每次我們聽到一個單詞或閱讀一段文字時，我們都有自然的能力來識別單詞並將其分類為人物、地點、位置、價值觀等。 人類可以快速識別一個詞，對其進行分類並理解上下文。 例如，當您聽到“史蒂夫·喬布斯”這個詞時，您可以立即想到至少三到四個屬性並將實體分為幾類，
- 人： 史蒂夫·喬布斯
- 公司： Apple
- 地點： 加利福尼亞州
由於計算機沒有這種天生的能力，它們需要我們的幫助來識別單詞或文本並對其進行分類。 這是哪裡 命名實體識別 （NER） 發揮作用。
讓我們簡要了解一下 NER 及其與 NLP 的關係。
什麼是命名實體識別 (NER)？
命名實體識別是自然語言處理的一部分。 的主要目標 NER 是處理 結構化和非結構化數據 並將這些命名實體分類為預定義的類別。 一些常見的類別包括姓名、地點、公司、時間、貨幣價值、事件等。
簡而言之，NER 處理：
- 命名實體識別/檢測——識別文檔中的一個詞或一系列詞。
- 命名實體分類——將每個檢測到的實體分類為預定義的類別。
但是 NER 與 NLP 有什麼關係呢？
自然語言處理有助於開發能夠從語音和文字中提取含義的智慧機器。機器學習透過大量訓練來幫助這些智慧系統繼續學習 自然語言 數據集.
一般來說，NLP 包括三大類：
- 理解語言的結構和規則—— 句法
- 導出單詞、文本和語音的含義並識別它們的關係—— 語義
- 識別和識別口語並將其轉換為文本 - 演講
NER 有助於 NLP 的語義部分，提取單字的含義，根據它們的關係識別和定位它們。
深入探討常見的 NER 實體類型
命名實體識別模型將實體分類為各種預先定義類型。了解這些類型對於有效利用 NER 至關重要。以下是一些最常見的問題的詳細介紹：
- 人（人）： 識別個人的姓名，包括名字、中間名和姓氏、頭銜和敬稱。例：納爾遜曼德拉、無名氏博士
- 組織（ORG）： 認可公司、機構、政府機構和其他有組織的團體。例：Google、世界衛生組織、聯合國
- 地點（LOC）： 檢測地理位置，包括國家、城市、州、地址和地標。例：倫敦、珠穆朗瑪峰、時代廣場
- 日期（日期）： 提取各種格式的日期。範例：1 年 2024 月 2024 日、01-01-XNUMX
- 時間（時間）： 辨識時間表達式。例：下午 3:00、15:00
- 數量（QUANTITY）： 識別數值數量和測量單位。例：10 公斤，2 公升
- 百分比（PERCENT）： 檢測百分比。例：50%、0.5
- 金錢（金錢）： 提取貨幣價值和貨幣。例：100 美元、50 歐元
- 其他（其他）： 不適合其他類型的實體的包羅萬象的類別。例：諾貝爾獎，iPhone 15”
命名實體識別的範例
預定的一些常見示例 實體分類 -
蘋果： 被標記為 ORG（組織）並以紅色突出顯示。 今天是： 標記為日期並以粉紅色突出顯示。 第二： 標記為 QUANTITY 並以綠色突出顯示。 iPhone SE： 被標記為 COMM（商業產品）並以藍色突出顯示。 4.7英寸： 標記為 QUANTITY 並以綠色突出顯示。
命名實體識別中的歧義
一個術語所屬的類別對於人類來說在直覺上是很清楚的。 然而，計算機並非如此——它們會遇到分類問題。 例如：
曼徹斯特城 （文章結構) 贏得了英超聯賽獎杯，而在下面的句子中，組織的用法有所不同。 曼徹斯特城 （地點) 是紡織和工業強國。
您的 NER 模型需要 訓練數據 進行準確的 實體抽取 和分類。 如果你正在用莎士比亞英語訓練你的模型，不用說，它無法破譯 Instagram。
不同的NER方法
一個主要目標 NER模型 是對文本文檔中的實體進行標註，並對其進行分類。 為此，通常使用以下三種方法。 但是，您也可以選擇組合一種或多種方法。 創建NER系統的不同方法是：
基於字典的系統
基於字典的系統可能是最簡單和最基本的 NER 方法。 它將使用包含許多單詞、同義詞和詞彙集合的字典。 系統將檢查文本中存在的特定實體是否也在詞彙表中可用。 通過使用字符串匹配算法，對實體進行交叉檢查。
使用這種方法的一個缺點是需要不斷升級詞彙數據集以使 NER 模型有效運行。
基於規則的系統
在這種方法中，信息是基於一組預先設定的規則來提取的。 使用了兩組主要規則，
基於模式的規則 – 顧名思義，基於模式的規則遵循文檔中使用的形態模式或單詞串。
基於上下文的規則 – 基於上下文的規則取決於文檔中單詞的含義或上下文。
基於機器學習的系統
在基於機器學習的系統中，統計建模用於檢測實體。 在這種方法中使用了基於特徵的文本文檔表示。 您可以克服前兩種方法的幾個缺點，因為模型可以識別 實體類型 儘管它們的拼寫略有不同。
深入學習
NER 的深度學習方法利用 RNN 和 Transformer 等神經網路的力量來理解長期文本依賴性。使用這些方法的主要好處是它們非常適合具有豐富訓練資料的大規模 NER 任務。
此外，他們可以從數據本身學習複雜的模式和特徵，從而無需手動培訓。但有一個問題。這些方法需要大量的運算能力來進行訓練和部署。
混合方法
這些方法結合了基於規則、統計和機器學習等方法來提取命名實體。目標是結合每種方法的優點，同時最大限度地減少其缺點。使用混合方法的最佳部分是透過合併多種技術獲得的靈活性，透過這些技術可以從不同的資料來源中提取實體。
然而，這些方法最終可能會比單一方法複雜得多，因為當您合併多個方法時，工作流程可能會變得混亂。
命名實體識別 (NER) 的用例？
揭示命名實體識別 (NER) 的多功能性：
- 聊天機器人： 透過識別關鍵實體，幫助 GPT 等聊天機器人理解使用者查詢。
- 客戶支持： 依產品將回饋分類，加快回應時間。
- 財經： 從財務報告中提取關鍵數據，用於趨勢分析和風險評估。
- 衛生保健： 從電子健康記錄 (EHR) 中提取患者資料。
- 人力資源： 透過總結申請人資料和管道回饋來簡化招募。
- 新聞提供者： 將內容分類為相關訊息，加快報告速度。
- 推薦引擎： 像 Netflix 這樣的公司使用 NER 根據用戶行為提供個人化推薦。
- 搜索引擎： 透過對網頁內容進行分類，NER 提高了搜尋結果的準確性。
- 情緒分析：Extracts 從評論中提及品牌，推動情緒分析工具的發展。
- 電子商務： 增強個人化的購物體驗。
- 法律： 分析合約和法律文件。
誰使用命名實體識別 (NER)？
NER（命名實體識別）作為強大的自然語言處理（NLP）技術之一，已應用於各個行業和領域。這裡有些例子：
- 搜索引擎： NER 是 Google 和 Bing 等現代搜尋引擎的核心元件。它用於對網頁和搜尋查詢中的實體進行識別和分類，以提供更相關的搜尋結果。例如，在 NER 的幫助下，搜尋引擎可以根據上下文區分「Apple」公司和「apple」水果。
- 聊天機器人： 聊天機器人和人工智慧助理可以使用 NER 來理解用戶查詢中的關鍵實體。透過這樣做，聊天機器人可以提供更精確的回應。例如，如果您詢問“查找中央公園附近的意大利餐廳”，聊天機器人會將“意大利”理解為美食類型，將“餐廳”理解為地點，將“中央公園”理解為位置。
- 調查新聞學：著名媒體組織國際調查記者聯盟 (ICIJ) 使用 NER 分析巴拿馬文件，這是一次大規模洩露的 11.5 萬份金融和法律文件。在本例中，NER 用於自動識別數百萬份非結構化文件中的人員、組織和位置，從而發現隱藏的離岸逃稅網路。
- 生物信息學： 在...方面 生物信息學，NER用於從生物醫學研究論文和臨床試驗報告中提取基因、蛋白質、藥物和疾病等關鍵實體。這些數據有助於加快藥物發現的進程。
- 社交媒體監控： 社群媒體上的品牌使用 NER 來追蹤其廣告活動的整體指標以及競爭對手的表現。例如，有一家航空公司使用 NER 來分析提及其品牌的推文。它可以檢測到有關特定機場「行李遺失」等實體的負面評論，以便他們能夠盡快解決問題。
- 內容廣告： 廣告平台使用 NER 從網頁中提取關鍵實體，以在內容旁邊顯示更相關的廣告，最終提高廣告定位和點擊率。例如，如果 NER 在旅遊部落格上偵測到“夏威夷”、“飯店”和“海灘”，則廣告平台將顯示夏威夷度假村的優惠訊息，而不是一般的連鎖飯店。
- 招募和履歷篩選： 您可以指示 NER 根據申請人的技能、經驗和背景為您找到所需的確切技能和資格。例如，招聘機構可以使用 NER 自動配對候選人。
命名實體識別 (NER) 在各行業的應用
NER 在與自然語言處理和建立訓練資料集相關的許多領域都有多個用例 機器學習 深入學習 解決方案。一些應用程式是：
客戶服務
NER 系統可以根據產品名稱、規格、分公司位置等重要資訊輕鬆發現相關的客戶投訴、查詢和回饋。 透過過濾優先關鍵字，對投訴或回饋進行適當分類並轉移到正確的部門。
高效的人力資源
NER 透過快速總結申請人的履歷，幫助人力資源團隊改善招募流程並縮短時間。 NER 工具可以掃描履歷並提取相關資訊——姓名、年齡、地址、資格、大學等。
此外，人力資源部門還可以使用NER工具通過過濾員工投訴並將其轉發給相關部門負責人來簡化內部工作流程。
內容分類
內容分類對於新聞提供商來說是一項艱鉅的任務。 將內容分類為不同的類別可以更容易地發現、獲得見解、識別趨勢和理解主題。 一個命名 實體識別 工具可以為新聞提供者派上用場。 它可以掃描許多文章，識別優先關鍵字，並根據人員、組織、位置等提取信息。
優化搜索引擎
準確的內容推薦
一些現代應用程式依賴 NER 工具來提供優化和客製化的客戶體驗。 例如，Netflix 使用命名實體識別根據用戶的搜尋和觀看歷史記錄提供個人化推薦。
命名實體識別讓您的 機器學習 模型更加高效可靠。 但是，您需要高品質的訓練資料集，以便您的模型能夠以最佳水平工作並實現預期目標。 您所需要的只是一個經驗豐富的服務合作夥伴，他們可以為您提供可供使用的優質資料集。 如果是這樣的話，Shaip 是您最好的選擇。 請聯絡我們以取得全面的 NER 資料集，以協助您為 AI 模型開發高效且先進的 ML 解決方案。
[另請閱讀： 什麼是自然語言處理？ 它是如何工作的，好處，挑戰，例子
命名實體識別如何運作？
深入研究命名實體識別 (NER) 領域，揭示了一個包含幾個階段的系統之旅：
符號化
最初，文字資料被分割成更小的單元，稱為標記，其範圍可以從單字到句子。 例如，語句「Barack Obama was the President of the USA」被分割為「Barack」、「Obama」、「was」、「the」、「president」、「of」、「the」和「token」美國」。
實體檢測
利用語言指南和統計方法的結合，潛在的命名實體受到關注。 在此階段，識別姓名大寫（「Barack Obama」）或不同格式（如日期）等模式至關重要。
實體分類
檢測後，實體被分類為預先定義的類別，例如「人」、「組織」或「位置」。 在標記資料集上培育的機器學習模型通常會推動這種分類。 在這裡，“巴拉克·奧巴馬”被標記為“人”，“美國”被標記為“位置”。
情境評估
NER 系統的能力通常可以透過評估周圍環境來放大。 例如，在短語“華盛頓見證了歷史性事件”中，上下文有助於將“華盛頓”識別為一個地點而不是一個人名。
評估後細化
在初步識別和分類之後，可能會進行後評估細化以完善結果。 此階段可解決歧義、融合多令牌實體或利用知識庫來增強實體資料。
這種描述的方法不僅揭開了 NER 核心的神秘面紗，還優化了搜尋引擎的內容，增強了 NER 所體現的複雜過程的可見性。
NER 工具和函式庫比較：
幾個強大的工具和庫有助於 NER 的實施。以下是一些流行選項的比較：
| 工具/函式庫 | 完整看板介紹 | 我們的強項 | 弱點 |
|---|---|---|---|
| 空間 | Python 中快速且有效率的 NLP 函式庫。 | 性能卓越，易於使用，提供預訓練模型。 | 對英語以外的語言的支援有限。 |
| NLTK | Python 中的綜合 NLP 函式庫。 | 功能廣泛，適合教育目的。 | 可能比 spaCy 慢。 |
| 斯坦福大學CoreNLP | 基於Java的NLP工具包。 | 高度準確，支援多種語言。 | 需要更多的計算資源。 |
| 開放式自然語言處理 | 基於機器學習的 NLP 工具包。 | 支援多種語言，可自訂。 | 設定起來可能很複雜。 |
NER 的好處與挑戰？
為妳而設的優點:
- 信息提取：NER 識別關鍵數據，幫助資訊檢索。
- 內容組織：它有助於對內容進行分類，對資料庫和搜尋引擎很有用。
- 增強的用戶體驗：NER 細化搜尋結果並個人化推薦。
- 富有洞察力的分析：有利於情緒分析和趨勢偵測。
- 自動化的工作流程：NER 促進自動化，節省時間和資源。
限制/挑戰：
- 歧義消解：難以將「亞馬遜」等類似實體區分為河流或公司。
- 特定領域的適應：跨不同領域的資源密集。
- 語言差異： 效果因俚語和地區差異而異。
- 標記數據稀缺：需要大量標記資料集進行訓練。
- 處理非結構化數據: 需要先進的技術。
- 績效衡量：準確評估很複雜。
- 實時處理：平衡速度與準確性具有挑戰性。
- 上下文依賴： 準確性取決於對周圍文字細微差別的理解。
- 資料稀疏性： 需要大量標記資料集，特別是對於利基領域。
NER的未來
雖然命名實體識別（NER）是一個成熟的領域，但仍有許多工作要做。我們可以考慮的一個有前景的領域是深度學習技術，包括 Transformer 和預訓練語言模型，因此 NER 的表現可以進一步提高。
另一個令人興奮的想法是為不同的職業（例如醫生或律師）建立客製化的 NER 系統。由於不同的行業有自己的身份類型和模式，因此在這些特定背景下創建 NER 系統可以提供更精確和相關的結果。
此外，多語言和跨語言的NER也是一個比以往更快成長的領域。隨著業務的日益全球化，我們需要開發能夠處理不同語言結構和腳本的NER系統。
結論
命名實體識別 (NER) 是一種強大的 NLP 技術，可識別文字中的關鍵實體並對其進行分類，使機器能夠更有效地理解和處理人類語言。從增強搜尋引擎和聊天機器人到支援客戶支援和財務分析，NER 在各個行業都有多種應用。雖然歧義解決和處理非結構化資料等領域仍存在挑戰，但持續的進步，特別是深度學習的進步，有望進一步完善 NER 的能力並擴大其未來的影響。
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