Entity Recognition

Konfiguration

Einführung

Dieses Dokument beschäftigt sich mit dem Konzept, dem Setup und den Troubleshooting Methoden für die Konfiguration von Entity Recogntition.

Konfiguration Entity Recognition

In diesem Kapitel wird das Konzept von Entity Recognition anhand eines einfachen Beispiels erklärt.

Führen Sie zum Einrichten folgende Schritte durch:

• Verbinden Sie sich zum Management Center
• Navigieren Sie zu jenem Index, den Sie mit Entity Recognition konfigurieren möchten.
• Aktivieren Sie die Advanced Settings und öffnen Sie diesen
• Suchen Sie nach der Einstellung "Entity Recognition Parameter" im Management Center
• Definieren Sie ihre Entity Recognition Regeln im Feld pattern-rules, die Ihrem Metadatum matchen sollen.
• Folgende Regelformate werden unterstützt: https://github.com/google/re2/wiki/Syntax
• In unserem konkreten Beispiel:
  
  rule=/\// digits /\//. 
  digits=/\d+/.
  
  Erklärung
  
  Die erste Regel definiert, dass alle Zahlen zwischen zwei slashes matchen sollen (Regex).: 
  Beispiel: test/1234test1234/test/543/test (543 wird extrahiert)
• Fügen Sie nun eine neue Metadata-Definition hinzu um die Regeln für Metadaten anzuwenden
  
• In diesem Beispiel sucht Mindbreeze im String des existierenden Metadatums In the "fullstring nach Zahlen zwischen 2 Slashes.  Sind Zahlen zwischen 2 Slashes vorhanden,   dann nimmt Mindbreeze den Teil der Matches heraus der in der Subregel „digits" konfiguriert ist und schreibt diesen als String in das neue Metadataum „myextractedVal“.
  
  Beispiel: 
  fullstring: xyz/1234/herbert543/345test
  Match der Regel  “rule”: /1234/
  Wert der Regel “digits”: 1234
  Wert des Metadataums myextractedVal==1234
  
  

Entity Recognition Parameter

Die Konfiguration der Parameter für die Entity Recogniton ermöglicht es dem Index Service, Metadaten aus den Dokumentinhalten zu extrahieren. Die folgenden Einstellungen sind verfügbar:

Im Abschnitt "Add Metadata Definition" können für jedes Metadatum Regeln definiert werden. Die folgenden Einstellungen sind verfügbar:

Entity Recognition (Beispiel Filesystem)

Dieses Kapitel beschäftigt sich mit der Einrichtung und Erklärung von Entity Recognition mit Mindbreeze unter Anlehnung an ein einfaches Beispiel.

Konfiguration von Entity Recognition für ein Filesystem:

Zuerst müssen die Regeln für die Extraktion angelegt werden:

host=/[^\\]+/.

share=/[^\\]+/.

directory=/[^\\]+/.

UNCPath="\\\\" host "\\" share "\\" directory "\\".

If Rule Matches: UNCPath

Name: Laufwerk

Value: {{share}}

In Existing Metadata: datasource/mes:key

If Rule Matches: UNCPath

Name: Projektpfad

Value: {{directory}}

In Existing Metadata: datasource/mes:key

Aggregated Metadata Keys (; separated)

Laufwerk;Projektpfad

Date-Formate für Entity Recognition basieren auf den ICU-Patterns (z.B. Locale … de_AT)

Konfiguration für Entity Recognition für Filesystem Pfade (Variante 2) – mit Ausnahmen:

Sind die Regeln mehrdeutig, kann über alternative Regeln und einer Reihung durch Benennung sowie die korrekte Reihung der mehrfachen Metadaten-Extraktion auch solch ein komplexer Fall erreicht werden. Der Pfad (path) als Metadatum ist lower-case und somit besser für CSV-Mapping.

Ein ODER (|) von Sub-Regeln funktioniert nicht!

> einfache Lösung ohne Ausnahme:

Pattern Rules:

LWPath=/\\\\[^\\]+\\[^\\]+\\[^\\]+\\[^\\]+/.

FilePath=/[^\\]+/.

FullPath=LWPath "\\" FilePath.

> Lösung mit einer Ausnahme (data\it):

Pattern Rules:

ASpecialPath="data\\it".

OtherPath=/[^\\]+/.

BaseShare=/\\\\[^\\]+\\[^\\]+\\[^\\]+/.

LWPathA= BaseShare "\\" ASpecialPath.

LWPathOther= BaseShare "\\" OtherPath.

FilePathA=/[^\\].*/.

FilePathOther=/[^\\].*/.

FullPathA=LWPathA "\\" FilePathA.

FullPathOther=LWPathOther "\\" FilePathOther.

Im nachstehenden Screenshot wird die Konfiguration der Regeln visualisiert.

CSV-Transform: der extrahierte Wert (fileshare) muss case-sensitive matchen, somit sollte der path als Quell-Metadatum verwendet werden.

fileshare;letter

\\fileserver.mycompany.com\qa\fstest\projekte;U:

\\fileserver.mycompany.com\qa\fstest\vorlagen;T:

\\fileserver.mycompany.com\qa\fstest\allgemein;G:

\\fileserver.mycompany.com\qa\fstest\spezial;M:

\\fileserver.mycompany.com\qa\fstest\data\it;H:

\\fileserver.mycompany.com\qa\fstest\data;H:

\\fileserver.mycompany.com\qa\fstest\data-services;H:

\\fileserver.mycompany.com\qa\fstest\allgemein-retail;G:

Der Match auf mes:key ist in CSV-Transformation (sowie in ER-rules) nur möglich mit: In Property = datasource/mes:key.

Achtung: /documents-Servlet liefert keine Werte die nur über Index Re-Invert entstehen!

Troubleshooting Entity Recognition

Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Troubleshooting der Entity Recognition Regeln.

Wichtige Hinweise

1. In Mindbreeze InSpire werden die regulären Ausdrücke zusätzlich mit einem „/“ umschlossen.
2. Dabei muss jeder Regeleintrag durch einen Punkt getrennt sein.
3. Regelnamen dürfen keine „_“ beinhalten
4. Regeln sind greedy (gierig – matchen so viel wie möglich Achtung bei „.*“ bzw. „.+“ Konfigurationen)
5. Regeln werden alphabetisch abgearbeitet (Groß-/Kleinschreibung beachten!)
   Zuerst kommen Großbuchstaben von A bis Z, danach Kleinbuchstaben a bis z.
6. Trifft eine Regel einen Bereich, so kann keine zweite Regel treffen Annahme: Befindet sich sowohl in Gremium als auch in Schlagwort das Wort „Vorstand“, so wird nur das  Metadatum mit der Regel „Gremium“, das Wort „Vorstand“ beinhalten
7. Entity Recognition Rules können nur pro Index, also über alle darin befindlichen Datenquellen angelegt werden.

Index

Index-Status prüfen über http://localhost:8443/index/<Indexport>/statistics

Privileged Servlets:

• Verbinden Sie sich zum Management Center
• Navigieren Sie zum Index
• Aktivieren Sie die Advanced Settings
• Öffnen Sie den Index für den Sie Entity Recognition testen möchten
• Deaktivieren Sie die Checkbox "Disable Unrestricted Privileged Servlets"
• Anschließend speichern Sie die Einstellungen und Starten Sie sie Services neu
• Nachdem die Services neugestartet sind:
  • Öffnen Sie https://yourappliance:8443/index/Indexport (In unseren Beispiel 23101/processitems) https://yourappliance:8443/index/23101/processitems
  • Auf dieser Seite können Sie die Regeln (Pattern-Rules) mit einer bestimmten Abfrage (z.B.: ALL) testen
  • Klicken Sie dazu nach dem Ausfüllen auf process. Wenn Sie Syntax der Regeln richtig ist, haben Sie nach Betätigung des Knopfes mehr Optionen zum Testen zur Verfügung.
  • Wählen Sie die Regel aus, die Sie matchen möchten und konfigurieren Sie die Werte der Regel(n).
  • Klicken Sie anschließend auf process, um das Testen der Regel(n) anzustoßen:
    
    

Deaktivierung von gierigen Verhalten der Entity Recognition Regeln

Entity Recognition Regeln sind normalerweise gierig Im folgenden Beispiel werden die markierten Zeilen gematcht:

Regel

R1=/ (?s)(test)(?P<line>.+)\s+(.*Page) /.

Match:

Wird gierig deaktiviert würde jedoch nicht mehr alles gematchet werden, sondern nur jene Blöcke die mit test beginnen und mit Page enden:

Regel:

(?U)(?s)(test)(?P<line>.+)\s+(.*Page)(?U)

Match:

Häufige Fehlerursachen

Bei folgender Fehlermeldung ist ein Fehler beim Parsen der ER-Regeln aufgetreten:

“MesQuery::Text::RE2Tokenizer ERROR: Matched empty (epsilon) token, pattern is”

… z.B. wird ein „\“ am Ende einer Regex nicht unterstützt (LWPath=/\\\\[^\\]+\\/. … liefert Fehler besser: LWPath=/\\\\[^\\]+/ “\\“.).

Eventuell kann es auch zu Problemen mit “.*“ in Regeln kommen.

Entity Recognition Rules werden in alphabetischer Reihenfolge ausgewertet und der erste vollständige Match gewinnt.

Regex-Rules nach deutschen Wörtern treffen mit \w nicht alle Zeichen (Umlaute, etc.). Stattdessen können Sie mit \pL alle Unicode-Buchstaben matchen.

Keine Erkennung von Entitäten bei Inhalten

Wenn die Entity Recognition auf Inhalte angewendet werden soll, indem der Name auf „content“ oder „.*“ gesetzt wird, muss der Inhalt manuell als aggregierbar hinzugefügt werden. Dies kann mit einer der beiden Methoden geschehen:

1. Hinzufügen von „@content“ zu den Aggregated Metadata Keys

2. Oder fügen Sie ein Precomputed Synthesized metadata mit dem Name „@content“, Property Expression “""”, Transformation Pipeline Slot “Before Entity Recognition”, Merge Strategy “Replace Existing”, Aggregatable “Static Aggregatable” hinzu.

Typische Anwendungsfälle

Personal Information

SVNR

RegEx

\d{4}(\s|\.|\-)\d{6}

Example

1237 010180

1237.010180

1237-010180

Telephone number

RegEx

(\+)([\s.\(\)]*\d{1}){8,13}(-)?(\d{1,5})

Example

+43 732 606162-0

+43 732 606162-609

+49(732)606162-609

Number (With delimiters)

RegEx

z1=/\d/.z2=/\d/. (…)Dlmtr=/[\s\-_.:]?/.

z1 Dlmtr z2 Dlmtr z3 Dlmtr z4 Dlmtr z5 Dlmtr z6.

Example

12-34567

12 34 56-7

1-2 3456.7

Amount

RegEx

((\d{1,3}(\.(\d){3})*)|\d*)(,\d{1,2})

Example

0,84

100.000,49

100.000,00

1.000.000.000.000,00

Datum

Handbuch zu den Datumsformaten: http://userguide.icu-project.org/formatparse/datetime

• dd(.|-|/)MM(.|-|/)yyyy
  • RegEx
    ((0[1-9])|[1-9]|([1-3][0-9]))(\.|\/|-)((0[1-9])|[1-9]|10|11|12)(\.|\/|-)((19|20)\d{2})
  • Beispiel
    11.03.2014
    11.3.2014
    3.3.2014
    03.2.2010
    11/03/2014
    11/3/2014
    3/3/2014
    03/2/2010
    11-03-2014
    11-3-2014
    3-3-2014
    03-2-2010
• dd. MMM yyyy
  • RegEx
    ((0[1-9])|[1-9]|([1-3][0-9]))\..(|Januar|Februar|März|April|Mai|Juni|Juli|August|September|Oktober|November|Dezember).((19|20)\d{2})
  • Example
    3. Jänner 2014
    4. Februar 2012
    30. November 2013
• MMM yyyy
  • RegEx
    (Januar|Februar|März|April|Mai|Juni|Juli|August|September|Oktober|November|Dezember).((19|20)\d{2})
  • Example
    Februar 2014
    September 2014
• MM(.|-|/)yyyy
  • RegEx
    (Januar|Februar|März|April|Mai|Juni|Juli|August|September|Oktober|November|Dezember).((19|20)\d{2})|((0[1-9])|[1-9]|10|11|12)(\.|\/|-)((19|20)\d{2})
  • Example
    03-2014
    03.2014
    03/2014
• yyyy(.|-|/)mm(.|-|/)dd
  • RegEx
    ((19|20)\d{2})(\.|\/|-)((0[1-9])|[1-9]|10|11|12)(\.|\/|-)((([1-3][0-9]|0[1-9])|[1-9]))
  • Example
    2014-03-21

• Datums-Regex Gesamt
  ((0[1-9])|[1-9]|([1-3][0-9]))(\.|\/|-)((0[1-9])|[1-9]|10|11|12)(\.|\/|-)((19|20)\d{2})|((0[1-9])|[1-9]|([1-3][0-9]))\..(Januar|Februar|März|April|Mai|Juni|Juli|August|September|Oktober|November|Dezember).((19|20)\d{2})|(Januar|Februar|März|April|Mai|Juni|Juli|August|September|Oktober|November|Dezember).((19|20)\d{2})|((0[1-9])|[1-9]|10|11|12)(\.|\/|-)((19|20)\d{2})|((19|20)\d{2})(\.|\/|-)((0[1-9])|[1-9]|10|11|12)(\.|\/|-)((([1-3][0-9]|0[1-9])|[1-9]))
• Datums-Regex Gesamt II
  ((((0?[1-9]|[12]\d|3[01])[\.\-\/](0?[13578]|1[02])[\.\-\/]((1[6-9]|[2-9]\d)?\d{2}))|((0?[1-9]|[12]\d|30)[\.\-\/](0?[13456789]|1[012])[\.\-\/]((1[6-9]|[2-9]\d)?\d{2}))|((0?[1-9]|1\d|2[0-8])[\.\-\/]0?2[\.\-\/]((1[6-9]|[2-9]\d)?\d{2}))|(29[\.\-\/]0?2[\.\-\/]((1[6-9]|[2-9]\d)?(0[48]|[2468][048]|[13579][26])|((16|[2468][048]|[3579][26])00)|00)))|(((0[1-9]|[12]\d|3[01])(0[13578]|1[02])((1[6-9]|[2-9]\d)?\d{2}))|((0[1-9]|[12]\d|30)(0[13456789]|1[012])((1[6-9]|[2-9]\d)?\d{2}))|((0[1-9]|1\d|2[0-8])02((1[6-9]|[2-9]\d)?\d{2}))|(2902((1[6-9]|[2-9]\d)?(0[48]|[2468][048]|[13579][26])|((16|[2468][048]|[3579][26])00)|00))))
• Example
  31.12.2005
  12.12.12
  1.2.2003
  1.3.98
  04-05-2004

Zeit

RegEx

(([0-1]?[0-9])|([2][0-3])):([0-5]?[0-9])(:([0-5]?[0-9]))?

Example

11:00:23

12:30

Email

RegEx

([a-zA-Z0-9_\-\.]+)@([a-zA-Z0-9_\-\.]+)\.([a-zA-Z]{2,5})

Example

david.porter@inspire.mindbreeze.com

egov@mindbreeze.com

IBAN

RegEx

AT\d{18}

Example

AT002105017000123456

Kommagetrennte Liste von Inhalten

In diesem Beispiel wird eine Liste von Inhalten getrennt mit einem Beistrich als Liste in Mindbreeze interpretiert.

Input: Liste aus Wort, Wort,

Wert=/[^\s,][^,]*[^,\s]?/.

Regel=/\s*/value/\s*(,\s*|$)/.