介绍
命名实体识别 (NER) 是一种自然语言处理任务，用于识别文本中的重要命名实体，例如人物、地点、组织、日期或任何其他类别。它可以单独使用，也可以与主题识别一起使用，并为内容添加大量语义知识，使我们能够理解任何给定文本的主题。
命名实体识别是研究和文本挖掘中的一个重要领域。一些用例是识别推文中提到的地点或人物、从客户反馈中提取关键部分以及补充或协助情绪分析。在本指南中，您将了解如何在 Azure 机器学习工作室中执行命名实体识别。
数据
在本指南中，您将使用一个包含两组文本的列的数据集。第一组文本是关于电影《复仇者联盟》，第二组文本是关于 Pluralsight 的。
第一篇文字：《复仇者联盟：终局之战》是一部 2019 年美国超级英雄电影，改编自漫威漫画超级英雄团队复仇者联盟，由漫威影业制作，华特迪士尼影业发行。这部电影的演员阵容包括小罗伯特·唐尼、克里斯·埃文斯、马克鲁弗洛、克里斯·海姆斯沃斯等。（来源：维基百科）。
第二段文字：Pluralsight, Inc. 是一家美国上市在线教育公司，通过其网站为软件开发人员、IT 管理员和创意专业人士提供各种视频培训课程。该公司由 Aaron Skonnard、Keith Brown、Fritz Onion 和 Bill Williams 于 2004 年创立，总部位于犹他州法明顿。截至 2018 年 7 月，该公司聘请了 1,400 多名主题专家作为作者，并在其目录中提供 7,000 多门课程。自 2007 年首次将课程转移到网上以来，该公司不断扩展，开发了一个完整的企业平台，并增加了技能评估模块。（来源：维基百科）。
首先将数据加载到工作区。
加载数据
登录 Azure 机器学习工作室帐户后，单击左侧栏上列出的“实验”选项，然后单击“新建”按钮。
接下来，点击空白实验，将打开一个新的工作区。将工作区命名为命名实体识别。
接下来，您将数据加载到工作区中。单击NEW，然后选择下面显示的DATASET选项。
上面的选择将打开如下所示的窗口，可用于从本地系统上传数据集。
加载数据后，您可以在“已保存的数据集”选项中看到它。文件名为ner.csv。下一步是将其从“已保存的数据集”列表拖到工作区中。要浏览此数据，请右键单击并选择“可视化”选项，如下所示。
您可以看到有一列，其中的行包含上面突出显示的两段文本。
命名实体识别
命名实体识别模块用于识别名称、组织实体、地点等。首先在搜索栏中输入“命名实体”来找到该模块，然后将其拖到工作区中。
在上面的输出中，您可以看到Story端口。这是您需要连接文本数据并从中提取实体的端口。将数据连接到此端口，如下所示。运行实验。
理解输出
模块运行完成后，您可以右键单击并选择“可视化”选项来查看结果。
下面的输出显示了命名实体识别模块处理的结果。输出包含 14 行和 5 列。Article变量表示文本行，Avengers 和 Pluralsight 文本各一行。Mention变量表示已识别的句子部分。
最后，Type变量包含实体的结果。例如，Marvel Studios被识别为ORG，代表组织。同样，Chris Evans被识别为一个人，捐赠为PER。
向下滚动查看 Pluralsight 上第二个文本语料库的输出。Pluralsight , Inc被识别为ORG，而Aaron Skonnard被正确识别为PER。此外，您会注意到该模块已正确识别Farmington和Utah为地点，表示为LOC。
这些简单的数据让我们了解了命名实体识别模块识别名称、位置和实体的强大功能。
结论
命名实体识别是自然语言处理的一个高级领域，企业正在使用它从文本数据中提取有关命名实体的信息。内容推荐、网站交互性改进、概念提取和文本分类是命名实体识别的一些常见应用。您可以通过此 Python 指南了解更多信息。
要了解有关使用 Azure 机器学习工作室进行数据科学和机器学习的更多信息，请参阅以下指南：
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