命名實體識別

命名實體識別是一種使用自然語言處理方法從文字中擷取資料的人工智慧（AI）技術。其使電腦系統能夠理解文字資料中包含的資訊。然後可以對擷取的資料進行分析和分類，以便更容易理解和用於後續的資料處理和分析步驟。

探索命名實體識別技術的各種應用，以及其在 AI 進步中的重要性和不可或缺的角色。

什麼是命名實體識別？

命名實體識別（NER）的定義：命名實體識別是自然語言處理的組成部分，用於識別文字內文中的類別。 

此流程也稱為實體擷取、區塊化和識別，電腦系統會從文字資訊中擷取識別資料。隨後，系統將資料歸入各類範疇，其稱為「命名實體」。

使用命名實體識別來識別的這些類別可以專門指定給使用案例，因此該技術本身就適用於各種用途。NER 模型也可以隨著時間的推移而改善，因為其分析的資料和文字越多，就越正確和簡潔地分類資訊片段。

命名實體識別方法可以與機器學習一起使用，使流程更有效率和更動態，並且也可以應用於 AI 驅動的模型。這種方法使命名實體識別和 AI 驅動的模型能夠隨著時間的推移而改進。

命名實體識別如何運作？

命名實體識別使用預測建模和機器學習技術從文字中擷取實體。此流程涉及應用基於文法的演算法，其經過預先標記資料集的訓練，學習如何識別這些實體。

經過訓練後，即可分析非結構化資料，在處理更多資料時，以更高的準確度識別命名實體。分析的資料越多，識別這些實體的能力就越好。

無論使用何種特定類型，NER 流程都有幾個步驟。 

1. 資料蒐集：使用 NER 的第一步是彙總資料集。這種彙總是收集完整資料集的關鍵步驟。擁有帶有註解文字的資料集是理想的起點。
2. 資料處理：資料必須正確格式化，以避免之後在流程中發生任何問題。有幾種方法可以為命名的實體識別格式化資料，包括 pandas DataFrame、CoNLL 和 LayoutLM。
3. 功能擷取：此步驟涉及在分析前識別和擷取上下文資訊。其增強了模型準確識別實體的能力。
4. 模型訓練：這是自然的下一步，特別是在與機器學習或深度學習模型合作時，在分析資料之前，為模型提供必要的資訊。
5. 模型測試： 在執行模型之前，請務必以較小的樣本大小進行測試，以確保正確設定，且不會進行任何不需要的分析。
6. 推論：成功測試後，模型已準備好分析看不見的資料和文字。在此階段，NER 系統應能夠準確識別和分類命名實體。

命名實體識別的歷史為何？

命名實體識別源自於 20 世紀初以來，一直在開發的自然語言處理技術。隨著自然語言處理在 2000 年代迅速成長和發展，將命名實體識別視為一種概念誕生了。 

NER 是自然語言處理的自然演進，新增了使用預先定義的分組對文字資料進行分類的過程。資料科學家探索使用電腦演算法更自然、更有效率地從文字中擷取意義的方法時，仍是研究的主題。

命名實體識別的主要類型是什麼？

命名實體識別不限於機器學習，其包括四種不同的類型和方法。

• 機器學習系統需要大量的訓練資料，但整體而言卻能提供更高的價值。這種技術可以包括傳統的機器學習方法，例如決策樹，但也可以包括更複雜的方法，例如神經網路。 
  此系統的關鍵獨特賣點（USP）是語意解析。這使機器能夠更好地理解文字，因為它可以轉換為更容易解釋和理解的內容，從而產生更有效的輸出。
• 神經網路也用於 NER 的深度學習系統。這些網路檢查正在分析的文字中的句子結構。深度學習通常是訓練此 AI 模型更有效的方式，因為它可以以類似的方式處理大量資料，但能自主學習。
• 字典式系統為系統提供廣泛的詞彙，以交叉檢查命名實體。此系統的一個問題是，命名實體的不同拼寫會導致 NER 流程中的混淆。
• 規則式系統基本上是「翻譯」或建構語言規則，從而使命名實體識別成為可能。根據結構和文法特徵建立一組規則，可加速 NER 流程，但建立產生高品質資料所需的規則集可能非常耗時。

如何使用命名實體識別？

命名實體識別作為 AI 工具的多功能性是其優勢之一。其可以廣泛應用於各種產業和使用案例。

在法律領域中，NER 在必須分析冗長的法律文件時可能非常寶貴。在時間限制下，使用 NER 方法提取重要名稱、日期和標題可提高效率，並在繁忙的行業中推動更有效、更快速的工作方式。這些好處並不僅限於法律領域。許多領域都受益於這種分析重要文件的方法。

客戶支援是 NER 的另一個關鍵使用案例。使用命名實體識別分析客戶查詢，有助於找出客戶的問題並快速解決。在這些情況下，命名實體識別可以用作自然語言處理之上的步驟，以確保對客戶和客戶的回應準確無誤。

NER 也是廣泛內容推薦的強大工具。從建議另一篇文章以在個人的熱門新聞網站上閱讀，或根據該人串流的歷史記錄推廣觀看的新系列或影片，NER 可以識別使用者選擇中的相似性和差異。系統定義明確的實體以進行識別和分類，一套嚴格的參數可確保回應和輸出準確且功能正常。