API для распознавания именованных сущностей (NER) с генеративным искусственным интеллектом

Что такое NER?

NER расшифровывается как Named Entity Recognition (распознавание именованных сущностей). Это подзадача, которая включает в себя идентификацию и классификацию именованных сущностей в тексте по заранее определенным категориям, таким как имена людей, организаций, местоположения, выражения времени, количества, денежные значения, проценты и т. д.

Генеративные модели, такие как GPT-5, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Yi 34B или Mixtral 8x7B, очень хорошо справляются с извлечением сущностей.

NER очень важен для многих приложений НЛП, таких как ответы на вопросы, резюмирование текста и машинный перевод, поскольку он предоставляет подробную информацию о ключевых элементах текста, позволяя глубже понять и обработать его. Например, знание того, что слово "Париж" относится к определенному месту в данном тексте, может существенно повлиять на интерпретацию этого текста и ответ, генерируемый системой НЛП.

Допустим, у вас есть следующее предложение:

Джон Доу - веб-разработчик в компании Google.

Вы хотите автоматически определить, что "Джон Доу" - это имя, "веб-разработчик" - это должность, а "Google" - это компания. Именно это и собирается сделать NER.

Аннотация NER

Некоторые примеры использования извлечения сущностей

Мир полон неструктурированных данных, особенно в Интернете. Умение извлекать из них структурированную информацию может дать доступ к большому количеству ценных сведений. Вот несколько примеров.

Сортировка запросов клиентов

При работе с большим количеством запросов клиентов (поддержка, продажи, ...) определенно помогает применение NER для автоматической сортировки входящих запросов. Например, вы можете автоматически извлекать тип продукта, указанный в запросе, и направлять его в нужную службу.

Извлечение финансовых данных

Извлечение и консолидация финансовых данных может быть долгим и утомительным занятием. NER может определенно повысить вашу производительность, помогая извлекать нужные данные за секунду.

Предварительная обработка резюме/соисканий

HR-службам иногда бывает трудно читать все эти заявки. Для экономии времени им может быть интересно автоматически выделять интересные объекты, такие как названия компаний, навыки...

Извлечение ссылок

Многие B2B-ссылки можно найти на публичных веб-сайтах или в брошюрах компаний, но их извлечение вручную иногда может оказаться сложной задачей. Благодаря NER вы можете автоматически извлечь человека, его должность и компанию, если они существуют.

API NER для NLP Cloud

NLP Cloud предлагает API для извлечения сущностей, который позволяет выполнять распознавание именованных сущностей "из коробки" на основе spaCy, Ginza или более продвинутых генеративных моделей ИИ, эквивалентных GPT-5 или GPT-4, таких как GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Dolphin, Yi 34B, Mixtral 8x7B и других. Для расширенного извлечения сущностей из конкретных документов мы рекомендуем настраивать собственные генеративные модели для NER на NLP Cloud.

Для получения более подробной информации см. нашу документацию об извлечении сущностей здесь. Для расширенного использования см. конечную точку API генерации текста здесь. И легко протестировать извлечение сущностей на нашей игровой площадке.

Одно дело - тестировать NER локально, а другое - надежно использовать его в производстве. С NLP Cloud вы можете сделать и то, и другое!

Попробуйте NER
бесплатно

Часто задаваемые вопросы

Что такое распознавание именованных сущностей (NER)?

Распознавание именованных сущностей (NER) - это подзадача извлечения информации, которая идентифицирует и классифицирует именованные сущности в тексте по заранее определенным категориям, таким как имена людей, организаций, местоположения, выражения времени, количества, денежные значения, проценты и т. д. Это фундаментальная техника обработки естественного языка (NLP), используемая для информационного поиска, систем ответов на вопросы и извлечения знаний.

Какие общие категории используются в NER?

Общие категории, используемые при распознавании именованных сущностей (NER), включают имена людей, организации, местоположение, даты, время, денежные суммы, проценты и количества. Эти категории помогают идентифицировать и классифицировать ключевые элементы в тексте для извлечения и анализа информации.

Как современные системы NER справляются с неоднозначностью языка и сложными структурами?

Современные системы распознавания именованных сущностей (NER) используют передовые алгоритмы машинного обучения, в частности архитектуры глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформаторы, для анализа контекста и семантических связей в тексте, что позволяет им справляться с неоднозначностью и сложными лингвистическими структурами. Они используют огромные объемы аннотированных обучающих данных и предварительно обученные языковые модели для точного предсказания сущностей даже в присутствии неоднозначных или сложных конструкций.

Могут ли системы NER распознавать новые или неизвестные сущности?

Системы NER (Named Entity Recognition) в первую очередь распознают сущности, на которых они были обучены, но их способность распознавать новые или неизвестные сущности зависит от общности обучающих данных и адаптивности алгоритмов. Некоторые продвинутые системы, особенно те, которые используют глубокое обучение и контекстное понимание, могут делать выводы или обобщать, чтобы идентифицировать ранее невидимые сущности, обучаясь на основе контекста, в котором они появляются. На NLP Cloud вы сможете идеально распознавать новые или неизвестные сущности!

Какие языки поддерживает ваш AI API для извлечения сущностей?

Мы поддерживаем извлечение сущностей на 100 языках

Как быстро API ИИ возвращает сущности?

Это зависит от размера текста и используемой модели искусственного интеллекта. В целом время отклика составляет около пары секунд.

Как оценить точность NER?

Для оценки точности системы распознавания именованных сущностей (NER) обычно используются показатели точности, запоминания и F1, основанные на истинно положительных, ложно положительных и ложно отрицательных результатах. Эти показатели сравнивают результаты работы системы с аннотированным вручную золотым стандартом или базовой истиной, чтобы определить, насколько хорошо система идентифицирует и классифицирует именованные сущности.

Могу ли я попробовать ваш API NER бесплатно?

Да, как и все модели на NLP Cloud, конечную точку API NER можно протестировать бесплатно

Как ваш API ИИ обеспечивает конфиденциальность и безопасность данных в процессе извлечения сущностей?

NLP Cloud уделяет особое внимание конфиденциальности данных: мы не регистрируем и не храним содержимое запросов, которые вы делаете к нашему API. NLP Cloud соответствует требованиям HIPAA и GDPR.