Named Entity Recognition（NER）是一種自然語言處理技術，它的目的是識別文本中的具有特定意義的實體（也稱為命名實體）。這些命名實體可以是人名、地名、組織名、日期、時間、數量等等。
這項技術可以幫助機器更好地理解文本，提高自然語言處理的精度和效率，也可以用於許多應用場景，例如搜索引擎、機器翻譯、自動摘要、問答系統等。
舉例來說
● 台灣疫情近日爆發，中央流行疫情指揮中心每天都會公布最新的確診數字。在這個句子中，「台灣"」和 「中央流行疫情指揮中心"」都是命名實體，「確診數字」 則是一個數量實體。
● 台積電是一家全球知名的半導體公司，總部位於新竹科學園區。在這個句子中，「台積電」 和 「新竹科學園區」 都是命名實體，而「半導體公司」則為組織實體。
透過NER的技術就能夠很明確的從一段語句中得出一些重要的關鍵資訊， 而透過這些重要的關鍵資訊， 我們可以猜測意圖、情緒、甚至做出對應的處理， 就如同我們人與人交流的過程中， 從對方的對話中嘗試理解對方的意圖一樣， 而NER就是很簡單的將這些實體辨識出來， 至於應該做什麼處理就是另一篇故事囉。
幾個重要的步驟
數據收集
首先，你需要從可靠來源收集大量的標註好的文本數據。這些數據需要包含實體類別的標記信息，例如人名、地名、組織名等等。可以使用現成的標註好的語料庫，或者自己標註數據。
數據預處理
在訓練之前，你需要對數據進行預處理，例如斷詞、分句、標註等等。可以使用現成的斷詞工具、分句工具和標註工具來實現。
特徵設計
接下來，你需要設計一組特徵來表示每個詞語。常用的特徵包括詞向量、詞性標記、上下文特徵、字形特徵等等。你可以根據實際情況選擇不同的特徵，也可以組合多種特徵。
模型設計
在特徵設計完成後，你需要選擇一個合適的模型來進行訓練。常見的模型包括最大熵模型、隱馬爾可夫模型、條件隨機場模型和深度學習模型等。你可以根據實際情況選擇不同的模型，也可以使用集成學習方法組合多個模型。
模型訓練
在模型設計完成後，你需要使用訓練數據來訓練模型。訓練過程中需要調節模型的參數，以達到最好的效果。可以使用交叉驗證等方法來選擇最優的參數。
模型評估
在模型訓練完成後，你需要使用測試數據來評估模型的性能。常見的評估指標包括準確率、召回率、F1 值等等。
工具庫
以下是幾個著名的NER工具庫：
● SpaCy: SpaCy是一個流行的Python NLP庫，其中包括一個高效的NER模型，支持多種語言，包括英語、德語、西班牙語、法語等。SpaCy的NER模型可以快速且準確地識別文本中的實體，同時還支持自定義實體類別和擴充詞庫等功能。
●Stanford NLP: Stanford NLP是另一個著名的NLP工具庫，其中包括一個強大的NER模型，支持多種語言，包括英語、漢語等。Stanford NLP的NER模型基於深度學習技術，能夠進行高精度的實體識別，同時還支持自定義實體類別和擴充詞庫等功能。
● AllenNLP：AllenNLP是一個基於PyTorch的NLP庫，其中包括一個高效的NER模型，支持多種語言，包括英語、德語、西班牙語等。AllenNLP的NER模型基於深度學習技術，能夠進行高精度的實體識別，同時還支持自定義實體類別和擴充詞庫等功能。
常見的幾種方法
目前常見的方法包括規則法和機器學習法，後來發展深度學習技術甚至到近期的遷移式學習。
規則法是通過設計一系列規則來識別文本中的實體，這些規則可以基於語法、語義等方面進行設計，也可以利用正則表達式等工具進行匹配。規則法的優點是易於理解和調整，適用於處理特定領域的數據，但是需要手動編寫規則，對數據的泛化能力較差。
機器學習法則是基於標註好的數據集進行訓練，建立統計模型對實體進行識別和標記。機器學習法的優點是可以自動學習規律，具有較好的泛化能力，但需要標註大量的數據集，訓練和調優較為耗時。
深度學習技術在NER領域也有了廣泛的應用，如基於循環神經網絡（RNN）的模型和基於Transformer的模型，這些模型在大規模數據下具有很好的效果，但需要較大的計算資源和訓練時間。
結語
有了Named Entity Recognition之後讓機器更讀得懂我們的特徵，而藉由這些特徵搭配龐大的數據量，可以快速的統計出可能的意圖，藉由這些意圖進行後續的分析甚至聰明的推薦，進而發展更多的AI以更快更準確的角色輔助我們完成繁瑣工作，至於AI會有思考意識嗎？ 至少目前尚未有大幅度的感受，基本上還是在統計過去數據推估未來概率上發展，確實ChatGPT的出現讓我們眼睛為之一亮，也可能是AI發展史上的重大里程碑，唯一不變的是我們人類也要不斷的精進，不要讓繁瑣的工作成為我們唯一的技能，導致被淘汰的命運。
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