创建命名实体识别 (NER) 的用例描述.
名字实体识别 (NER) 是自然语言处理 (NLP) 的一个子任务,它涉及识别和分类文本中的名字实体,分类成人名,组织名,位置,日期等预先定义的类别.NER的主要用途是从非结构化文本数据中提取结构化信息,可以用多种方式.例如,使用NER提取的信息可以通过识别和分歧不同名字实体之间提高搜索引擎结果的准确性.另一个用途是识别实体之间的关系,以构建语义分析的知识图形.NER还可以通过预先处理文本数据来提高识别名字实体的数据,并将其分类为易于检索的数据.NER可以用于提高各种业务流程的效率,如自动化,个人化,数据识别和数据分析.在该领域,NER是一个强大的工具,可以帮助客户从大量文本中获取信息,进行简单的数据分析和整理.