命名实体识别
命名实体识别（NER）是自动识别和分类文本中关键元素（如人名、组织名、地点等）的过程。它是自然语言处理（NLP）中的一项基础技术，为信息提取、内容分类和搜索优化等一系列应用提供了便利。
传统命名实体识别方法
早期的命名实体识别系统依赖于基于规则和统计的方法。SpaCy 等工具结合了手工规则和机器学习算法，以高效识别文本中的实体。然而，传统的命名实体识别模型通常只对一组预定义的实体类型有效，这限制了它们的灵活性。
GliNER：一种紧凑、灵活的替代方案
与传统系统不同，GliNER 引入了一种紧凑的命名实体识别模型，旨在识别任何类型的实体。GliNER 利用双向变换器编码器，促进并行实体提取——与许多大型语言模型（LLM）的慢速序列式令牌生成特性相比，这是一个优势。全面的测试表明，GliNER 在各种命名实体识别基准的零样本评估中，优于 ChatGPT 和经过微调的 LLM，解决了传统模型的局限性，同时保持了资源效率。
使用大型语言模型进行命名实体识别
现代大型语言模型（LLM）引入了一种范式转变，改变了命名实体识别任务的处理方式。LLM 可以在零样本或少样本学习环境中执行命名实体识别，通过自然语言指令提取任意实体。与传统方法相比，这提供了更大的灵活性，尽管 LLM 的规模和成本在资源有限的情况下可能不切实际。
实体链接和实体消歧
除了仅仅识别实体之外，许多应用程序还需要将它们与特定的、唯一的标识符相关联——这一过程称为实体链接。这通常涉及解决同一名称可能指代多个真实世界实体的歧义，这一挑战被称为实体消歧。高级解决方案通常将命名实体识别与外部知识库和上下文感知算法相结合，以确保每个识别出的实体都能准确匹配到其正确的引用。
