命名实体识别（NER）

命名实体识别的工作原理

NER 系统分析文本的语言结构和上下文，以定位和分类实体。早期的系统主要依赖语法规则和词典，而现代方法则利用机器学习（ML），尤其是深度学习（DL）。Transformers等模型擅长理解上下文和微妙的语言模式，因此准确率更高。这一过程通常包括识别潜在的实体（单词或短语），然后将其归入预定义的类别（如个人、组织、地点）。

例如，在 "桑达尔-皮查伊在山景城的活动中宣布了Google最新的人工智能模型 "这句话中，NER 系统会将 "桑达尔-皮查伊 "识别为一个人，将 "Google"识别为一个组织，将 "山景城 "识别为一个地点。这种结构化输出对下游任务的作用远远超过单纯的原文。

相关性和应用

文字识别（NER）是一项基础技术，通过对文本信息进行结构化处理，可在各个领域实现众多应用：

• 信息提取：系统可以扫描大量文件（如新闻报道或研究论文）以提取关键实体，从而加快信息检索和分析。例如，金融分析师可以使用 NER 从收益报告中提取公司名称和货币价值。阅读有关 NER 技术的调查。
• 客户支持自动化：聊天机器人和支持系统使用 NER 识别客户查询中提到的产品名称、用户 ID 或问题类型等关键细节，从而实现高效路由和生成回复。请浏览Google 自然语言人工智能示例。
• 内容推荐：通过识别文章或视频中提到的实体（如人物、主题或地点），平台可以向用户推荐更相关的内容。
• 医疗信息学：NER 对于从临床笔记中提取病人姓名、疾病、药物和症状等信息至关重要，有助于病历管理和研究。它可以通过将研究结果与文本报告关联起来，为医学图像分析等任务提供支持。
• 语义搜索：通过理解查询中的实体来增强搜索引擎的能力，从而获得更准确、与上下文更相关的结果。

与相关概念的主要区别

NER 经常与其他 NLP 任务一起使用，但有其独特的侧重点：

• 情感分析：确定文本中表达的情感基调（积极、消极、中性），而不是识别具体的实体。NER 可识别情感的内容（如产品），而情感分析则可识别用户的感受。
• 文本摘要：旨在为较长的文本创建一个简短的版本，保留关键信息，但不一定侧重于对所有命名实体进行分类。
• 物体检测： 计算机视觉（CV）任务，用于识别和定位图像或视频中的物体。NER 专门处理文本数据。不过，在多模态应用中，如分析从图像中提取的文本，NER 可作为 CV 的补充。
• 自然语言理解（NLU）：自然语言理解（NLU）：一个更广泛的领域，专注于让机器理解文本的含义。NER 被认为是 NLU 中的一个基本子任务。

技术和工具

有几个库和平台可促进 NER 的实施：

• spaCy和NLTK等开源库提供了强大的 NER 功能。
• Hugging Face提供了大量针对 NER 任务进行微调的预训练Transformer 模型。
• Ultralytics HUB等平台提供了管理人工智能项目的工具，包括训练和部署模型。虽然像 Ultralytics YOLO等视觉模型，但该平台也可以成为包含 NER 等 NLP 任务的大型管道的一部分，尤其是在分析视觉和文本数据的系统中。查看Ultralytics 文档，了解有关模型管理和部署的更多信息。