实体提取，也称为实体名称提取或命名 实体提取它是如 实体识别 (NER)，是一种信息提取技术，可从文本中识别关键元素，然后将其归类为预定义类别。这使非结构化数据变得机器可读（或结构化），并可用于标准自然语言处理 (NLP) 操作，例如检索信息、提取事实和回答问题。那么它究竟是如何工作的呢？
实体提取为何如此重要
文本以非结构化数据的形式出现在多种格式中，例如文档文件、电子表格、网页和社交媒体。识别文档中的实体（人物、地点、组织、概念、数字表达（例如日期、时间、货币金额、电话号码等）以及时间表达（例如日期、时间、持续时间、频率等））的能力使您能够理解它们所包含的信息并充分利用它们。
无论是需要审查数百份文件的分析师，还是需 手机号码数据 要整理数 TB 数据的调查记者（即像维基解密或巴拿马文件的规模），他们最初可能都不知道这些信息包含什么，也不知道应该寻找什么。
实体提取至少可以立即揭示信息关注的对象和内容，从而提供对未知数据集的有用视图。这使分析师能够在结构化语料库中查看所有实体类型（例如，人名、公司、品牌、城市、国家甚至电话号码），并将其用作进一步分析和调查的出发点。
工作中的实体提取
实体提取技术必须解决许多语言问题才能正确识 终极冷电子邮件策略 别和分类实体。虽然人类很容易区分不同类型的名称（例如，人、地点、组织、产品等），但语言的模糊性使这项任务对于机器来说尤其复杂。
机器面临的主要挑战之一是词性标注。这是根据单词定义和上下文将句子分解为适当词性（例如名词、动词、形容词、副词等）的过程。有了这些信息，机器可以识别名词短语，进而帮助识别主要实体。但成功的关键在于上下文。
基于关键词的 NER 系统
无法正确区分单词的所有可能含义，也无法区分 台湾数据库 单词的用法。例如，“橙色”可能代表颜色、水果、县或学校吉祥物，但关键词搜索无法区分它们。
提取规则是文本中实体提取的推动力，可以基于模式匹配、语言学、语法、语义或多种方法的组合。基于语义技术的实体提取使用逻辑来消除歧义并理解上下文，从而实现许多有用的下游操作，这些操作对许多行业的各种业务功能都很有价值。