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命名实体抽取(NER 式提示)

按实体类别(人名/机构/时间/地点/金额)逐条抽取,输出数组并附原文出处;覆盖多语种与嵌套实体时按类别归组更易核对。

提示词工程速查AI更新于 2026-10-13

命名实体抽取提示怎么写

实体抽取是按类别(人名、机构、时间、地点、金额)逐条把文本里的实体挑出来,输出成数组并附原文出处。按类别归组比混在一起抽更易核对:漏抽时能看出漏的是哪一类,重复时也知道重在哪。多语种与嵌套实体(机构名里含地名)是常见难点,前者要在提示里说明语种范围,后者要约定嵌套实体是否单独列出,否则每次结果粒度都不一样。

要点

归组输出按类别分数组,未出现的类别输出空数组,便于逐类核对
原文写法实体值保留原文,不做翻译或缩写
粒度时间保留原始粒度(如「下周三」不要换算成具体日期)
嵌套约定嵌套实体是否单独列出(机构名中的地名)
归一化日期换算、金额统一单位等归一化放到独立字段或后处理

典型使用场景

  • 合同与公文处理:抽取主体、日期、金额用于建档与检索
  • 舆情分析:抽取机构与人名,构建关系网络
  • 工单归档:抽取设备名与地点,用于资产关联
  • 知识图谱构建:实体与出处一并保留,便于溯源
  • 多语种材料:声明语种范围后统一抽取,避免漏掉非中文实体

实体抽取模板

实体抽取模板
从文本中抽取实体,按类别归组;未出现的类别输出空数组:
{
  "persons": ["…"],
  "orgs": ["…"],
  "times": ["…"],
  "amounts": ["…"]
}
要求:实体用原文写法;时间保留原始粒度(如「下周三」不要换算)。   # 归一化另做,避免两类错误混在一起
文本:<text>……</text>

常见抽取偏差

偏差类型表现处理
漏抽某类别整体偏少按类别分组输出并逐类自检
重复同一实体出现多次写法略有差异约定同名归一规则,重复值合并去重
粒度不一有的时间换算成日期,有的保留原话明确保留原始粒度,换算放后处理
语种遗漏非中文实体未被识别声明语种范围并在示例中覆盖
实体值保持原文,日期换算等归一化放单独字段或后处理完成,避免识别错误与换算错误混在一起难定位。

易错点

  • 要求「抽取所有实体」常出现漏抽与重复;按类别分数组并让模型逐类自检
  • 把实体与归一化值混在一个字段,核对时无法区分识别错误与换算错误
  • 不约定嵌套实体粒度,机构名中的地名有时单独列出有时不列
  • 多语种材料未声明语种范围,非中文实体被整体漏抽
  • 抽取结果不带原文出处,出现争议时无法回溯到原文位置

数据来源与参考

  • CoNLL-2003 命名实体识别评测任务(Tjong Kim Sang & De Meulder, 2003)
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