Post by account_disabled on Mar 4, 2024 5:59:42 GMT
这些 NLP 工具中最有用的是命名实体识别 (NER) 技术。与更简单的 NLP 技术不同，NER 是一种监督学习模型：在使用 NER 模型之前，您必须首先使用预定义实体类别的数据集对其进行训练。这种高度可定制的训练赋予了 NER 力量，因为您可以预先定义要提取的信息。 什么是命名实体识别（NER）？ NER，也称为实体分块或实体提取，是一种 NLP 技术，可扫描文本数据以识别和分类预定义的命名实体。
该过程从原始数据中提取结构化 电子邮件数据 数据（实体）。然后可以分析这些结构化数据以获得见解并应用于众多业务用例。 什么是命名实体？ 命名实体是每个陈述或句子中的基本信息，例如： 名称 人们 组织机构 地点 产品 时间单位 日期 时代 数字 测量 距离 金钱/定价 数量 命名实体是 NER 模型灵活性的关键：因为它们可以是您选择的任何内容，所以您能够训练模型以提取特定用例所需的准确信息。 NER 是如何运作的？
考虑一下阅读时会发生什么：当您的眼睛扫描单词时，您会自动识别任何命名实体。例如，当您阅读“ 2022 年 10 月 27 日，Wendy 离开梦幻岛并开始担任 Lost Boys Inc. 首席执行官的新职位”这句话时，您可能会认出以下命名实体： 日期：2022年6月27日 人物：温迪 地点：梦幻岛 职业：首席执行官 组织：迷失男孩公司 另一方面，机器使用二进制语言 (0, 1)。而0和1与人类语言的丰富性和深度相去甚远。
该过程从原始数据中提取结构化 电子邮件数据 数据（实体）。然后可以分析这些结构化数据以获得见解并应用于众多业务用例。 什么是命名实体？ 命名实体是每个陈述或句子中的基本信息，例如： 名称 人们 组织机构 地点 产品 时间单位 日期 时代 数字 测量 距离 金钱/定价 数量 命名实体是 NER 模型灵活性的关键：因为它们可以是您选择的任何内容，所以您能够训练模型以提取特定用例所需的准确信息。 NER 是如何运作的？
考虑一下阅读时会发生什么：当您的眼睛扫描单词时，您会自动识别任何命名实体。例如，当您阅读“ 2022 年 10 月 27 日，Wendy 离开梦幻岛并开始担任 Lost Boys Inc. 首席执行官的新职位”这句话时，您可能会认出以下命名实体： 日期：2022年6月27日 人物：温迪 地点：梦幻岛 职业：首席执行官 组织：迷失男孩公司 另一方面，机器使用二进制语言 (0, 1)。而0和1与人类语言的丰富性和深度相去甚远。