命名实体识别的应用

命名实体识别是信息提取的第一步因此在使机器理解自然语言并基于自然语言执行各种任务方面起着重要作用。命名实体识别现在可以用于各种行业和场景以简化并自动化流程。

·在线内容包括文章、报告和博客帖子它们通常会被标记以便用户能够更容易地搜索并快速了解确切内容。

搜索算法也受益于这些标签。如果用户要在搜索算法中输入关键词而不是搜索每篇文章的所有单词这将需要很长时间

客户反馈对任何服务或产品提供公司都很重要。通过命名实体识别器运行客户投诉和审查生成标签可以帮助根据位置、产品类型和反馈类型正面或负面对其进行分类

命名实体识别器类型

与词性标注器的情况一样有两种设计命名实体识别器的一般方法通过定义规则来识别实体的语言学方法或者使用统计模型来准确确定命名实体属于哪个类别的随机方法。

1.基于规则的NER

基于规则的NER的工作方式与基于规则的词性标注器的工作方式相同。

2.随机NER

这些模型包括使用统计数据命名和识别实体的所有模型。随机命名实体识别有几种方法。

·最大熵分类

这是一个机器学习分类模型。它仅根据提供给它的信息语料库来计算命名实体落入特定类别的概率

·隐马尔可夫模型

该方法与词性标注部分中解释过的方法相同但隐藏的状态集不是词性标注而是命名实体的类别。

自然语言处理使机器能够理解人类的语言正如我们学会了如何理解和处理语言一样机器也被教会了。更好地理解语言并使机器为现实世界做出贡献的两种方法是词性标注和命名实体识别。前者是将词性标签分配给单个单词的过程以便机器能够学习上下文而后者是识别命名实体并对其进行分类以便从语料库中提取有价值的信息。这些过程的执行方式有所不同算法可以是有监督的或无监督的方法可以是基于规则的或随机的。不管怎样目标是一样的那就是用人类的自然语言理解和交流。