Ziel der Entitätsextraktion ist es, unstrukturierten Text in strukturierte Daten umzuwandeln. Dies geschieht in der Regel durch den folgenden Workflow:

1. Textvorverarbeitung: Text für die Analyse vorbereiten.
2. Entitätserkennung: Potenzielle Entitäten im Text finden.
3. Entitätsklassifizierung: Kategorisierung der identifizierten Entitäten.
4. Ausgabe: Die extrahierten Informationen werden in einem strukturierten Format präsentiert.

Im ersten Schritt wird der Text für die Analyse vorbereitet. Dazu gehören oft Techniken wie:

• Tokenisierung: Der Text wird in kleinere Einheiten (z. B. Wörter oder Wortgruppen) zerlegt. 
• Part-of-speech-Tagging: Jedem Wort werden grammatische Tags zugewiesen (z. B. Substantiv, Verb, Adjektiv). Das hilft beim Verständnis der grammatischen Struktur, da Entitäten oft Nomen oder Nominalphrasen sind.
• Lemmatisierung/Stemming: Wörter werden auf ihre Grundform reduzieren, um Variationen zu standardisieren. Die Lemmatisierung wird im Allgemeinen bevorzugt, da sie die Bedeutung des Wortes berücksichtigt.
• Entfernen von Stoppwörtern (optional): Häufige Wörter wie „der“, „und“ oder „ein“, die nicht wesentlich zur Entitätsidentifizierung beitragen, werden herausgefiltert. Dieser Schritt ist optional, da einige Stoppwörter Teil benannter Entitäten sein können (z. B. „Vereinigte Staaten von Amerika“). 
• Satzsegmentierung: Der Text wird in einzelne Sätze unterteilt, wodurch der lokale Kontext erhalten bleibt. 
• Normalisierung (optional): der Text wird standardisiert, dabei wird er z. B. in Kleinbuchstaben umgewandelt oder es werden die Sonderzeichen verarbeitet. 

Die verwendeten Techniken können je nach der Methode zur Entitätsextraktion und der Art der Textdaten variieren. Beispiel: Die Abhängigkeitsanalyse (Verständnis der Beziehungen zwischen Wörtern) ist eine hilfreiche NLP-Aufgabe, aber nicht immer ein wichtiger Vorverarbeitungsschritt für alle Ansätze zur Entitätsextraktion.

In diesem Schritt sucht das System nach potenziellen Entitäten im vorverarbeiteten Text. Die Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER) ist die Kernaufgabe der Identifizierung und Klassifizierung dieser Entitäten. Für die NER werden folgende Techniken verwendet:

• Musterabgleich: Es wird nach bestimmten Mustern oder Wortfolgen gesucht, die oft auf Entitäten hinweisen (z. B. „Herr“ gefolgt von einem Namen oder bestimmte Formate für Datumsangaben oder E‑Mail-Adressen).
• Statistische Modelle: Mit trainierten Modellen wie CRFs (Conditional Random Fields), RNNs (Recurrent Neural Networks) oder Transformer-Modellen werden Entitäten anhand ihres Kontexts und der umgebenden Wörter identifiziert. Diese Modelle lernen aus den aus dem Text extrahierten Features, wie z. B. Wortform, Wortart-Tags und kontextbezogene Wort-Einbettungen. 

Sobald potenzielle Entitäten identifiziert wurden, kategorisieren KI-Klassifizierungsalgorithmen, die oft auf Machine-Learning-Modellen oder regelbasierten Systemen basieren, diese Entitäten in vordefinierte Kategorien. Wie bereits erwähnt sind einige der gängigen Kategorien:

• Personen: Namen von Personen
• Organisationen: Namen von Unternehmen, Institutionen oder Gruppen
• Standorte: Namen von Städten, Ländern oder geografischen Gebieten
• Datum/Uhrzeit: Bestimmte Daten oder Uhrzeiten, die im Text erwähnt werden
• Sonstiges: Zusätzliche Kategorien, die für Ihre spezifischen Anforderungen relevant sein könnten (z. B. Produkt, Geld oder Ereignis)

Schließlich werden die extrahierten Entitäten und deren Klassifizierungen in einem strukturierten Format dargestellt, zum Beispiel: 

• Listen: Einfache Listen von Entitäten und ihren Typen
• JSON/XML: Gängige Formate zum Speichern und Austauschen strukturierter Daten 
• Knowledge Graphs: Eine Option zur Visualisierung der Beziehungen zwischen Entitäten 

Sehen wir uns an, wie die Entitätsextraktion in der Praxis funktioniert. Nehmen wir diesen Satz: „Am 29. August 2024 gab Optimist Corp. in Chicago bekannt, dass CEO Brad Doe nach einer erfolgreichen Finanzierungsrunde über 5 Millionen US-Dollar zurücktreten wird.“ Ein System zur Entitätsextraktion würde diesen Text verarbeiten und die folgenden strukturierten Daten ausgeben:

• Person: Brad Doe
• Organisation: Optimist Corp.
• Standort: Chicago
• Datum: 29. August 2024
• Geld: 5 Millionen $

Es gibt verschiedene Techniken zur Entitätsextraktion, die jeweils ihre eigenen Stärken und Schwächen haben.

Diese Methoden basieren auf vordefinierten Regeln und Mustern zur Identifizierung von Entitäten. Sie sind:

• Relativ einfach zu implementieren
• Transparent
• Erfordern Fachwissen, um Regeln zu definieren
• In bestimmten Bereichen mit klar definierten Regeln effektiv, können aber Schwierigkeiten haben, mit Sprachvariationen oder komplexen Satzstrukturen umzugehen, was zu einem eingeschränkten Recall führt.
• Schwierig zu skalieren und zu verwalten, wenn die Regeln komplexer werden

Diese Techniken nutzen mit großen Datasets trainierte statistische Modelle, um Entitäten zu identifizieren und zu klassifizieren. Sie:

• Können sich an neue Daten und Sprachvarianten anpassen
• Erfordern große Mengen an mit Labels versehenen Trainingsdaten und Feature Engineering (allerdings weniger bei Deep Learning)
• Das Training kann rechenintensiv sein.
• Zu den gängigen Modellen gehören moderne Deep-Learning-Systeme wie RNNs (Recurrent Neural Networks) und Transformer (wie BERT), die mit großen Datensätzen trainiert werden, um Entitäten basierend auf dem Kontext zu erkennen.

Diese Methoden kombinieren die Stärken der regelbasierten und der Machine-Learning-Ansätze. Sie:

• Bieten eine Balance aus Flexibilität und Effizienz, was zu einer höheren Genauigkeit führen kann
• Erfordern sorgfältige Planung und Implementierung, um verschiedene Komponenten einzubinden

Beispiel: Ein Hybridsystem könnte regelbasierte Methoden verwenden, um potenzielle Entitäten mit klaren Mustern (wie Datumsangaben oder IDs) zu identifizieren, und dann Machine-Learning-Modelle anwenden, um mehrdeutige Entitäten (wie Namen von Personen oder Organisationen) zu klassifizieren.

Die Entitätsextraktion kann ein leistungsstarkes Tool sein, aber es ist wichtig, sich hier der potenziellen Herausforderungen und Einschränkungen bewusst zu sein:

• Mehrdeutigkeit: Entitäten können manchmal mehrdeutig sein oder je nach Kontext verschiedene Bedeutungen haben (z. B. „Washington“ als Person, Ort oder Organisation). Um diese korrekt zu identifizieren und zu klassifizieren, ist ein starkes kontextuelles Verständnis erforderlich.
• Rauschen und unvollständige Daten: Textdaten aus der Praxis können oft verrauscht sein (Fehler, Rechtschreibfehler, Slang, unkonventionelle Grammatik beinhalten) und es kann an ausreichend Kontext fehlen, was sich auf die Leistung von Systemen zur Entitätsextraktion auswirken kann. 
• Entitäten außerhalb des Vokabulars (OOV)/neue Entitäten: Modelle haben möglicherweise Schwierigkeiten, Entitäten oder Wörter zu erkennen, die während des Trainings nicht vorkamen (OOV-Wörter), oder neu geprägte Begriffe und Namen. Subword-Tokenisierung und Einbettungen auf Zeichenebene können hier Abhilfe schaffen.
• Fehler bei der Erkennung von Entitätsgrenzen: Es kann schwierig sein, Anfang und Ende eines Entitätsbereichs genau zu bestimmen, insbesondere bei langen oder komplexen Entitäten oder solchen in spezialisierten Bereichen. Solche Fehler wirken sich direkt auf die Klassifizierung aus.
• Datenknappheit und Annotationskosten: Überwachte Machine-Learning-Modelle, insbesondere Deep-Learning-Modelle, benötigen in der Regel große Mengen an hochwertigen annotierten Daten, deren Erstellung teuer und zeitaufwendig ist. Dies ist ein großer Engpass für ressourcenarme Sprachen oder spezialisierte Bereiche. 
• Domainanpassung: Modelle, die für eine Domain trainiert wurden, funktionieren oft schlecht, wenn sie auf eine andere Domain angewendet werden, da sich Vokabular, Syntax und Entitätstypen unterscheiden. Techniken wie Lerntransfer (Feinabstimmung vortrainierter Modelle) können für die Anpassung entscheidend sein. 
• Sprachspezifische Herausforderungen: Die Leistung der Entitätsextraktion variiert je nach Sprache aufgrund von Unterschieden in Grammatik, Morphologie (z. B. bei komplexen Beugungssstemen), Schriftsystemen (z. B. fehlende Großschreibung von Namen in einigen Sprachen) und der Verfügbarkeit linguistischer Ressourcen. 
• Skalierbarkeit und Rechenressourcen: Das Trainieren und Bereitstellen komplexer Deep-Learning-Modelle kann rechenintensiv sein und erfordert erhebliche Rechenleistung (z. B. GPUs) und Zeit. 
• Bias und Fairness: Modelle zur Entitätsextraktion können Bias aus den Trainingsdaten übernehmen, was zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen kann. Es ist wichtig, vielfältige, repräsentative Daten zu verwenden und Techniken zur Erkennung und Reduzierung von Bias einzusetzen. 

Bei der Entitätsextraktion werden zu Beginn in der Regel die folgenden Schritte ausgeführt:

Definieren Sie klar die Arten von Entitäten, die Sie extrahieren möchten, und die zugehörigen Kategorien. Erläutern Sie die Ziele des NER-Systems und wie die extrahierten Entitäten verwendet werden. Dieser Schritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass das System zur Entitätsextraktion auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten ist.

Stellen Sie einen Textkorpus zusammen, der für Ihre Domain relevant ist. Für überwachte Machine-Learning-Ansätze müssen diese Daten von menschlichen Annotatoren gemäß vordefinierten Richtlinien sorgfältig annotiert (mit Labels versehen) werden. Die Qualität und Konsistenz dieser Annotationen sind entscheidend für das Training leistungsstarker Modelle. 

Wählen Sie die Technik zur Entitätsextraktion aus (regelbasiert, maschinelles Lernen, Deep Learning oder hybrid), die den Anforderungen, der Datenverfügbarkeit, der gewünschten Genauigkeit und den Rechenressourcen entspricht. Berücksichtigen Sie die zwischen diesen Ansätzen möglichen Kompromisse. 

Bereinigen und vorverarbeiten Sie Ihre Textdaten, um Rauschen und Inkonsistenzen zu entfernen. Dazu gehören die Behandlung von Problemen bei Rechtschreibung, Zeichensetzung und Sonderzeichen sowie die zuvor erwähnten Vorverarbeitungsschritte (Tokenisierung, POS-Tagging usw.). 

Wenn Sie einen Ansatz für maschinelles Lernen oder Deep Learning verwenden, müssen Sie als Nächstes ein Modell auswählen und trainieren. Dazu wählen Sie eine geeignete Modellarchitektur (z. B. ein RNN oder einen Transformer) aus und trainieren sie mit Ihren annotierten Daten. Beim Training werden dem Modell Textbeispiele und die entsprechenden Entitäten präsentiert, damit es Muster und Beziehungen erlernt. 

Bewerten Sie die Leistung Ihres Systems zur Entitätsextraktion anhand von Messwerten wie Precision, Recall und F1-Score in einem Holdout-Testset. So können Sie besser nachvollziehen, wie gut Ihr System Entitäten identifiziert und klassifiziert. Die Fehleranalyse ist entscheidend, um Schwachstellen zu erkennen.

Optimieren Sie das Modell auf Grundlage der Bewertungsergebnisse und der Fehleranalyse. Dazu können das Anpassen von Hyperparametern, das Ändern oder Erweitern der Trainingsdaten oder sogar das Ändern der Modellarchitektur gehören. Dies ist ein iterativer Prozess.

Stellen Sie Ihr System bereit, um neue Textdaten zu verarbeiten und Entitäten in Echtzeit oder im Batch-Modus zu extrahieren. Dazu kann es erforderlich sein, das System zur Entitätsextraktion in eine größere Anwendung oder einen Workflow einzubinden, beispielsweise als API. 

Überwachen Sie die Leistung des Modells in der Produktion kontinuierlich. Datenmerkmale können sich im Laufe der Zeit ändern („Data Drift“), was die Leistung beeinträchtigen kann. Regelmäßiges erneutes Training oder Aktualisierungen mit neuen Daten können erforderlich sein.

Die Entitätsextraktion spielt eine entscheidende Rolle in verschiedenen Anwendungsfällen, darunter: 

• Informationsextraktion und Knowledge Graphs: Hilft beim Extrahieren strukturierter Informationen aus unstrukturiertem Text, die dann zum Erstellen von Knowledge Graphs verwendet werden können. Diese Graphen stellen Entitäten und ihre Beziehungen dar und ermöglichen erweiterte Suche, Question Answering und Datenanalyse. 
• Customer Relationship Management (CRM) und Support: Die Entitätsextraktion kann zur Analyse von Kundeninteraktionen wie E‑Mails, Social-Media-Beiträgen und Supporttickets verwendet werden. So können Unternehmen die Stimmung ihrer Kundinnen und Kunden erkennen, Probleme verfolgen, Anfragen kategorisieren und einen personalisierten Support anbieten. 
• Nachrichtendienste und Sicherheit: Kann verwendet werden, um riesige Mengen an Textdaten aus Nachrichtenartikeln, sozialen Medien und anderen Quellen zu analysieren, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen, Personen von Interesse zu verfolgen und Informationen zu erfassen. 
• Suchmaschinen: Die Relevanz und Geschwindigkeit von Suchergebnissen wird verbessert, da Entitäten in Anfragen und Dokumenten erkannt werden. 
• Inhaltsklassifizierung und Empfehlungen: Hilft bei der Kategorisierung von Inhalten und der Empfehlung relevanter Artikel, Produkte oder Medien auf Basis extrahierter Entitäten. 

Die Entitätsextraktion kann auch in folgenden Bereichen eingesetzt werden:

• Gesundheitswesen: Medizinische Entitäten (Krankheiten, Symptome, Medikamente, Patienteninformationen) aus Patientenakten, klinischen Notizen und Forschungsarbeiten für Analysen und Forschung extrahieren
• Finanzen: Finanzentitäten (Firmennamen, Aktiensymbole, Geldwerte) und Ereignisse in Nachrichtenartikeln und Berichten zur Marktanalyse, Risikobewertung und Betrugserkennung identifizieren
• E-Commerce: Produktinformationen, Marken und Funktionen aus Rezensionen und Beschreibungen extrahieren, um Suche, Empfehlungssysteme und Marktanalysen zu verbessern
• Personalwesen: Automatisierung der Lebenslaufprüfung durch Extraktion von Fähigkeiten, Erfahrung und Qualifikationen