2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Named-Entity-Recognition-NER.md

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한 줄

Named Entity Recognition(NER)은 비정형 텍스트에서 인명·지명·조직·날짜·수량 등 사전 정의된 엔티티 범주를 식별·분류하여 (span, type) 쌍으로 추출하는 정보추출의 기초 작업이다.

핵심

표준 태그셋

• CoNLL-2003 (4종): PER, ORG, LOC, MISC.
• OntoNotes 5 (18종): PERSON, ORG, GPE, DATE, MONEY, PERCENT, EVENT, LAW, …
• BIO/BIOES schema: B-PER, I-PER, O / E-, S-.
• 도메인별 (BioNER): GENE, DRUG, DISEASE.

방법론 진화

1. 규칙/사전 기반: gazetteer + regex — 도메인 특화엔 여전히 강력.
2. HMM / CRF: BiLSTM-CRF (Lample et al. 2016) — 신경망 시대 시작.
3. 사전학습 Transformer: BERT/RoBERTa + token classification head — 표준.
4. LLM zero/few-shot: GPT-4, Claude 프롬프팅으로 스키마 정의.
5. GLiNER (2024): 임의의 엔티티 타입을 zero-shot 추출하는 generalist NER.

Nested NER / Flat NER

• Flat: 한 토큰은 하나의 엔티티 — CRF 자연스러움.
• Nested: "Bank of America" 안에 "America"(GPE)까지 — span-based 모델 필요.

도메인 변종

• BioNER (BC5CDR, NCBI Disease).
• LegalNER (사건명, 법조항).
• FinancialNER (티커, 금액).
• 한국어 NER: KLUE-NER, KoBERT.

평가

• Span-level F1 (token-level이 아닌 정확한 boundary+type 일치).
• seqeval 라이브러리 표준.

응용

• 검색 엔진 enrichment.
• 지식 그래프 구축.
• 챗봇 슬롯 채우기.
• 의료 기록에서 약물·질환 추출.
• 컴플라이언스 (PII 탐지).

💻 패턴

# 1. spaCy — 즉시 사용 가능한 production NER
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_trf")
doc = nlp("Apple is opening a new office in Seoul next March.")
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_, ent.start_char, ent.end_char)
# Apple ORG  /  Seoul GPE  /  next March DATE

# 2. HuggingFace transformers — BERT NER pipeline
from transformers import pipeline
ner = pipeline("ner", model="dslim/bert-large-NER", aggregation_strategy="simple")
print(ner("Tim Cook visited Berlin yesterday."))

# 3. Fine-tune BERT for NER (CoNLL-2003)
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, Trainer
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(
    "bert-base-cased", num_labels=9
)
# tokens, labels을 BIO 스킴으로 정렬한 뒤 Trainer로 학습

# 4. GLiNER — zero-shot 임의 타입
from gliner import GLiNER
model = GLiNER.from_pretrained("urchade/gliner_medium-v2.1")
text = "Elon Musk founded SpaceX in 2002."
labels = ["person", "company", "year"]
print(model.predict_entities(text, labels))

# 5. LLM JSON 추출 — Claude/GPT
import json
prompt = """Extract entities. Return JSON list of {"text","type","start","end"}.
Types: PERSON, ORG, LOC, DATE, MONEY.

Text: Microsoft acquired Activision for $69 billion in October 2023."""
# response → json.loads

# 6. seqeval — 평가
from seqeval.metrics import classification_report
y_true = [["B-PER","I-PER","O","B-LOC"]]
y_pred = [["B-PER","I-PER","O","B-LOC"]]
print(classification_report(y_true, y_pred, digits=4))

# 7. 한국어 NER — KLUE-RoBERTa
from transformers import pipeline
kor_ner = pipeline("ner", model="klue/roberta-base-finetuned-ner",
                   aggregation_strategy="simple")
print(kor_ner("김철수는 서울대학교에서 공부한다."))

# 8. BioNER — BERN2 (의료)
import requests
text = "Aspirin reduces the risk of stroke."
r = requests.post("http://bern2.korea.ac.kr/plain", json={"text": text})
print(r.json())  # CHEMICAL: Aspirin, DISEASE: stroke

# 9. spaCy 사용자 정의 EntityRuler (규칙)
ruler = nlp.add_pipe("entity_ruler", before="ner")
patterns = [
    {"label": "PRODUCT", "pattern": "iPhone 17 Pro"},
    {"label": "ORG", "pattern": [{"LOWER": "openai"}]},
]
ruler.add_patterns(patterns)

# 10. Nested NER — span-based (Flair/SpanMarker)
from span_marker import SpanMarkerModel
model = SpanMarkerModel.from_pretrained("tomaarsen/span-marker-mbert-base-multinerd")
print(model.predict("Bank of America is headquartered in Charlotte."))
# Bank of America (ORG) 와 America (LOC) 둘 다 추출

결정 기준

상황	추천
빠른 프로토타입	spaCy en_core_web_trf
최고 정확도 (영어)	BERT/RoBERTa fine-tune on OntoNotes
임의 타입 / few labeled	GLiNER, LLM zero-shot
한국어	KLUE-RoBERTa, KoBERT-NER
의료/생명과학	BioBERT, BERN2, SciSpaCy
규칙 강제 (회사 product 목록)	spaCy EntityRuler 우선 적용
Nested entities	SpanMarker, biaffine
Production 비용 민감	spaCy / 작은 BERT (distil)

기본값: spaCy + EntityRuler 보강, 도메인 적응 시 BERT fine-tune, 빠른 PoC는 GLiNER/LLM.

🔗 Graph

• 부모: Natural-Language-Processing, Information-Extraction
• 형제: Relation-Extraction, Coreference-Resolution, Entity-Linking, POS-Tagging
• 자식: BiLSTM-CRF, GLiNER, BioNER
• 도구: spaCy, Stanza, Flair, HuggingFace-Transformers
• 데이터: CoNLL-2003, OntoNotes, KLUE, BC5CDR

🤖 LLM 활용

• LLM에게 스키마(타입 + 정의) + few-shot 예시 → JSON 출력 요청.
• 2024-26 추세: GLiNER + LLM 검증 단계 결합 (LLM이 false positive 제거).
• Claude/GPT structured output API로 스키마 강제.
• 검색 파이프라인 사전 enrichment에 LLM NER 활용 비용/성능 트레이드오프 평가.

❌ 안티패턴

• 토큰 단위 F1 보고 — span 경계 무시.
• BIO 정렬 없이 subword 토큰에 라벨 부여 (학습 손상).
• 도메인 데이터 없이 일반 NER 모델 그대로 의료/법률 적용.
• LLM zero-shot 결과를 검증 없이 KG 적재 (할루시네이션 위험).
• gazetteer를 너무 길게 → 메모리/지연 증가.

🧪 검증 / 중복

• seqeval span-level F1 표준 (CoNLL).
• 별칭: Entity-Tagging, Entity-Extraction — 본 문서로 통합.
• 정기 평가: 도메인 schema drift 점검.

🕓 Changelog

• Phase 1 (2026-05-08): 초기 생성.
• Manual cleanup (2026-05-10): canonical 확정, GLiNER 2024 추가, BIO/BIOES, nested NER, 한국어/생명과학 도메인 정리.