什麼是實體識別（NER）？

實體識別（Named Entity Recognition, NER）是自然語言處理的一部份，用於處理結構化和非結構化數據，將這些數據中的實體，分類為已定義的類別，從使用者的語句中提取出特定類型的訊息（稱為"實體"），例如：地名、日期、產品名稱等，讓系統更好理解使用者的需求並做出適當的回應。

實體識別的重要性：

• 了解上下文：通過提取關鍵實體，可以了解對話的具體內容和細節，從而提升回應的準確性。
• 提升用戶體驗：識別特定的訊息（例如：地點、時間）可以使系統針對用戶的具體需求進行個性化回應，提供更精準的資訊。
• 自動化能力：通過結合實體識別與意圖識別，系統可以自動化處理複雜的查詢，例如：預訂餐廳、查詢天氣、推薦景點等。

舉例：
使用者：「請推薦台北的夜市？」
"台北"可以被識別為地點類型的實體，系統可以更精確地推薦台北地區的夜市，例如：士林夜市。

實作實體識別功能的步驟：

1. 訓練數據收集：收集大量文本數據，這些數據包含多種實體類別，例如：人名、地點、時間、組織等，並包括多樣化的語句結構以增加模型的泛化能力。
2. 數據預處理：訓練前需要對數據進行預處理，例如：斷詞、分句等。可以使用現有的斷詞工具，如jieba。
3. 建立實體識別模型：可以使用工具如Azure OpenAI或其他自然語言處理平台來訓練實體識別模型。
4. 設定實體類型：定義實體類型，來表示每個詞語，例如：地點、時間、人名、數量等，這些類型是系統能夠理解和處理的實體分類。
5. 錯誤處理機制：當模型無法辨識實體時，應有合適的錯誤處理。例如：「對不起，我不確定您提到的內容，能再具體說明嗎？」這樣的回應有助於提升用戶體驗。
6. 模型訓練：模型設計完成後，需要用訓練數據交叉驗證，以選擇最優的參數。
7. 整合至系統：將訓練完成的實體識別模型整合到聊天機器人中。當使用者輸入語句時，系統不僅識別意圖，還能從中提取實體，提供更精確的回答。

意圖和實體識別整合：
將意圖識別和實體識別結合，可以增強聊天機器人的智能化程度。例如：「我想訂今晚七點的士林夜市導覽」，系統可以識別：

• 意圖：預訂導覽
• 實體：今晚七點（時間）、士林夜市（地點）

通過這些步驟，實體識別可以幫助系統更好地理解用戶的具體需求，從而提供更準確和個性化的回應