什么是命名实体识别 (NER) – 示例、用例、优点和挑战

• 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。

• 深入学习

  NER 的深度学习方法利用 RNN 和 Transformer 等神经网络的力量来理解长期文本依赖性。使用这些方法的主要好处是它们非常适合具有丰富训练数据的大规模 NER 任务。

  此外，他们可以从数据本身学习复杂的模式和特征，从而无需手动培训。但有一个问题。这些方法需要大量的计算能力来进行训练和部署。

• 混合方法

  这些方法结合了基于规则、统计和机器学习等方法来提取命名实体。目标是结合每种方法的优点，同时最大限度地减少其缺点。使用混合方法的最佳部分是通过合并多种技术获得的灵活性，通过这些技术可以从不同的数据源中提取实体。

  然而，这些方法最终可能会比单一方法复杂得多，因为当您合并多个方法时，工作流程可能会变得混乱。

命名实体识别 (NER) 的用例？

揭示命名实体识别 (NER) 的多功能性：

• 聊天机器人： 通过识别关键实体帮助 GPT 等聊天机器人理解用户查询。
• 客户支持： 按产品对反馈进行分类，加快响应时间。
  
• 财经： 从财务报告中提取关键数据，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： 通过总结申请人的个人资料和引导反馈来简化招聘流程。
• 新闻提供者： 将内容分类为相关信息，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：E从评论中提取品牌提及，为情感分析工具提供动力。

谁使用命名实体识别 (NER)？

NER（命名实体识别）作为强大的自然语言处理（NLP）技术之一，已经应用于各个行业和领域。这里有些例子：

• 搜索引擎： NER 是 Google 和 Bing 等现代搜索引擎的核心组件。它用于对网页和搜索查询中的实体进行识别和分类，以提供更相关的搜索结果。例如，在 NER 的帮助下，搜索引擎可以根据上下文区分“Apple”公司和“apple”水果。
• 聊天机器人： 聊天机器人和人工智能助手可以使用 NER 来理解用户查询中的关键实体。通过这样做，聊天机器人可以提供更精确的响应。例如，如果您询问“查找中央公园附近的意大利餐厅”，聊天机器人会将“意大利”理解为美食类型，将“餐厅”理解为地点，将“中央公园”理解为位置。
• 调查性新闻：著名媒体组织国际调查记者联盟 (ICIJ) 使用 NER 来分析巴拿马文件，这是一次大规模泄露的 11.5 万份金融和法律文件。在本例中，NER 用于自动识别数百万份非结构化文档中的人员、组织和位置，从而发现隐藏的离岸逃税网络。
• 生物信息学： 在生物信息学领域，NER用于从生物医学研究论文和临床试验报告中提取基因、蛋白质、药物和疾病等关键实体。此类数据有助于加快药物发现过程。
• 社交媒体监控： 社交媒体上的品牌使用 NER 来跟踪其广告活动的总体指标以及竞争对手的表现。例如，有一家航空公司使用 NER 来分析提及其品牌的推文。它可以检测到有关特定机场“行李丢失”等实体的负面评论，以便他们能够尽快解决问题。
• 上下文广告： 广告平台使用 NER 从网页中提取关键实体，以在内容旁边显示更相关的广告，最终提高广告定位和点击率。例如，如果 NER 在旅游博客上检测到“夏威夷”、“酒店”和“海滩”，则广告平台将显示夏威夷度假村的优惠信息，而不是一般的连锁酒店。
• 招聘和简历筛选： 您可以指示 NER 根据申请人的技能、经验和背景为您找到所需的确切技能和资格。例如，招聘机构可以使用 NER 自动匹配候选人。

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。部分应用如下：

• 技术支持

  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。

• 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。

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[另请阅读： 什么是自然语言处理？ 它是如何工作的，好处，挑战，例子

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工具和库比较：

有多种强大的工具和库有助于实现 NER。以下是一些流行选项的比较：

NER 的好处和挑战？

优点：

• 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：难以区分类似“亚马逊”的河流或公司等实体。
• 特定领域的适应：跨不同领域的资源密集型。
• 语言差异： 由于俚语和地区差异，其有效性会有所不同。
• 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。
• 上下文依赖： 准确性依赖于对周围文本细微差别的理解。
• 数据稀疏性： 需要大量标记数据集，尤其是对于小众领域。

NER的未来

虽然命名实体识别（NER）是一个成熟的领域，但仍有很多工作要做。我们可以考虑的一个有前景的领域是深度学习技术，包括 Transformer 和预训练语言模型，因此 NER 的性能可以进一步提高。

另一个令人兴奋的想法是为不同的职业（例如医生或律师）构建定制的 NER 系统。由于不同的行业有自己的身份类型和模式，因此在这些特定背景下创建 NER 系统可以提供更精确和相关的结果。

此外，多语言和跨语言的NER也是一个比以往增长更快的领域。随着业务的日益全球化，我们需要开发能够处理不同语言结构和脚本的NER系统。

结论