使用)正確さを向上、または新しい固有表現タイプを追加するための教師あり訓練(注釈つきデータを使用)共参照解決このプロセスによって、同一文書内で、実世界の同じエンティティを表す記載が連結されます。ドナ・ストリックランド教授はカナダ人医師です。ドナ・ストリックランド教授はカナダ人医師です。ドナ・ストリックランド教授はカナダ人医師です。450以上の固有表現サブタイプを認識し、ウィキデータQIDとDBペディアの解析ツリーが利用可能であれば、これとリンクさせます。例:「イブプロフェン」は、「物質」としてタグ付けされ、ウィキデータIDQ186969と連携され、DBペディアツリー「ChemicalSubstance/Drug」に割り当てられます。ご利用でいただけます。Enterprise版のご利用をご希望の方は、下記のフォームに必要事項をご記入のうえ、お気軽にご相談ください。