每次我们听到一个单词或阅读一段文字时，我们都有自然的能力来识别单词并将其分类为人物、地点、位置、价值观等。 人类可以快速识别一个单词，对其进行分类并理解上下文。 例如，当您听到“史蒂夫·乔布斯”这个词时，您可以立即想到至少三到四个属性并将实体分类，
- 人： Steve Jobs
- 公司： Apple
- 地点： 加利福尼亚州
由于计算机没有这种天生的能力，它们需要我们的帮助来识别单词或文本并对其进行分类。 这是哪里 命名实体识别 （NER） 进场。
让我们简要了解一下 NER 及其与 NLP 的关系。
什么是命名实体识别？
命名实体识别是自然语言处理的一部分。 的主要目标 NER 是处理 结构化和非结构化数据 并将这些命名实体分类为预定义的类别。 一些常见的类别包括姓名、地点、公司、时间、货币价值、事件等。
简而言之，NER 处理：
- 命名实体识别/检测——识别文档中的一个词或一系列词。
- 命名实体分类——将每个检测到的实体分类为预定义的类别。
但是 NER 与 NLP 有什么关系呢？
自然语言处理有助于开发能够从语音和文本中提取意义的智能机器。 机器学习通过大量自然语言的训练帮助这些智能系统继续学习 数据集.
一般来说，NLP 包括三大类：
- 理解语言的结构和规则—— 句法
- 导出单词、文本和语音的含义并识别它们的关系—— 语义
- 识别和识别口语并将其转换为文本 - 演讲
NER 有助于 NLP 的语义部分，提取单词的含义，根据它们的关系识别和定位它们。
NER的常见示例
预定的一些常见示例 实体分类 是：
人： 迈克尔·杰克逊、奥普拉·温弗瑞、巴拉克·奥巴马、苏珊·萨兰登
地点： 加拿大、檀香山、曼谷、巴西、剑桥
组织： 三星、迪士尼、耶鲁大学、谷歌
时间： 15.35，下午 12 点，
其他类别包括数值、表达式、电子邮件地址和设施。
命名实体识别中的歧义
一个术语所属的类别对于人类来说在直觉上是很清楚的。 然而，计算机并非如此——它们会遇到分类问题。 例如：
曼彻斯特城 （组织) 赢得了英超联赛奖杯，而在下面的句子中，组织的用法有所不同。 曼彻斯特城 （地理位置) 是纺织和工业强国。
您的 NER 模型需要 训练数据 进行准确的 实体抽取 和分类。 如果你正在用莎士比亚英语训练你的模型，不用说，它无法破译 Instagram。
不同的NER方法
一个主要目标 NER模型 是对文本文档中的实体进行标注，并对其进行分类。 为此，通常使用以下三种方法。 但是，您也可以选择组合一种或多种方法。
创建NER系统的不同方法是：
基于字典的系统
基于字典的系统可能是最简单和最基本的 NER 方法。 它将使用包含许多单词、同义词和词汇集合的字典。 系统将检查文本中存在的特定实体是否也在词汇表中可用。 通过使用字符串匹配算法，对实体进行交叉检查。
使用这种方法的一个缺点是需要不断升级词汇数据集以使 NER 模型有效运行。
基于规则的系统
在这种方法中，信息是基于一组预先设定的规则来提取的。 使用了两组主要规则，
基于模式的规则 – 顾名思义，基于模式的规则遵循文档中使用的形态模式或单词串。
基于上下文的规则 – 基于上下文的规则取决于文档中单词的含义或上下文。
基于机器学习的系统
在基于机器学习的系统中，统计建模用于检测实体。 这种方法使用基于特征的文本文档表示。 您可以克服前两种方法的几个缺点，因为模型可以识别 实体类型 尽管它们的拼写略有不同。
命名实体识别的用例和示例？
揭示命名实体识别 (NER) 的多功能性：
- 聊天机器人： NER 通过识别关键实体来帮助 OpenAI 的 ChatGPT 等聊天机器人理解用户查询。
- 客户支持： 它按产品名称组织客户反馈，从而加快响应时间。
- 财经： NER 从财务报告中提取关键数据，帮助进行趋势分析和风险评估。
- 卫生保健： 它从临床记录中提取重要信息，促进更快的数据分析。
- HR： 它通过总结申请人资料和传达员工反馈来简化招聘。
- 新闻提供者： NER 将内容分类为相关信息和趋势，从而加快报告速度。
- 推荐引擎： 像 Netflix 这样的公司使用 NER 根据用户行为提供个性化推荐。
- 搜索引擎： 通过对网页内容进行分类，NER 提高了搜索结果的准确性。
- 情绪分析： NER 从评论中提取品牌提及，为情感分析工具提供支持。
NER的应用
NER 在与自然语言处理和创建训练数据集相关的许多领域都有多个用例 机器学习 和 深入学习 解决方案。 NER的一些应用是：
简化的客户支持
NER 系统可以根据产品名称、规格、分支机构位置等重要信息轻松发现相关的客户投诉、查询和反馈。 通过过滤优先关键字，对投诉或反馈进行适当分类并转移到正确的部门。
高效的人力资源
NER 通过快速总结申请人的简历，帮助人力资源团队改进招聘流程并缩短时间。 NER 工具可以扫描简历并提取相关信息——姓名、年龄、地址、资格、大学等。
此外，人力资源部门还可以使用NER工具通过过滤员工投诉并将其转发给相关部门负责人来简化内部工作流程。
简化的内容分类
内容分类对于新闻提供商来说是一项艰巨的任务。 将内容分类为不同的类别可以更容易地发现、获得见解、识别趋势和理解主题。 一个命名 实体识别 工具可以为新闻提供者派上用场。 它可以扫描许多文章，识别优先关键字，并根据人员、组织、位置等提取信息。
优化搜索引擎
NER 有助于简化和提高搜索结果的速度和相关性。 NER 模型可以运行一次查询并保存结果，而不是为数千篇文章运行搜索查询。 因此，基于搜索查询中的标签，可以快速提取与查询相关联的文章。准确的内容推荐
一些现代应用程序依赖 NER 工具来提供优化和定制的客户体验。 例如，Netflix 使用命名实体识别根据用户的搜索和观看历史记录提供个性化推荐。
NER 有助于简化和提高搜索结果的速度和相关性。 NER 模型可以运行一次查询并保存结果，而不是为数千篇文章运行搜索查询。 因此，基于搜索查询中的标签，可以快速提取与查询相关联的文章。命名实体识别让您的 机器学习 模型更高效、更可靠。 但是，您需要高质量的训练数据集让您的模型以最佳水平工作并实现预期目标。 您所需要的只是一个经验丰富的服务合作伙伴，他们可以为您提供随时可用的优质数据集。 如果是这样的话，Shaip 是你最好的选择。 联系我们获取全面的 NER 数据集，以帮助您为您的 AI 模型开发高效和先进的 ML 解决方案。
[另请阅读： 案例研究：临床 NLP 的命名实体识别 (NER)]
命名实体识别如何工作？
深入研究命名实体识别 (NER) 领域，揭示了一个包含几个阶段的系统之旅：
符号化
最初，文本数据被分割成更小的单元，称为标记，其范围可以从单词到句子。 例如，语句“Barack Obama was the President of the USA”被分割为“Barack”、“Obama”、“was”、“the”、“president”、“of”、“the”和“token”美国”。
实体检测
利用语言指南和统计方法的结合，潜在的命名实体受到关注。 在此阶段，识别姓名大写（“Barack Obama”）或不同格式（如日期）等模式至关重要。
实体分类
检测后，实体被分类为预定义的类别，例如“人”、“组织”或“位置”。 在标记数据集上培育的机器学习模型通常推动这种分类。 在这里，“巴拉克·奥巴马”被标记为“人”，“美国”被标记为“位置”。
情境评估
NER 系统的能力通常可以通过评估周围环境来放大。 例如，在短语“华盛顿见证了历史性事件”中，上下文有助于将“华盛顿”识别为一个地点而不是一个人名。
评估后细化
在初步识别和分类之后，可能会进行后评估细化以完善结果。 此阶段可以解决歧义、融合多令牌实体或利用知识库来增强实体数据。
这种描述的方法不仅揭开了 NER 核心的神秘面纱，还优化了搜索引擎的内容，增强了 NER 所体现的复杂过程的可见性。
NER 的好处和挑战？
好处
- 信息提取：NER 识别关键数据，帮助信息检索。
- 内容组织：它有助于对内容进行分类，对数据库和搜索引擎很有用。
- 增强的用户体验：NER 细化搜索结果并个性化推荐。
- 富有洞察力的分析：有利于情绪分析和趋势检测。
- 自动化的工作流程：NER 促进自动化，节省时间和资源。
限制/挑战：
- 歧义解决：难以区分相似的实体。
- 特定领域的适应：跨不同领域的资源密集型。
- 语言依赖性： 效果因语言而异。
- 标记数据稀缺：需要大量标记数据集进行训练。
- 处理非结构化数据: 需要先进的技术。
- 绩效衡量：准确评估很复杂。
- 实时处理：平衡速度与准确性具有挑战性。