命名实体识别（NER）

命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一项基本任务，涉及自动识别非结构化文本中的命名实体并将其归入预定义的类别。这些实体可以是现实世界中的任何对象，如个人、组织、地点、日期、数量或货币价值。NER 的主要目标是从非结构化文本中提取结构化信息，使机器更容易理解和处理人类语言。通过将原始文本转换为机器可读的格式，NER 成为许多更高级人工智能应用的基础步骤，包括信息检索、问题解答和内容分析。

现代 NER 系统通常采用机器学习模型，特别是深度学习架构。这些模型在人类已标注实体的大型注释数据集上进行训练。通过这些训练数据，模型学会识别与不同实体类型相关的上下文模式和语言特征。BERT等高级模型和其他基于 Transformer 的架构在 NER 方面非常有效，因为它们可以处理句子的整个上下文，从而做出准确的预测。

实际应用

NER 是一项基石技术，为各行各业的众多应用提供了动力。通过构建信息结构，它可以实现自动化并提供有价值的见解。

• 内容推荐和搜索：新闻提供商和内容平台使用 NER 扫描文章，识别关键人物、地点和主题，然后对内容进行相应标记。这就提高了搜索结果的相关性，并为个性化内容推荐引擎提供了动力。例如，系统可以将 "苹果公司 "识别为一个组织，将 "蒂姆-库克 "识别为一个人，并将两者的相关文章链接起来。这是增强语义搜索能力的关键组成部分。
• 医疗保健领域的人工智能：在医疗领域，NER 可用于从临床笔记、研究论文和病历中提取关键信息。它可以识别病人姓名、疾病、症状、药物和剂量。这些结构化数据对于加速医学影像分析、简化临床试验匹配以及为医学研究构建全面的知识图谱至关重要。
• 客户支持自动化：聊天机器人和支持系统使用 NER 可以更有效地理解用户的询问。例如，在 "我的 iPhone 15 屏幕破裂了 "这句话中，NER 模型会将 "iPhone 15 "识别为产品，将 "屏幕破裂 "识别为问题。这样，系统就能自动对票据进行分类，并将其发送到正确的支持部门，从而提高效率。

NER 与相关概念

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）。NER 可确定讨论的内容，而情感分析则可确定作者的感受。
• 关键词提取： 这项任务可识别文本中的重要术语或短语。虽然某些关键词可以是命名实体，但关键词提取的范围更广，结构性更弱。NER 专门识别实体，并将它们归入预定义的类别，如 PERSON 或 LOCATION.如需了解更多信息，请访问 关键字提取来源.
• 物体检测：这是一项计算机视觉（CV）任务，利用边界框等技术识别和定位图像中的物体。NER 纯粹在文本数据上运行，而Ultralytics YOLO等模型则在视觉数据上执行检测，以完成各种检测任务。
• 自然语言理解（NLU）：自然语言理解（NLU）：一个更广泛的领域，涵盖对文本意义的整体理解，包括意图识别和关系提取。NER 被视为 NLU 中的一个特定子任务，仅侧重于实体识别和分类。
• 文本摘要：其目的是为长文档创建简明摘要。虽然它可能会使用 NER 来识别要包含在摘要中的关键实体，但其主要目标是浓缩，而不是提取。

工具和平台

强大的工具和程序库生态系统为开发 NER 模型提供了支持。

• 库： spaCy和NLTK等开放源代码库应用广泛，可为构建自定义 NER 系统提供预训练模型和工具。这些库可处理标记化和特征提取等复杂任务。
• 平台： Hugging Face Hub提供数以千计的预训练模型，包括许多用于 NER 的模型，这些模型可针对特定用例进行微调。为了管理端到端的模型生命周期，Ultralytics HUB等平台提供了强大的MLOps功能，从训练和验证到最终的模型部署。虽然 Ultralytics 专注于 CV 领域，但 MLOps 的原则适用于所有人工智能领域。您可以在我们的文档中找到更多详细信息。