命名实体识别

识别文本中具有特定意义的实体

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。旨在从文本中提取有意义的名词或短语，为知识库问答、机器翻译、信息检索、情感分析和知识图谱等应用提供基础。

作用

命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。

命名实体的识别对于理解和处理文本中的关键信息至关重要，是多种自然语言处理应用成功实施的核心环节。例如，在信息抽取过程中，如果没有先识别出实体，就无法有效地识别实体之间的关系，从而无法提取出有价值的信息。因此，准确的命名实体识别是信息抽取和许多其他自然语言处理任务成功实施的前提条件。

过程组成

通常包括两部分：（1）实体边界识别；（2）确定实体类别（人名、地名、机构名或其他）。英语中的命名实体具有比较明显的形式标志（即实体中的每个词的第一个字母要大写），所以实体边界识别相对容易，任务的重点是确定实体的类别。和英语相比，汉语命名实体识别任务更加复杂，而且相对于实体类别标注子任务，实体边界的识别更加困难。

主要方法

基于规则和词典

基于规则和词典的方法是最早应用于命名实体识别的技术。这些方法通常依赖于语言学家根据数据集的特征，人工构建特定的规则模板或词典。规则主要包括关键词、位置词、方位词、中心词、指示词、统计信息以及标点符号等。词典则由特征词和外部词典共同构成，其中外部词典指的是已有的常识词典。一旦规则和词典制定完毕，通常通过匹配方法对文本进行处理，从而实现命名实体识别。这种方法虽然在一些特定应用中有效，但需要大量人工干预，且对于复杂或模糊的实体识别能力较弱。

基于机器学习

随着统计学习方法的发展，基于机器学习的命名实体识别方法逐渐成为主流。这些方法通过使用人工标注的语料进行训练，可以在不同领域中应用，只需利用新领域的语料进行微调，适应新的任务。典型的机器学习方法包括隐马尔可夫模型（HMM）、最大熵模型（ME）、支持向量机（SVM）和条件随机场（CRF）等。尤其是在2003年CoNLL-2003会议中，所有参赛的16个系统都采用了基于统计的机器学习方法，证明了这一技术的广泛适用性和强大性能。虽然这些方法在多领域应用中表现出了较好的效果，但它们依然依赖于人工特征设计，并且在面对复杂的上下文依赖时，表现可能不如深度学习方法。

基于深度学习

近年来，深度学习在自然语言处理中的应用取得了显著进展，命名实体识别的研究重点也逐渐转向深度神经网络（DNN）。与传统机器学习方法不同，深度学习不再依赖人工特征的提取和领域专业知识，而是通过大量标注数据进行端到端的学习，自动学习到有效的特征表示。这一方法在许多NER任务中超越了传统的基于人工特征的方法。深度学习在命名实体识别中的成功，得益于其强大的表达能力和对复杂数据模式的捕捉能力。特别是基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等技术，能够处理文本中的长距离依赖关系。更进一步，随着BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的提出，基于预训练的Transformer模型在NER任务中取得了突破性进展。BERT模型通过双向编码器理解文本的上下文信息，并且已经成为命名实体识别和其他自然语言处理任务中的标准模型。BERT的成功还促使了其他变种如RoBERTa、ERNIE等的出现，它们在NER任务中表现出了优异的效果，并被广泛应用于各类复杂的文本分析任务。

难点

（1）汉语文本没有类似英文文本中空格之类的显式标示词的边界标示符，命名实体识别的第一步就是确定词的边界，即分词；（2）汉语分词和命名实体识别互相影响；（3）除了英语中定义的实体，外国人名译名和地名译名是存在于汉语中的两类特殊实体类型；（4）现代汉语文本，尤其是网络汉语文本，常出现中英文交替使用，这时汉语命名实体识别的任务还包括识别其中的英文命名实体；（5）不同的命名实体具有不同的内部特征，不可能用一个统一的模型来刻画所有的实体内部特征。

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