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NER 如何工作？命名实体识别技术基于三种主要方法：词典、规则和机器学习 2 ：• 基于词典或基于字典的方法依赖于来自不同来源（例如预先存在的标记数据集和在线资源）的预定义术语列表。在这种方法中，输入文本与词典中的条目匹配以识别命名实体。此方法可能难以对新命名实体和含义模糊或拼写变化的实体进行分类。• 基于规则的系统包含手动或自动构建的规则 3 ，旨在根据文本中的特定模式或标准检测实体。• 基于监督机器学习的方法可以通过从带注释的数据中学习，自动识别和分类新文本中的命名实体。此方法需要大量 4 带注释的训练数据来估计和微调模型的参数。虽然早期的 NER 系统主要依赖于词典和手工制定的基于规则的方法，但现代技术主要采用机器学习，因为它们能够很好地适应和推广到各种环境和领域。一些 NER 系统结合了多种方法来提高其性能和准确性。5 采用无监督机器学习的新兴 NER 系统（大型语言模型，如 BERT 6 、GPT-4、LlaMA 和 Mistral）可以提供一种替代方法，有助于减少通常耗时且昂贵的使用标记命名实体注释训练数据的过程。虽然这仍然是一种新颖的方法，但与传统的监督方法相比，它有潜力处理更复杂的任务。
人工智能可能的风险及缓解措施 - 命名实体识别
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