命名實體識別解釋
命名實體識別 (NER) 可作為非結構化文字和結構化資料之間的橋樑，使機器能夠篩選大量文字資訊並以分類形式提取有價值的資料區塊。透過在大量單字中精確定位特定實體，NER 改變了我們處理和利用文字資料的方式。
目的：NER 的主要目標是梳理非結構化文字並將特定區塊識別為命名實體，隨後將它們分類為預先定義的類別。將原始文字轉換為結構化資訊使資料更具可操作性，從而促進資料分析、資訊檢索和知識圖建構等任務。
工作原理：NER 的複雜性可以分為幾個步驟：
代幣化。在辨識實體之前，文字被分割成 阿爾及利亞電話號碼列表 標記，這些標記可以是單字、片語甚至句子。例如，「史蒂夫·賈伯斯共同創立了蘋果公司」將被拆分為「史蒂夫」、「賈伯斯」、「共同創立」、「蘋果」等標記。
實體識別。使用各種語言規則或統計方法，偵測潛在的命名實體。這涉及識別模式，例如名稱的大寫（“Steve Jobs”）或特定格式（例如日期）。
實體分類。一旦識別出實體，它們就會被分類為預先定義的類別，例如「人」、「組織」或「位置」。這通常是使用在標記資料集上訓練的機器學習模型來實現的。對於我們的範例，“Steve Jobs”將被分類為“Person”，“Apple”將被分類為“Organization”。
語境分析。 NER 系統經常考慮周圍環境以提高準確性。例如，在「Apple 發布了一款新 iPhone」這句話中，上下文幫助系統將「Apple」識別為一個組織而不是一種水果。
後處理。在初步識別和分類之後，可以應用後處理來細化結果。這可能涉及解決歧義、合併多令牌實體或使用知識庫來增強實體資料。
NER 的優點在於它能夠理解和解釋非結構化文本，這些文本構成了數位世界中資料的重要組成部分，從網頁和新聞文章到社群媒體貼文和研究論文。透過對命名實體進行識別和分類，NER 為這個龐大的文本景觀添加了一層結構和意義。
命名實體識別方法
命名實體識別 (NER) 多年來已經開發出許多方法，每種方法都是為了解決從大量文本環境中提取和分類命名實體的獨特挑戰而量身定制的。
基於規則的方法
基於規則的方法以手動制定的規則為基礎。它們根據語言模式、正規表示式或字典對命名實體進行識別和分類。雖然它們在實體定義明確的特定領域表現出色，例如從臨床筆記中提取標準醫學術語，但它們的可擴展性有限。由於預定義規則的嚴格性，他們可能會難以處理大型或多樣化的資料集。
統計方法
統計方法從手動規則轉變為採用隱馬可夫模型 (HMM) 或條件隨機場 (CRF) 等模型。他們根據從訓練資料中得出的可能性來預測命名實體。這些方法適用於具有充足標記資料集的任務。它們的優點在於對不同文字的概括，但它們的好壞取決於它們所輸入的訓練資料。
機器學習方法
機器學習方法透過使用決策樹或支援向量機等演算法更進一步。他們從標記資料中學習來預測命名實體。它們在現代 NER 系統中的廣泛採用歸因於它們在處理大量資料集和複雜模式方面的能力。然而，他們渴望大量的標記數據，並且計算要求很高。
深度學習方法
最新的方法是利用神經網路的力量的深度學習方法。循環神經網路 (RNN) 和 Transformer 因其能夠對文本中的長期依賴關係進行建模而成為許多人的首選。它們非常適合具有豐富訓練資料的大規模任務，但需要注意的是需要大量的運算能力。
混合方法
最後，NER 中不存在一刀切的方法，這導致了混合方法的出現。這些技術將基於規則的統計方法和機器學習方法交織在一起，旨在捕捉世界上最好的東西。當從不同來源提取實體時，它們特別有價值，提供多種方法的靈活性。然而，它們相互交織的性質可能使它們的實施和維護變得複雜。
命名實體識別用例
NER 已在各個領域得到應用，改變了我們提取和利用資訊的方式。以下是其一些關鍵應用的一瞥：
新聞聚合。 NER 有助於按提到的主要實體對新聞文章進行分類。這種分類有助於讀者快速找到有關特定人物、地點或組織的故事，從而簡化新聞消費流程。
客戶支援。使用 NER 分析客戶查詢變得更有效率。本公司可以迅速找出與特定產品或服務相關的常見問題，確保及時有效解決客戶的疑慮。
研究。對學者和研究人員來說，NER 是一個福音。它使他們能夠掃描大量文本，識別與他們的研究相關的特定實體的提及。這種自動提取加快了研究過程並確保了全面的數據分析。
法律文件分析。在法律領域，篩選冗長的文件以查找名稱、日期或地點等相關實體可能會很乏味。 NER 將這個過程自動化，使法律研究和分析更有效率。
命名實體辨識挑戰
即使該技術有望從非結構化資料中獲得結構化見解，但在命名實體識別 (NER) 領域中探索也面臨一系列挑戰。以下是該領域面臨的一些主要障礙：
含糊不清。言語可能具有欺騙性。像“亞馬遜”這樣的術語可能指的是河流或公司，這取決於上下文，這使得實體識別成為一項棘手的工作。
上下文依賴。單字的意思通常來自周圍的文字。科技文章中的「Apple」一詞可能指的是公司，而在食譜中，它可能指的是水果。理解這些細微差別對於準確的實體識別至關重要。
語言變化。人類語言豐富多彩，其中包含俚語、方言和地區差異，可能會帶來挑戰。一個地區的通用用語在另一個地區可能是陌生的，這使得 NER 流程變得複雜。
資料稀疏。對於基於機器學習的 NER 方法，全面標記資料的可用性至關重要。然而，獲取此類數據，尤其是不太常見的語言或專業領域的數據，可能具有挑戰性。
模型泛化。雖然模型可能擅長識別一個領域的實體，但在另一個領域可能會表現不佳。確保 NER 模型在各個領域都能很好地泛化是一個持續存在的挑戰。
應對這些挑戰需要結合語言專業知識、先進演算法和高品質數據。隨著 NER 的不斷發展，克服這些障礙的改進技術將成為研究和開發的前沿。
使用 NER 建立簡歷分析
在本節中，我們將學習如何建立履歷分析系統，幫助招募經理根據候選人的技能和屬性篩選候選人。
導入必要的套件
對於實體識別，我們將使用 spaCy。
對於視覺化，我們將使用 pyLDAvis、wordcloud、plotly 和 matplotlib.pyplot
對於資料載入和操作，我們將使用 pandas 和 numpy。
對於停用詞和詞詞形還原器，我們將使用 nltk。
載入資料和 NER 模型
我們將首先載入一個 CSV 文件，其中包含唯一 ID、履歷文字和類別。然後，我們將載入spacy“en_core_web_sm”模型。
