已有实体词的情况下，搜索词命名实体识别（NER）如何快速匹配

呃感觉我好像没太看懂

1. 具体场景就是搜索？类似在今日头条搜新闻这样的感觉？
2. 然后 “实体名词” 都有，是指长文本对应的实体词已经被识别出来？那不是你本身就有模型吗
3. 你又说不想自己训练模型，问题是搜索匹配本身其实就是一个简单规则，主要难点在识别长文本里的实体词，这个理论上要直接部署已有模型也可以，自己训练也可以的吧

@czfy #1 就是垂直电商，比如药品电商，那么药品品牌和药品名等于都有了，要识别出用户搜哪个品牌哪个药品（也有症状、疾病名称实体）

所以我指的实体是直接从数据库里用商品信息生产的，我看 opennlp 的自定义模型好像都是输入标注语句来训练的。而我想要的其实就是把用户搜索词里面的实体名称识别出来，应该不需要再训练了吧。

所以相当于你要做的是

1. 算法识别用户输入的搜索文本
2. 匹配算法识别的用户输入文本的实体词 与 商品已有的实体词
3. 输出搜索结果

那理论上你就先直接用现有模型看看效果咯，根据你的业务指标（用户搜索结果点击率 /跳转率 /下单率之类的）判断，如果符合业务要求就不用重新训练，效果不好那还是要重新训练

@czfy #1 我想要的类似这个 https://nlp.stanford.edu/software/regexner.html

指定实体名称和实体类型的输入数据，然后把输入里对应的都解析出来。但感觉用这些框架还要下载很大的数据模型，有点高射炮打蚊子的感觉。

如果你觉得这些太大，那就做个最简单的分词吧...
实体识别确实比分词要更复杂

最简单就是借助一些成熟的 nlp 库，把你的实体词（有的要带词性）导入进去，然后调用分词。把分词结果过滤 stopwords 后导入 es 。