Расскажите про NER-систему с извлечением сущностей — какова её архитектура?

NER (Named Entity Recognition) — это задача извлечения именованных сущностей из текста, например, имён, организаций, дат и т.п. Архитектура современной NER-системы обычно включает несколько ключевых компонентов:

1. Входной слой (токенизация и эмбеддинги) — текст разбивается на токены, каждому токену сопоставляется векторное представление (эмбеддинг). Часто используют предобученные модели, например, BERT, которые дают контекстные эмбеддинги.

2. Контекстуальный слой — последовательность эмбеддингов пропускается через рекуррентные сети (LSTM, BiLSTM) или трансформеры для захвата контекста вокруг каждого токена.

3. Классификационный слой — для каждого токена предсказывается метка сущности (например, B-PER, I-PER, O и т.п.) с помощью полносвязного слоя и softmax.

4. CRF-слой (опционально) — для учёта зависимостей между метками соседних токенов часто добавляют Conditional Random Field, который улучшает согласованность разметки.

Пример упрощённой архитектуры:

Input text -> Tokenization -> Embeddings (BERT) -> BiLSTM -> CRF -> Entity tags

Таким образом, система обучается на размеченных данных, чтобы для каждого токена предсказывать его роль в сущности, учитывая контекст и последовательность.