命名实体识别是一个过程，一个算法将一串文本（句子或段落）作为输入，并识别该字符串中提到的相关名词（人物，地点和组织）。在这篇文章中，我们列举了一些命名实体识别技术的场景和使用案例。

命名实体识别的用例

为新闻提供者分类内容

新闻和出版社每天都会产生大量在线内容，正确管理这些内容对于充分利用每篇文章非常重要。命名实体识别可以自动扫描整篇文章，并揭示其中讨论的主要人物、组织和地点。了解每篇文章的相关标签有助于自动对定义的层次结构中的文章进行分类，并使内容的发现更加顺畅。下面的示例可以看到这个工作的例子。

命名实体识别API已经成功地识别了文章的所有相关标签，并且可以用于分类。

高效的搜索算法

假设你正在为拥有数百万篇文章的在线发布者设计内部搜索算法。如果对于每个搜索查询，算法最终搜索数百万篇文章中的所有单词，则该过程将花费大量时间。相反，如果命名实体识别能够在所有文章上运行一次，并且与这些文章中的每一个相关联的相关实体（标签）单独存储，这可以显著加速搜索过程。采用这种方法，搜索词将仅与每篇文章中讨论的小实体列表匹配，从而加快搜索的执行速度。

为内容提供建议

命名实体识别的主要用例之一涉及自动化推荐过程。推荐系统主导着我们如何在当今世界发现新的内容和想法。 Netflix的例子表明，开发一个有效的推荐系统可以为媒体公司的命运创造奇迹，让他们的平台更具吸引力和更容易上瘾。对于新闻发布者来说，使用命名实体识别来推荐类似的文章是一种行之有效的方法。下面的例子来自BBC新闻，展示了如何在现实生活中实施类似文章的建议。这可以通过从特定文章中提取实体并推荐其中具有与其中提到的最相似实体的其他文章来完成。这是我们有效的用于为媒体行业客户制定内容推荐的方法。

客户支持

有很多方法可以使客户反馈处理流程顺利进行，名称实体识别可以成为其中之一。我们举个例子来了解这个过程。如果你正在处理全球多家分支机构的电子商店的客户支持部门，你会在客户的反馈中提及一些数字。例如：

现在，如果你通过命名实体识别API传递它，则会拖出实体Bandra（位置）和Fitbit（产品）。然后可以使用这种方法对投诉进行分类，并将其分配给组织内的相关部门处理。

命名实体识别类似地，还可以有其他反馈推文，你可以根据它们的位置和所提及的产品对它们进行分类。也可以创建一个分类到不同部门的反馈数据库，并运行分析以评估这些部门中的每个部门的权力。

调查报告

在线期刊或出版物网站拥有数百万篇研究论文和学术文章。对于一个主题，可以有数百篇文章进行轻微的修改。以一种结构良好的方式组织所有这些数据可能会变得非常烦琐。通过网上那么多的数据“浏览”，寻找特定的信息可能不是最好的选择。在相关实体的基础上分离文件可以节省查阅主题信息的麻烦。例如，可能会有大约两篇关于机器学习的Lakh论文。如果你根据提取的实体在其上添加标签，可以快速找到讨论使用卷积神经网络进行人脸检测的文章。

非结构化的文本内容有很多丰富的信息，但找到相关的东西始终是一个具有挑战性的任务。随着来自社交媒体、电子邮件、博客、新闻和学术文章的大量数据，对这些信息进行提取、分类和学习变得越来越困难和必要。可以有其他NLP技术来进行流程发现，但是如果你希望分类数据结构良好，则命名实体识别API是最佳选择。