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Azure AI 语言中的命名实体识别 (NER) 是什么？

项目
09/27/2024

命名实体识别 (NER) 是 Azure AI 语言提供的功能之一，它是云中机器学习和 AI 算法的集合，可用于开发涉及书面语言的智能应用程序。 NER 功能可以识别非结构化文本中的实体并进行分类。例如：人员、地点、组织和数量。预生成的 NER 功能具有预设的已识别实体列表。使用自定义 NER 功能，可以训练模型以识别特定于用例的专用实体。

快速入门介绍了入门说明，指导您完成向服务发出请求。
操作指南包含以更具体的方式或自定义方式使用服务的说明。
概念性文章对服务的功能和特性进行了深入说明。

注意

从 API 版本 2023-04-15-preview 开始，实体解析升级到了实体元数据。如果调用的 API 预览版本不低于 2023-04-15-preview，请查看实体元数据文章以使用解析功能。

典型工作流

若要使用此功能，需要提交数据进行分析并处理应用程序中的 API 输出。分析按原样执行，不会对数据所用的模型进行额外的自定义。

创建 Azure AI 语言资源，它会授权你访问 Azure AI 语言提供的功能。它会生成一个密码（称为密钥）和一个终结点 URL，你将使用它们来对 API 请求进行身份验证。
使用 REST API 或 C#、Java、JavaScript 和 Python 的客户端库创建请求。还可以使用批处理请求发送异步调用，以将多个功能的 API 请求合并到一个调用中。
发送包含文本数据的请求。密钥和终结点将用于进行身份验证。
在本地流式处理或存储响应。

命名实体识别入门

若要使用命名实体识别，需在应用程序中提交原始非结构化文本进行分析并处理 API 输出。分析按原样执行，不会对数据所用的模型进行其他自定义。可通过两种方式使用命名实体识别：

开发选项	说明
Language Studio	Language Studio 是一个基于 Web 的平台，让你可以在没有 Azure 帐户的情况下尝试使用文本示例进行实体链接，并在注册时使用自己的数据。有关详细信息，请参阅 Language Studio 网站或 Language Studio 快速入门。
REST API 或客户端库 (Azure SDK)	使用 REST API 或以各种语言提供的客户端库将命名实体识别集成到应用程序中。有关详细信息，请参阅命名实体识别快速入门。

参考文档和代码示例

在应用程序中使用此功能时，请参阅 Azure AI 语言的以下参考文档和示例：

开发选项/语言	参考文档	示例
REST API	REST API 文档
C#	C# 文档	C# 示例
Java	Java 文档	Java 示例
Javascript	JavaScript 文档	JavaScript 示例
Python	Python 文档	Python 示例

负责任的 AI

AI 系统不仅包括技术，还包括使用它的人员、受其影响的人员以及部署它的环境。阅读 NER 的透明度说明，了解如何在系统中负责任地使用和部署 AI。有关详细信息，还可以参阅以下文章：

方案

增强搜索功能和搜索索引 - 客户可以根据在文档中检测到的实体生成知识图，以将文档搜索作为标签增强。
自动化业务流程 - 例如，在审查保险索赔时，可以突出显示姓名和位置等已识别实体以方便审查。或者可以使用客户姓名或公司自动从电子邮件生成支持票证。
客户分析 - 确定客户在评论、电子邮件和通话中传达的最常用信息，以确定提出的最相关主题以及一段时间内的趋势。

后续步骤

可以通过两种方式开始使用命名实体识别 (NER) 功能：

Language Studio 是一个基于 Web 的平台，通过该平台，你无需编写代码即可试用多种 Azure AI 语言功能。
有关使用 REST API 和客户端库 SDK 向服务发出请求的说明，请参阅快速入门文章。

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