AI的提示词专栏：Prompt 辅助的实体识别（NER）案例

AI的提示词专栏：Prompt 辅助的实体识别（NER）案例

本文围绕 Prompt 辅助的实体识别（NER）展开，先介绍 NER 的核心定义，即从非结构化文本提取特定意义实体并归类，阐述其在多行业的价值，对比传统 NER 与 Prompt 辅助 NER 的差异。接着提出 Prompt 辅助 NER 需遵循目标明确、约束清晰、示例引导的设计原则。随后通过金融、医疗、法律领域的实战案例，展示 Prompt 设计、预期输出及技巧点。还分析常见问题与解决方案，分享结合领域词典、多轮对话、Logit Bias 参数等进阶技巧，最后给出新手入门、行业应用等实践建议，为相关 NLP 任务提供实体数据支撑。

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一、实体识别（NER）基础认知

（一）NER核心定义

实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理（NLP）中的基础任务，指从非结构化文本中自动识别并提取出具有特定意义的“实体”，同时将这些实体归类到预定义的类别中。这些预定义类别通常包括人名、地名、组织机构名、时间、日期、数字（如金额、数量）、专业术语（如医学疾病名、金融指标名）等。

例如，从句子“2024年3月，阿里巴巴集团在杭州举办了首届全球数字贸易博览会”中，NER任务需识别出：

• 时间实体：2024年3月
• 组织机构实体：阿里巴巴集团
• 地名实体：杭州
• 事件实体：首届全球数字贸易博览会

（二）NER的行业价值

在实际业务场景中，NER是后续复杂NLP任务的“数据基石”，其应用价值贯穿多个行业：

• 金融领域：从财报、新闻中提取公司名、股票代码、营收金额、利率等实体，支撑智能投研、风险监控；
• 医疗领域：从病历、文献中识别患者姓名、疾病名、药品名、检查指标等实体，辅助病历结构化、临床决策；
• 法律领域：从合同、判例中提取当事人、律所、法条编号、涉案金额等实体，提升合同审查、法律检索效率；
• 媒体领域：从新闻稿、社交媒体文本中提取人物、事件、地点等实体，用于舆情分析、内容标签化；
• 电商领域：从商品评论、客服对话中提取品牌名、商品型号、问题类型（如“物流延迟”“质量问题”）等实体，优化客户服务、产品迭代。

（三）传统NER与Prompt辅助NER的差异

传统NER实现通常依赖“数据标注+模型训练”的模式，而Prompt辅助NER则通过设计特定提示词，直接调用大语言模型（LLM）完成实体识别，二者核心差异如下表所示：

二、Prompt辅助NER的核心设计原则

要让大语言模型精准完成NER任务，Prompt设计需遵循“目标明确、约束清晰、示例引导”三大原则，具体要求如下：

（一）目标明确：清晰定义“实体类别”与“提取范围”

在Prompt中需明确告知模型：1）需要识别哪些实体类别（避免模型混淆或遗漏）；2）提取的文本范围（如单句、段落、多文档）；3）输出格式（便于后续数据处理）。

反例（模糊）：“从下面文本中提取实体。文本：[某新闻内容]”
问题：未定义实体类别，模型可能随意提取，如将“重要的”“快速地”等非实体词汇纳入结果。

正例（明确）：“请从以下新闻文本中提取3类实体：1）组织机构（如公司、协会）；2）地名（如城市、国家）；3）时间（如日期、年份）。文本：[2024年5月，腾讯公司与深圳市人工智能协会在深圳联合发布《AI安全白皮书》]”
优势：实体类别边界清晰，模型可精准聚焦目标。

（二）约束清晰：限定“输出格式”与“错误处理”

为便于后续对NER结果进行自动化处理（如导入Excel、对接数据库），需在Prompt中强制指定输出格式（如表格、JSON、列表），同时明确“无对应实体时的处理方式”（避免模型输出冗余内容）。

常见输出格式要求示例：

• 表格格式：“请以“实体类别|实体内容|在文本中的位置（如第X句话）”的表格形式输出结果，若某类别无对应实体，填写“无”。”
• JSON格式：“请以JSON格式输出结果，键为实体类别（如"组织机构"），值为该类别下的实体列表（若无则为empty list），示例：{“组织机构”:[“腾讯公司”],“地名”:[“深圳”],“时间”:[“2024年5月”]}。”

（三）示例引导：用Few-Shot降低模型理解成本

对于复杂NER任务（如专业领域术语识别），仅靠文字描述可能无法让模型准确把握实体边界，此时需在Prompt中加入1-3个“示例”（Few-Shot），展示“输入文本→正确NER结果”的对应关系，帮助模型快速对齐任务目标。

示例设计要点：

1. 示例文本需与实际处理文本的“领域、风格一致”（如处理医疗病历，示例也需用病历片段）；
2. 示例需覆盖核心实体类别，避免遗漏关键类型；
3. 示例结果需绝对准确，避免错误示例误导模型。

三、多行业Prompt辅助NER案例实战

（一）案例1：金融领域——财报文本实体识别

1. 任务背景

从某上市公司2023年年度财报片段中，提取“公司名称、营收金额、净利润、资产负债率、审计机构”5类实体，用于后续财务指标对比分析。

2. Prompt设计

你是一名金融领域的实体识别助手，需从以下财报文本中提取指定实体。 任务要求： 1. 实体类别定义： - 公司名称：财报中提及的上市公司或关联公司全称； - 营收金额：包含具体数值和单位的年度营业收入（如“120亿元”）； - 净利润：包含具体数值和单位的年度净利润（如“15.8亿元”）； - 资产负债率：以百分比表示的资产负债率（如“58.2%”）； - 审计机构：负责财报审计的会计师事务所全称。 2. 输出格式：以Markdown表格输出，列名为“实体类别”“实体内容”“文本来源（原文片段）”；若某类别无对应实体，填写“无”。 3. 示例参考： （示例文本：2023年，贵州茅台实现营业收入1400.53亿元，净利润735.72亿元，资产负债率为21.4%，财报由普华永道中天会计师事务所审计。） （示例结果： | 实体类别 | 实体内容 | 文本来源（原文片段） | |------------|------------------------|--------------------------------------------------------| | 公司名称 | 贵州茅台 | 2023年，贵州茅台实现营业收入1400.53亿元 | | 营收金额 | 1400.53亿元 | 2023年，贵州茅台实现营业收入1400.53亿元 | | 净利润 | 735.72亿元 | 净利润735.72亿元，资产负债率为21.4% | | 资产负债率 | 21.4% | 净利润735.72亿元，资产负债率为21.4% | | 审计机构 | 普华永道中天会计师事务所 | 财报由普华永道中天会计师事务所审计 | ） 待处理财报文本：2023年，比亚迪股份有限公司全年实现营业收入4240.61亿元，同比增长10.6%；归属于上市公司股东的净利润291.38亿元，同比增长44.1%；截至2023年末，公司资产负债率为67.5%，较上年末下降2.3个百分点。本公司年度财务报告经立信会计师事务所（特殊普通合伙）审计，审计意见为标准无保留意见。 

3. 预期输出

4. 技巧点分析

• 术语精准定义：针对“净利润”明确限定为“归属于上市公司股东的净利润”，避免模型混淆“毛利润”“扣非净利润”等相似概念；
• 单位约束：在实体类别定义中强调“包含具体数值和单位”，防止模型仅提取数值（如“4240.61”）而遗漏单位（“亿元”）；
• 示例匹配场景：示例文本与待处理文本均为“年度财报片段”，风格、术语一致，模型无需额外适配领域差异。

（二）案例2：医疗领域——病历文本实体识别

1. 任务背景

从某患者的门诊病历片段中，提取“患者性别、年龄、主诉症状、既往病史、开具药品”5类实体，用于病历结构化归档与用药安全核查。

2. Prompt设计

你是一名医疗领域的实体识别助手，需从以下门诊病历文本中提取指定医疗实体。 任务要求： 1. 实体类别定义： - 患者性别：男/女； - 患者年龄：包含数值和单位（如“52岁”“3个月”）； - 主诉症状：患者就诊时描述的主要症状（如“咳嗽3天”“腹痛伴恶心”）； - 既往病史：患者之前确诊的疾病（如“高血压5年”“糖尿病2型”）； - 开具药品：医生为患者开具的药品名称（含通用名，不含剂量）。 2. 输出格式：以JSON格式输出，键为实体类别，值为实体列表（若某类别无对应实体，值为[]）； 3. 示例参考： （示例文本：患者，女，38岁，因“发热伴咽痛2天”就诊。既往有“甲状腺功能减退”病史3年，无药物过敏史。医嘱开具：左甲状腺素钠片、蓝芩口服液。） （示例结果： { "患者性别": ["女"], "患者年龄": ["38岁"], "主诉症状": ["发热伴咽痛2天"], "既往病史": ["甲状腺功能减退（3年）"], "开具药品": ["左甲状腺素钠片", "蓝芩口服液"] } ） 待处理病历文本：患者，男，65岁，因“反复胸痛1周，加重1天”来院就诊。追问病史，患者有“高血压病10年”“2型糖尿病8年”，长期服用硝苯地平控释片、二甲双胍片。查体：血压150/95mmHg，心率78次/分。医嘱新增：阿司匹林肠溶片，用法：100mg/次，每日1次。 

3. 预期输出

{"患者性别":["男"],"患者年龄":["65岁"],"主诉症状":["反复胸痛1周，加重1天"],"既往病史":["高血压病（10年）","2型糖尿病（8年）"],"开具药品":["硝苯地平控释片","二甲双胍片","阿司匹林肠溶片"]}

4. 技巧点分析

• 病史时间关联：在示例中展示“既往病史需包含患病时长”（如“甲状腺功能减退（3年）”），模型会自动将病史与时间绑定，避免信息碎片化；
• 药品去重与筛选：明确“开具药品含通用名、不含剂量”，模型会自动过滤“100mg/次”等剂量信息，同时提取“长期服用”和“新增”的所有药品，无遗漏；
• 排除干扰信息：病历中“血压150/95mmHg”“心率78次/分”属于查体指标，未被纳入实体类别，模型会自动忽略，体现对“任务边界”的精准把握。

（三）案例3：法律领域——合同文本实体识别

1. 任务背景

从某房屋租赁合同片段中，提取“出租方、承租方、房屋地址、租赁期限、租金金额、违约责任”6类实体，用于合同条款合规审查与关键信息备案。

2. Prompt设计

你是一名法律领域的实体识别助手，需从以下房屋租赁合同文本中提取指定法律实体。 任务要求： 1. 实体类别定义： - 出租方：房屋所有权人或授权出租的主体（个人需含姓名，企业需含全称）； - 承租方：租赁房屋的主体（个人需含姓名，企业需含全称）； - 房屋地址：租赁房屋的详细地址（含省、市、区、街道、门牌号）； - 租赁期限：包含起止日期的租赁时间段（如“2024年6月1日至2027年5月31日”）； - 租金金额：包含月租金/年租金数值和货币单位（如“每月5000元”“每年6万元”）； - 违约责任：合同中约定的违约行为及对应责任（如“承租方逾期付款，按日支付租金0.5%的违约金”）。 2. 输出格式：以“实体类别：实体内容（原文依据）”的列表形式输出，若某类别无对应实体，标注“无”； 3. 示例参考： （示例文本：出租方：张三（身份证号：1101011980XXXX1234），承租方：北京XX科技有限公司（统一社会信用代码：91110105XXXXXX1234）。双方约定：租赁房屋位于北京市朝阳区建国路88号XX小区3号楼1单元501室，租赁期限自2023年1月1日至2025年12月31日，月租金为每月4800元。若出租方提前收回房屋，需赔偿承租方2个月租金作为违约金。） （示例结果： 1. 出租方：张三（原文依据：出租方：张三（身份证号：1101011980XXXX1234）） 2. 承租方：北京XX科技有限公司（原文依据：承租方：北京XX科技有限公司（统一社会信用代码：91110105XXXXXX1234）） 3. 房屋地址：北京市朝阳区建国路88号XX小区3号楼1单元501室（原文依据：租赁房屋位于北京市朝阳区建国路88号XX小区3号楼1单元501室） 4. 租赁期限：2023年1月1日至2025年12月31日（原文依据：租赁期限自2023年1月1日至2025年12月31日） 5. 租金金额：每月4800元（原文依据：月租金为每月4800元） 6. 违约责任：出租方提前收回房屋，需赔偿承租方2个月租金作为违约金（原文依据：若出租方提前收回房屋，需赔偿承租方2个月租金作为违约金） ） 待处理合同文本：出租方：李华（身份证号：3101011975XXXX4321），承租方：王丽（身份证号：3101041990XXXX5678）。根据《中华人民共和国民法典》，双方达成如下协议：1. 租赁房屋地址：上海市浦东新区张江高科技园区博云路2号XX大厦1508室；2. 租赁期限：自2024年9月1日起至2026年8月31日止；3. 租金标准：每月6500元，按季度支付；4. 违约责任：承租方逾期支付租金超过15日，出租方有权解除合同，并要求承租方支付1个月租金作为违约金；出租方未按约定交付房屋，需赔偿承租方5000元。 

3. 预期输出

1. 出租方：李华（原文依据：出租方：李华（身份证号：3101011975XXXX4321））
2. 承租方：王丽（原文依据：承租方：王丽（身份证号：3101041990XXXX5678））
3. 房屋地址：上海市浦东新区张江高科技园区博云路2号XX大厦1508室（原文依据：租赁房屋地址：上海市浦东新区张江高科技园区博云路2号XX大厦1508室）
4. 租赁期限：2024年9月1日至2026年8月31日（原文依据：租赁期限：自2024年9月1日起至2026年8月31日止）
5. 租金金额：每月6500元（原文依据：租金标准：每月6500元，按季度支付）
6. 违约责任：1. 承租方逾期支付租金超过15日，出租方有权解除合同，并要求承租方支付1个月租金作为违约金；2. 出租方未按约定交付房屋，需赔偿承租方5000元（原文依据：违约责任：承租方逾期支付租金超过15日，出租方有权解除合同，并要求承租方支付1个月租金作为违约金；出租方未按约定交付房屋，需赔偿承租方5000元）

4. 技巧点分析

• 主体信息完整性：明确“出租方/承租方需含姓名/全称”，模型会自动提取身份证号/统一社会信用代码对应的主体名称，而非仅提取证件号；
• 地址精度控制：要求地址“含省、市、区、街道、门牌号”，模型会完整提取详细地址，避免遗漏“XX大厦1508室”等关键信息；
• 违约责任结构化：合同中存在两类违约责任，模型会自动分类梳理，用“1. 2.”的形式呈现，体现对复杂信息的拆解能力。

四、Prompt辅助NER的常见问题与解决方案

（一）问题1：模型遗漏部分实体

1. 现象

在处理长文本（如多段落财报、病历）时，模型可能遗漏后半部分的实体（如仅提取前半段的营收金额，忽略后半段的净利润）。

2. 解决方案

• 文本分段处理：在Prompt中要求“将文本按段落拆分，逐段提取实体，最后汇总”；
• 实体类别重复强调：在输出格式前再次列出实体类别，如“请确保覆盖以下所有类别：1.公司名称；2.营收金额；3.净利润；…，不得遗漏”；
• 加入“检查步骤”：在Prompt末尾添加“提取完成后，请核对是否每个实体类别都有对应结果，若有遗漏，补充完整”。

优化后Prompt片段：“待处理文本较长，需按段落拆分提取：1. 先将文本拆分为3个段落（以句号分隔）；2. 逐段提取“公司名称、营收金额、净利润”3类实体；3. 汇总所有段落的实体结果，确保无遗漏；4. 最后核对：是否每个类别都有至少1个实体，若某段落无对应实体，标注“该段落无XX实体”。”

（二）问题2：模型识别错误实体（边界混淆）

1. 现象

模型将非实体内容误判为实体，或实体边界错误（如将“比亚迪股份有限公司的子公司”整体识别为“公司名称”，实际目标实体仅为“比亚迪股份有限公司”）。

2. 解决方案

• 边界定义细化：在实体类别定义中明确“实体边界”，如“公司名称仅指主体全称，不包含“的子公司”“分公司”等后缀”；
• 示例包含错误场景：在Few-Shot示例中加入“错误案例→正确案例”的对比，如“错误：比亚迪股份有限公司的子公司；正确：比亚迪股份有限公司”；
• 加入“过滤规则”：在Prompt中添加过滤条件，如“若提取的实体包含“的”“与”等连接词，需判断是否为核心实体，仅保留主体部分”。

优化后Prompt片段：“公司名称定义：仅指企业核心全称，不包含“的子公司”“分公司”“关联企业”等后缀（示例：错误“比亚迪股份有限公司的子公司”；正确“比亚迪股份有限公司”）。提取后需检查：实体是否包含冗余后缀，若有，删除后缀保留核心名称。”

（三）问题3：输出格式不规范（难以自动化处理）

1. 现象

模型未按指定格式输出（如要求表格格式，实际输出纯文本；要求JSON格式，实际存在语法错误），导致后续无法导入Excel或数据库。

2. 解决方案

• 格式校验提示：在Prompt末尾添加“输出前请检查：1. 表格是否有缺失列；2. JSON是否有语法错误（如逗号遗漏、引号不匹配）；3. 实体内容是否填写完整，无空值。”
• 选择更简单的格式：若模型对复杂格式（如JSON）适配性差，可改用“类别：内容”的列表格式，降低模型理解成本。

格式模板强制绑定：在Prompt中提供“空白格式模板”，要求模型直接填充内容，如：
“输出格式模板（请直接填充括号内容，不得修改模板结构）：

五、Prompt辅助NER的进阶技巧

（一）结合“领域词典”提升专业实体识别精度

对于高度专业化的NER任务（如芯片领域的“芯片型号”、化工领域的“化学物质名称”），LLM可能存在知识盲区，此时可在Prompt中嵌入“领域词典”，让模型基于词典进行实体匹配。

示例（芯片领域NER）：

你是芯片领域的实体识别助手，需从文本中提取“芯片型号”实体。 任务要求： 1. 芯片型号词典：包含以下型号：A17 Pro、骁龙8 Gen3、天玑9300、麒麟9000S、RTX 4090； 2. 提取规则：从文本中匹配上述词典中的型号，若存在未在词典中的型号，标注为“未知型号”； 3. 输出格式：芯片型号列表（如["A17 Pro", "骁龙8 Gen3"]）。 待处理文本：2024年新款手机中，苹果iPhone 15 Pro搭载A17 Pro芯片，小米14搭载骁龙8 Gen3芯片，华为Mate 60 Pro搭载麒麟9000S芯片，某款小众手机搭载X123芯片。 

预期输出：[“A17 Pro”, “骁龙8 Gen3”, “麒麟9000S”, “未知型号（X123）”]

（二）用“多轮对话”处理跨文本NER任务

当需要从多个文本（如多篇新闻、多份病历）中提取同一类实体并汇总时，可通过“多轮对话”让模型逐步处理：

1. 第一轮：处理文本1，提取实体；
2. 第二轮：处理文本2，提取实体，并与文本1的结果合并（去重）；
3. 第三轮：处理文本3，继续合并，最终输出完整实体列表。

多轮对话示例（第一轮）：

请从文本1中提取“组织机构”实体，输出格式：["实体1", "实体2"]。文本1：阿里巴巴集团与浙江大学在杭州合作成立“数字经济研究院”。 

模型输出：[“阿里巴巴集团”, “浙江大学”, “数字经济研究院”]

多轮对话示例（第二轮）：

请从文本2中提取“组织机构”实体，然后与上一轮结果（["阿里巴巴集团", "浙江大学", "数字经济研究院"]）合并，去除重复实体，输出最终列表。文本2：腾讯公司与浙江大学在深圳举办“AI论坛”，邀请数字经济研究院专家参与。 

模型输出：[“阿里巴巴集团”, “浙江大学”, “数字经济研究院”, “腾讯公司”]

（三）用“Logit Bias”抑制无关实体生成（API调用场景）

在调用LLM API（如OpenAI API）时，可通过设置“Logit Bias”参数，降低模型生成无关词汇（如非实体词汇）的概率，提升NER精度。例如，在提取“地名”实体时，可提高“北京”“上海”等地名词汇的生成权重，降低“的”“在”“和”等虚词的权重。

API参数设置示例（Python）：

import openai response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role":"user","content":"请从文本中提取地名实体，输出格式：["地名1", "地名2"]。文本：2024年3月，在上海举办的进博会吸引了来自北京、广州的企业参与。"}], logit_bias={"上海":10,# 提高“上海”的生成权重"北京":10,# 提高“北京”的生成权重"广州":10,# 提高“广州”的生成权重"的":-10,# 降低“的”的生成权重"在":-10# 降低“在”的生成权重})print(response.choices[0].message.content)

预期输出：[“上海”, “北京”, “广州”]

六、总结与实践建议

Prompt辅助NER凭借“低门槛、高效率、强泛化”的优势，已成为非专业NLP开发者处理实体识别任务的首选方案。通过本次案例实战，可总结出核心实践建议：

1. 新手入门：从“明确格式+单类别”开始
   初次尝试时，避免同时处理多类别实体，可先聚焦1-2类（如仅提取“公司名称+时间”），同时提供固定输出模板（如表格），降低模型理解难度。
2. 行业应用：必加“领域示例+术语定义”
   处理金融、医疗、法律等专业领域时，需在Prompt中加入“领域专属示例”和“术语精准定义”，避免模型因知识盲区导致识别错误。
3. 效率提升：善用“格式模板+多轮对话”
   对于批量处理（如多份合同、多篇财报），可设计标准化Prompt模板（只需替换待处理文本），并通过多轮对话实现实体汇总，减少重复工作。
4. 精度优化：及时“反馈纠错+参数调整”
   若模型出现识别错误，需在后续Prompt中加入“错误案例对比”（如“上一轮错误：XXX；正确应为：XXX”），或在API调用时调整Logit Bias参数，逐步优化识别精度。

通过持续优化Prompt设计，结合行业场景特性，Prompt辅助NER可满足从“简单文本提取”到“复杂专业场景”的多样化需求，为后续NLP任务（如知识图谱构建、智能检索）提供高质量的实体数据支撑。

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    xcLeigh 博主，全栈领域优质创作者，博客专家，目前，活跃在ZEEKLOG、微信公众号、小红书、知乎、掘金、快手、思否、微博、51CTO、B站、腾讯云开发者社区、阿里云开发者社区等平台，全网拥有几十万的粉丝，全网统一IP为 xcLeigh。希望通过我的分享，让大家能在喜悦的情况下收获到有用的知识。主要分享编程、开发工具、算法、技术学习心得等内容。很多读者评价他的文章简洁易懂，尤其对于一些复杂的技术话题，他能通过通俗的语言来解释，帮助初学者更好地理解。博客通常也会涉及一些实践经验，项目分享以及解决实际开发中遇到的问题。如果你是开发领域的初学者，或者在学习一些新的编程语言或框架，关注他的文章对你有很大帮助。

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