首页实体识别是什么
实体识别（NER）——也称为实体分块或实体提取——是自然语言处理（NLP）的一个组成部分，用于识别文本中预定义的对象类别。
这些类别包括但不限于人名、组织名称、地点、时间表达方式、数量、医疗代码、货币价值和百分比等等。本质上，命名实体识别（NER）就是对一段文本（例如句子、段落或整个文档）进行处理，识别并分类其中涉及各个类别的实体。
实体识别技术
使用 NER 进行非结构化数据提取的组织依赖于多种方法，但大多数可以归为三大类：基于规则的方法、机器学习方法和混合方法。
- 基于规则的方法涉及为某种语言的语法创建一套规则。然后，利用这些规则，根据文本的结构和语法特征来识别文本中的实体。这些方法可能非常耗时，并且可能难以推广到未见过的数据。
- 机器学习方法涉及使用条件随机场和最大熵等算法（两种复杂的统计语言模型）在已标注的数据集上训练人工智能驱动的机器学习模型。技术范围很广，从传统的机器学习方法（例如决策树和支持向量机）到更复杂的深度学习方法，例如循环神经网络（RNN）和Transformer模型。这些方法对未见过的数据具有更好的泛化能力，但它们需要大量的已标注训练数据，并且计算成本可能很高。
- 混合方法结合了基于规则的方法和机器学习方法，以发挥两者的优势。它们可以使用基于规则的系统快速识别易于识别的实体，并使用机器学习系统识别更复杂的实体。
实体识别的工作原理
步骤一：数据收集
实体识别（NER）的第一步是构建一个已标注文本的数据集。该数据集应包含已标注或标记实体的文本示例，并标明其类型。标注可以手动完成，也可以使用自动化方法。
步骤二：数据预处理
数据集收集完成后，需要对文本进行清理和格式化。您可能需要删除不必要的字符、规范化文本和/或将文本拆分成句子或词元。
步骤三：特征提取
在此阶段，从预处理后的文本中提取相关特征。这些特征包括词性标注（POS标注）、词嵌入和上下文信息等。特征的选择取决于组织使用的具体实体识别（NER）模型。
步骤四：模型训练
下一步是使用标注后的数据集和提取的特征来训练机器学习或深度学习模型。该模型学习识别文本中词语之间的模式和关系，以及它们对应的命名实体标签。
步骤五：模型评估
训练完实体识别（NER）模型后，应该对其进行评估以衡量其性能。您可以测量精确率、召回率和F1分数等指标，这些指标可以表明模型正确识别和分类命名实体的程度。
步骤六：模型微调
根据评估结果，您将对模型进行改进以提高其性能。这可能包括调整超参数、修改训练数据和/或使用更高级的技术（例如，集成学习或领域自适应）。
步骤七：推理
此时，您可以开始使用该模型对新的、未见过的文本进行推理。模型将接收输入文本，应用预处理步骤，提取相关特征，并最终预测每个词元或文本片段的命名实体标签。
步骤八：后期处理
实体识别（NER）模型的输出可能需要经过后处理步骤，以优化结果和/或添加上下文信息。您可能需要完成诸如实体链接之类的任务，即将命名实体链接到知识库或数据库以进行进一步的信息丰富。
实体识别的应用
随着技术的不断发展，实体识别（NER）系统将变得越来越普及，帮助组织机构理解他们每天遇到的数据。迄今为止，它已被证明对多个行业都至关重要，从医疗保健和金融到客户服务和网络安全。
一些最具影响力的应用案例包括：
信息提取
实体识别（NER）是从大型非结构化数据库中提取有用结构化信息的关键第一步。搜索引擎利用NER来提高搜索结果的相关性和精确度。
自动新闻聚合
新闻聚合器利用实体识别（NER）技术，根据文章和新闻中包含的实体对其进行分类，从而以更系统、更高效的方式向受众呈现新闻。例如，新闻应用中的 NER 技术可以自动完成分类过程，将相似的新闻报道归类在一起，并提供对特定新闻事件更全面的概览。
社交媒体监测
随着社交媒体平台的激增，可供分析的文本数据量呈爆炸式增长。实体识别（NER）在社交媒体分析中扮演着至关重要的角色，它能够识别帖子和评论中的关键实体，从而了解不同主题（尤其是品牌和产品相关的观点）的趋势和公众舆论。这些信息可以帮助企业进行情感分析、制定营销策略、优化客户服务回复并加速产品开发进程。
聊天机器人和虚拟助手
虚拟助手和生成式人工智能聊天机器人利用实体识别（NER）技术，能够准确理解用户请求和客户支持查询。通过识别用户查询中的关键实体，这些人工智能工具可以提供精准且符合上下文的回复。例如，在查询“查找皮埃蒙特公园附近的灵魂美食餐厅”中，NER 可以帮助助手理解“灵魂美食”是菜系，“餐厅”是餐厅类型，“皮埃蒙特公园”是地点。
网络安全
在网络安全领域，实体识别 (NER) 可以帮助企业识别网络日志和其他安全相关数据中的潜在威胁和异常情况。例如，它可以识别网络安全日志中可疑的 IP 地址、URL、用户名和文件名。因此，NER 可以促进更彻底的安全事件调查，并提高整体网络安全水平。
