AI原生应用领域实体识别：从理论到应用

AI原生应用领域实体识别：从理论到应用

关键词：实体识别、AI原生应用、大语言模型、自然语言处理、知识抽取、动态适应、低资源学习

摘要：在AI原生应用（AI-Native Applications）时代，实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为自然语言处理（NLP）的核心任务之一，正经历从传统规则/统计方法向大模型驱动的范式转变。本文从理论到实践全面解析AI原生应用中实体识别的技术演进、核心原理与工程实践，涵盖传统方法（CRF、BiLSTM-CRF）到现代大模型（BERT、LLM微调）的技术路线，结合智能客服、垂直领域大模型等实战场景，深入探讨数据标注、模型优化、动态适应等关键问题，并展望多模态融合、低资源学习等未来趋势。

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1. 背景介绍

1.1 目的和范围

AI原生应用指以人工智能为核心驱动力，从设计之初就深度依赖大模型、自动化数据处理和动态学习能力的新一代应用（如智能助手、垂直领域大模型、自动化知识管理系统）。实体识别作为这些应用的“信息抽取引擎”，负责从非结构化文本中提取关键实体（如人名、机构名、时间、产品名），是知识图谱构建、问答系统、文本理解的基础。本文聚焦AI原生应用场景下实体识别的技术特点、核心挑战与解决方案，覆盖理论原理、算法实现与工程实践。

1.2 预期读者

本文面向NLP工程师、AI应用开发者、研究型学生及技术管理者