🔡 命名实体识别 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现一个命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）工具。该工具可以从文本中自动识别和提取关键实体，如人名、地点、组织、日期等。
基本原理¶
命名实体识别是自然语言处理中的一项基础任务，旨在定位和分类文本中的命名实体。这些实体通常包括人名、组织、地点、日期、时间、货币金额等。命名实体识别在信息提取、问答系统、文本摘要和内容推荐等应用中起着重要作用。
现代命名实体识别系统通常基于深度学习模型，特别是基于Transformer架构的预训练语言模型，如BERT、RoBERTa等。这些模型可以理解上下文，从而更准确地识别和分类实体。
交互式AI工具¶
以下是一个使用 Transformers.js 实现命名实体识别的基本示例：
如何使用¶
- 打开工具后，模型会自动加载（首次加载可能需要一些时间）
- 在文本框中输入要分析的文本，或点击示例文本
- 点击"识别实体"按钮
- 查看识别结果，支持三种查看方式：
- 高亮显示：直观地在原文中高亮显示识别到的实体
- 实体列表：按实体类型分类列出所有识别的实体
- 统计信息：提供实体数量、比例、密度等统计数据
支持的功能¶
- 多类型实体识别 - 支持识别人名、组织、地点、日期等多种实体类型
- 中文支持 - 适配中文文本的命名实体识别
- 实体高亮 - 使用不同颜色直观显示不同类型的实体
- 实体统计 - 提供详细的实体统计信息
- 多视图展示 - 支持高亮文本、实体列表和统计信息三种查看方式
- 示例文本 - 提供预设文本样例进行测试
支持的模型¶
在上面的示例中，我们使用了 bert-base-NER 模型，这是一个基于BERT的命名实体识别模型。它具有以下特点：
- 基于BERT架构，具有强大的上下文理解能力
- 已在多种语料库上进行了微调
- 支持多种常见实体类型的识别
- 适用于中文文本处理
- 较小的模型体积，适合在浏览器端运行
应用场景¶
- 信息提取 - 从文档中提取关键实体信息
- 新闻分析 - 识别新闻文章中的人物、组织和地点
- 智能搜索 - 增强搜索系统，支持按实体类型搜索
- 内容推荐 - 基于文章中提到的实体进行相关内容推荐
- 知识图谱构建 - 为构建知识图谱提供基础实体
- 文本摘要 - 帮助生成包含关键实体的摘要
- 法律文档分析 - 识别法律文档中的当事人、时间、地点等关键信息
- 医疗记录处理 - 从病历中提取患者、疾病、药物等医疗实体
进阶应用¶
- 实体关系提取 - 不仅识别实体，还识别实体之间的关系
- 事件提取 - 基于实体识别构建事件（如谁在何时何地做了什么）
- 命名实体消歧 - 解决同名实体的歧义（如区分不同的"李明"）
- 实体链接 - 将识别的实体链接到知识库中的实体（如维基百科条目）
- 自定义实体识别 - 训练模型识别特定领域的实体类型
这个命名实体识别工具展示了如何使用 Transformers.js 在浏览器中实现复杂的自然语言处理任务，帮助用户快速理解文本中的关键信息，为进一步的文本分析和知识提取奠定基础。