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命名实体识别 named entity recognition 定义：对文本中出现的命名实体（表示人名、地名和组织机构名）进行自动边界识别。 学科：计算机科学技术_人工智能_模式识别 相关名词：自然语言处理 语料库 语料分析 【延伸阅读】 命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体，这些实体主要包括人名、地名、机构名和其他专有名词，也包括时间、数量、货币、比例数值等。命名实体识别是完成自然语言处理任务（如信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等）的重要基础工具，命名实体识别的准确程度，决定了下游任务的效果，因此在人工智能领域中具有不容忽视的作用。例如，在信息检索中，通过命名实体识别，可以更准确地查获用户想要的信息；在机器翻译中，通过命名实体识别，可以更准确地翻译出文本中的人名、地名等。 命名实体识别的过程通常分为两个部分，即识别命名实体的边界和确定命名实体的类别。识别命名实体的边界是指确定一个命名实体开始和结束的位置，确定命名实体的类别则是判断命名实体是属于人名、地名还是机构名等。汉语文本的词与词之间，没有空格之类的表示词边界的符号，必须进行自动分词，而自动分词和命名实体识别之间就会互相影响，彼此牵制。不同的语言和领域可能有着不同的命名实体类型和规则。例如，英文的人名通常首字母大写，而中文的人名则没有这个规则。此外，同一个词在不同的上下文中可能有着不同的分类，这也给命名实体识别带来了挑战。例如，“苹果”在“我吃了一个苹果”中是水果名，而在“苹果公司发布了新产品”中则是机构名。 目前，命名实体识别的方法大致可以分为基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。基于规则的方法通常需要人工定义一套规则来识别命名实体，如查找模式、词典或人名常见的结构，这种方法的优点是准确率高，缺点是需要大量的人工投入，并且难以处理复杂和变化的语言现象。基于统计的方法通常使用机器学习算法（如隐马尔可夫模型或条件随机场）从大量的标注数据中学习命名实体的特征和规律，这种方法的优点是可以自动处理复杂和变化的语言现象，缺点是需要大量标注数据。基于深度学习的方法，如利用双向长短期记忆网络和变压器等模型，是近年来的研究热点。它通过深度神经网络来自动学习命名实体的复杂特征，这种方法的优点是可以处理更复杂的语言现象，缺点是需要大量的计算资源。 总之，命名实体识别是一项重要的自然语言处理任务，尽管存在许多挑战，但通过不断的研究和创新，已经取得显著的进步。 |
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