命名实体识别研究进展综述
基于深度学习的命名实体识别研究综述
现代电子技术Modern Electronics TechniqueMar. 2024Vol. 47 No. 62024年3月15日第47卷第6期DOI ：10.16652/j.issn.1004‐373x.2024.06.006引用格式：张继元，钱育蓉，冷洪勇，等.基于深度学习的命名实体识别研究综述[J].现代电子技术，2024，47（6）：32‐42.基于深度学习的命名实体识别研究综述张继元1，2，3， 钱育蓉1，2，3， 冷洪勇2，3，5， 侯树祥2，3，4， 陈嘉颖1，2，3（1.新疆大学 软件学院， 新疆 乌鲁木齐 830000；2.新疆大学 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室， 新疆 乌鲁木齐 830046；3.新疆大学 软件工程重点实验室， 新疆 乌鲁木齐 830000；4.新疆大学 信息科学与工程学院， 新疆 乌鲁木齐 830000；5.北京理工大学 计算机学院， 北京 100081）摘 要： 命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务，其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体，如人名、地名、机构名和专有名词等。
在命名实体识别任务中，研究人员提出过多种方法，包括基于知识和有监督的机器学习方法。
近年来，随着互联网文本数据规模的快速扩大和深度学习技术的快速发展，深度学习模型已成为命名实体识别的研究热点，并在该领域取得显著进展。
文中全面回顾现有的命名实体识别深度学习技术，主要分为四类：基于卷积神经网络模型、基于循环神经网络模型、基于Transformer 模型和基于图神经网络模型的命名实体识别。
此外，对深度学习的命名实体识别架构进行了介绍。
最后，探讨命名实体识别所面临的挑战以及未来可能的研究方向，以期推动命名实体识别领域的进一步发展。
关键词： 命名实体识别； 深度学习； 自然语言处理； 卷积神经网络； 循环神经网络； Transformer ； 图神经网络中图分类号： TN919‐34 文献标识码： A 文章编号： 1004‐373X （2024）06‐0032‐11Survey of named entity recognition research based on deep learningZHANG Jiyuan 1, 2, 3, QIAN Yurong 1, 2, 3, LENG Hongyong 2, 3, 5, HOU Shuxiang 2, 3, 4, CHEN Jiaying 1, 2, 3(1. School of Software, Xinjiang University, Urumqi 830000, China;2. Key Laboratory of Signal Detection and Processing in Xinjiang Uygur Autonomous Region, Urumqi 830046, China;3. Key Laboratory of Software Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830000, China;4. School of Information science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830000, China;5. School of computer science, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)Abstract ： Named entity recognition is a crucial task in the field of Natural Language Processing, which aims to identify entities with specific meanings from natural language texts, such as person names, place names, institution names, and proper nouns. In the task of named entity recognition, researchers have proposed various methods, including those based on domain knowledge and supervised machine learning approaches. In recent years, with the rapid expansion ofinternet text data and the rapid development of deep learning techniques, deep learning models have become aresearch hotspot in named entity recognition and have made significant progress in this field. A comprehensive review of existing deep learning techniques for named entityrecognition is provided, categorizing them into four main categories: models based on convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), Transformer models, and graph neural networks (GNN) for NER. An overview of deep learning architectures for named entity recognition is presented. The challenges faced by named entity recognition and potential research directions in the future are explored to promote further development in the field of named entity recognition.Keywords ： named entity recognition; deep learning; natural language processing; convolutional neural networks; recurrentneural network; Transformer; graph neural network收稿日期：2023‐08‐31 修回日期：2023‐10‐08基金项目：国家自然科学基金项目（62266043）；国家自然科学基金项目（61966035）；新疆维吾尔自治区自然科学基金项目（2021D01C083）；新疆维吾尔自治区自然科学基金项目（2022D01C692）；新疆维吾尔自治区高校基本科研业务经费科研项目（XJEDU2023P012）；杰出青年科学基金（2023D01E01）；天山创新团队（2023D14012）；新疆高校基本科研业务费项目(XJEDU2023Z001）32第6期0 引 言自然语言处理（Natural Language Processing, NLP ）是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向，主要研究人与计算机之间用自然语言进行有效交流的理论和方法。
多模态命名实体识别方法研究进展
多模态命名实体识别方法研究进展
王海荣;徐玺;王彤;荆博祥
【期刊名称】《郑州大学学报（工学版）》
【年(卷),期】2024(45)2
【摘要】为了解决多模态命名实体识别(MNER)研究中存在的文本特征语义不足、视觉特征语义缺失、图文特征融合困难等问题,多模态命名实体识别方法相继被提出。
首先,总结了多模态命名实体识别方法的整体框架以及各部分常用的技术,随后对其进行梳理并分类为基于BiLSTM的MNER方法和基于Transformer的MNER方法,并根据模型结构将其划分为前融合模型、后融合模型、Transformer 单任务模型、Transformer多任务模型等4类模型结构。
其次,在Twitter-2015、Twitter-2017 2个数据集上,分别对这2类方法进行实验,结果表明:多特征协同表示能增强各模态特征的语义,多任务学习能够促进模态特征融合或者结果融合,从而提升MNER的准确性。
建议在MNER的未来研究中,着重关注通过多特征协同表示来增强模态语义,通过多任务学习促进模态特征融合或结果融合等方向的研究。
【总页数】12页(P60-71)
【作者】王海荣;徐玺;王彤;荆博祥
【作者单位】北方民族大学计算科学与工程学院;北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6;TP391.1
【相关文献】
1.命名实体识别方法研究进展
2.多模态语义协同交互的图文联合命名实体识别方法
3.道路预防性养护方法分析
4.基于多任务学习的多模态命名实体识别方法
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基于深度学习的命名实体识别方法研究
基于深度学习的命名实体识别方法研究深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著的进展，其中之一便是命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）任务。
NER是自然语言处理中的重要任务，它的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构等。
本文将重点研究基于深度学习的命名实体识别方法，并探讨其在不同领域和语种下的应用。
一、引言命名实体识别作为自然语言处理中的基础任务之一，在信息抽取、问答系统、机器翻译等应用中具有重要作用。
传统方法主要依赖于手工设计特征和统计模型，但这些方法往往需要大量人工参与，并且对于不同领域和语种下的命名实体识别效果较差。
二、深度学习在命名实体识别中的应用1. 基于循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的方法RNN是一种能够处理序列数据的神经网络模型，在命名实体识别任务中得到了广泛应用。
通过将文本序列作为输入，并通过隐藏状态传递信息，RNN能够捕捉到上下文信息，从而提高命名实体识别的准确性。
2. 基于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的方法LSTM是一种特殊的RNN结构，它能够有效地解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。
在命名实体识别任务中，LSTM能够更好地捕捉到长距离依赖关系，提高识别准确率。
3. 基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的方法CNN是一种广泛应用于图像处理任务中的神经网络模型，但近年来也被应用于文本处理任务。
在命名实体识别中，CNN能够通过卷积操作提取文本特征，并通过池化操作减少特征维度。
这种方法具有计算效率高和模型结构简单等优点。
三、基于深度学习的命名实体识别方法改进1. 多任务学习传统命名实体识别方法通常将NER视为一个单独的标注问题进行处理。
而基于深度学习的方法则可以将NER与其他相关任务进行联合训练，如词性标注、句法分析等。
基于深度学习的命名实体识别算法研究
基于深度学习的命名实体识别算法研究近年来，随着机器学习技术的发展，基于深度学习的命名实体识别算法日益被人们所重视。
命名实体识别算法是自然语言处理领域中的一个重要研究方向，它可以将文本中的实体名称（人名、地名、组织机构名等）自动识别出来，并进行分类和标注。
准确地识别出各种实体名称，对于信息提取、文本分类、知识图谱构建等应用领域具有重要的意义。
本文将围绕基于深度学习的命名实体识别算法展开研究。
一、命名实体识别算法的研究现状最初的命名实体识别算法主要基于规则和模式匹配，这些方法需要人工设计特征和规则，难以处理复杂的句子结构和语言变化。
近年来，传统的基于统计机器学习的方法，如最大熵模型、条件随机场等，取得了较好的效果。
但是，这些方法需要对文本进行预处理，并采用手工工程特征，这限制了算法的泛化能力。
而基于深度学习的命名实体识别算法则可以使用端到端的方式进行模型训练和应用。
二、基于深度学习的命名实体识别算法基于深度学习的命名实体识别算法一般分为两类：基于卷积神经网络的方法和基于循环神经网络的方法。
1. 基于卷积神经网络的方法基于卷积神经网络的命名实体识别算法主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
其中，卷积层可以提取文本中的特征，池化层可以降低特征的维度，全连接层可以进行分类和标注。
例如，Zhang等人提出的卷积神经网络命名实体识别算法（CNN-NER）可以通过学习句子中的词向量来识别命名实体，并将其分类为不同的类别。
2. 基于循环神经网络的方法基于循环神经网络的命名实体识别算法主要由循环层和全连接层组成。
循环层可以学习长期依赖和上下文信息，全连接层可以进行分类和标注。
例如，Lample等人提出的循环神经网络命名实体识别算法（LSTM-CRF）可以学习上下文信息和序列特征，并将命名实体识别结果与标注结果通过条件随机场进行融合，提高了算法的准确性。
三、算法效果的评价指标对于命名实体识别算法的效果评价指标主要包括准确率、召回率和F1值。
命名实体识别技术研究进展综述
命名实体识别技术研究进展综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，自然语言处理（NLP）领域的研究日益深入，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为其中的一项关键技术，在信息抽取、机器翻译、问答系统、语义理解等多个领域具有广泛的应用价值。
本文旨在对命名实体识别技术的研究进展进行综述，以期为相关领域的研究者和实践者提供全面的技术概览和前沿动态。
本文首先介绍了命名实体识别的基本概念和重要性，阐述了NER 技术的核心任务和应用场景。
接着，回顾了NER技术的研究历程，包括早期的规则方法和基于词典的方法，以及近年来基于深度学习的NER技术的快速发展。
在此基础上，本文重点分析了当前主流的NER 技术，包括基于深度学习的监督学习方法、无监督学习方法、迁移学习方法和弱监督学习方法等，并对这些方法的优缺点进行了比较和评价。
本文还关注了NER技术在多语种、跨领域和少样本场景下的应用和挑战，探讨了相应的解决策略和发展趋势。
本文总结了NER技术的研究现状和未来发展方向，以期为推动NER技术的进一步发展提供参考和借鉴。
二、命名实体识别技术概述命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、日期、时间等。
这些实体在文本中扮演着重要的角色，对于理解文本的含义和上下文信息具有关键的作用。
NER技术广泛应用于信息抽取、机器翻译、问答系统、语义网、智能代理等领域，是自然语言处理中不可或缺的一部分。
NER技术的核心在于对文本进行语义理解和分析，通过算法和模型来识别和标注文本中的实体。
根据不同的应用场景和数据特点，NER 技术可以分为多种类型，如基于规则的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法等。
基于深度学习的NER技术近年来取得了显著的进展，成为当前研究的热点和趋势。
自然语言处理中的命名实体识别与关系抽取
自然语言处理中的命名实体识别与关系抽取命名实体识别与关系抽取是自然语言处理中的重要技术。
它们分别用于识别文本中的命名实体和抽取命名实体之间的关系，对于自然语言处理领域的信息抽取、文本分类和知识图谱构建等任务具有重要意义。
本文将分别介绍命名实体识别和关系抽取的基本概念、技术方法和应用场景，并讨论它们在自然语言处理领域的发展和挑战。
一、命名实体识别命名实体识别是自然语言处理中的一项基础任务，它主要是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名、日期、时间等。
命名实体识别通常在信息抽取、知识图谱构建、问答系统等任务中起着重要作用。
1.1命名实体识别的基本概念命名实体识别的主要目标是从文本中识别出具有特定名称的实体，并将其分类为不同的类别。
常见的命名实体包括人名、地名、组织机构名、时间、日期等。
命名实体识别的结果通常是一个实体序列，每个实体都有对应的类别标签。
1.2命名实体识别的技术方法命名实体识别的技术方法主要包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
基于规则的方法通过设计一系列规则来识别文本中的命名实体，但这种方法依赖于语言专家对规则的设计，难以覆盖所有的情况。
基于统计的方法通过训练统计模型来识别命名实体，如隐马尔可夫模型、条件随机场等。
基于深度学习的方法则是通过神经网络模型来学习文本中的命名实体特征，进而识别命名实体。
1.3命名实体识别的应用场景命名实体识别在自然语言处理领域有着广泛的应用场景，如信息抽取、文本分类、知识图谱构建、问答系统等。
在信息抽取任务中，命名实体识别能够帮助抽取文本中的实体关系，从而构建结构化的知识库。
在文本分类任务中，命名实体识别能够帮助识别文本中的关键实体，从而提高分类性能。
在知识图谱构建任务中，命名实体识别能够帮助从大规模文本中抽取实体及其关系，从而构建知识图谱。
在问答系统任务中，命名实体识别能够帮助识别问题中的关键实体，从而提高问题解析的性能。
1.4命名实体识别的发展和挑战随着深度学习技术的发展，命名实体识别在自然语言处理领域取得了一些重要的进展。
《2024年蒙古文命名实体识别研究》范文
《蒙古文命名实体识别研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，自然语言处理技术逐渐成为人工智能领域的重要研究方向。
其中，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理中的一项关键技术。
在蒙古文中，命名实体识别对于处理蒙古语文本信息、提高蒙古语自然语言处理水平具有重要意义。
本文旨在探讨蒙古文命名实体识别的研究现状、方法及挑战，以期为相关研究提供参考。
二、蒙古文命名实体识别的研究现状蒙古文命名实体识别是针对蒙古语文本中的人名、地名、机构名等命名实体进行识别和标注的技术。
目前，蒙古文命名实体识别的研究已经取得了一定的成果。
国内外学者在蒙古文语料库建设、分词技术、特征提取等方面进行了大量研究，为蒙古文命名实体识别提供了有力支持。
然而，由于蒙古文语言的特殊性，命名实体识别的准确率和效率仍有待提高。
三、蒙古文命名实体识别的研究方法1. 基于规则的方法基于规则的方法是蒙古文命名实体识别的一种常用方法。
该方法通过制定一系列规则，对蒙古文文本进行分词和命名实体识别。
规则的制定需要结合语言学知识和领域知识，因此需要专业人员进行制定和维护。
该方法在特定领域和语料库上具有较好的识别效果，但泛化能力较弱。
2. 基于统计的方法基于统计的方法是另一种常用的蒙古文命名实体识别方法。
该方法利用统计学方法对语料库进行训练，提取命名实体的特征，然后进行分类和识别。
常用的统计方法包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
该方法具有较好的泛化能力，但需要大量的语料库进行训练。
3. 深度学习方法深度学习方法是近年来新兴的蒙古文命名实体识别方法。
该方法通过构建深度神经网络模型，自动提取命名实体的特征，并进行分类和识别。
常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
深度学习方法在蒙古文命名实体识别中具有较高的准确率和泛化能力。
四、蒙古文命名实体识别的挑战与展望1. 语料库的匮乏目前，蒙古文的语料库相对较少，尤其是标注好的语料库更为匮乏。
基于深度学习的中文命名实体识别研究的开题报告
基于深度学习的中文命名实体识别研究的开题报告1.研究背景目前，由于互联网技术的不断发展和普及，文本信息的数量呈指数增长。
然而，大量的文本信息中包含着各种实体，例如人名、地名、组织机构等。
对这些实体进行自动识别并抽取出有用信息，不仅可以大大提高人们的信息检索效率，而且对于自然语言处理、知识图谱构建等领域也具有重要意义。
因此，中文命名实体识别（Chinese Named Entity Recognition，CNER）成为了自然语言处理研究中的一个核心问题。
该问题的解决对于机器理解文本的能力有很大帮助。
随着深度学习技术的兴起，其在该领域中也取得了很多进展。
因此，本研究将重点基于深度学习技术对中文命名实体识别算法进行研究和探讨。
2.研究目的本研究旨在探究基于深度学习的中文命名实体识别算法，通过对中文文本中的命名实体进行自动识别提取出有用信息，提高文本信息检索的效率和精度。
3.研究内容（1）中文命名实体识别的基本概念和算法；（2）深度学习技术在中文命名实体识别中的应用现状和发展趋势；（3）基于深度学习的中文命名实体识别算法的研究和探讨，包括基于循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的模型和基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的模型；（4）基于公开数据集的实验和分析，对比不同模型在中文命名实体识别任务上的效果；（5）对研究结果进行总结和分析，提出未来研究的方向和深度学习在自然语言处理领域的应用前景。
4.研究方法本研究将主要采用如下方法：（1）数据预处理：收集、清洗并进行标注的数据集；（2）模型设计：基于深度学习方法，设计一些常用模型，如RNN、CNN等等；（3）模型训练：通过已经标注好的数据集进行训练，并结合优化方法进行模型的快速迭代；（4）模型评估：通过公开数据集进行模型的效果评估，比较不同模型在中文命名实体识别任务中的表现；（5）结果分析：分析研究结果，发掘深度学习在中文命名实体识别中的应用前景。
命名实体消歧研究综述
命名实体消歧研究综述
李欣宇;赵摇震
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2024(34)2
【摘要】实体消歧是指在一个具体的知识库中,把一个被标识的实体指称链向它对应条目的过程。
实体消歧的任务是根据上下文信息解决一个命名实体指称项对应多个实体概念的一词多义问题,它在从海量数据准确提取信息的知识图谱构建过程中
起到重要作用,是自然语言处理中的一项基本任务。
该文主要对实体消歧技术的相
关研究内容进行综述。
首先,阐述了实体消歧的国内外研究背景,并对命名实体识别、候选实体生成、候选实体排序等实体消歧相关理论进行全面梳理。
其次,对实体消
歧的具体含义及其研究内容进行详细综述,并对实体消歧研究内容的特点进行了分析。
再次,将实体消歧技术的实现方法划分为三类并对涉及到的数据集进行归纳,并
从四个方面讨论了实体消歧领域存在的难点和提高实体消歧准确率的途径,对消歧
方法的优缺点及评价指标进行了总结,意在为改善实体消歧效果提供新的解决思路。
最后,对实体消歧技术的应用和发展前景进行总结。
【总页数】8页(P1-8)
【作者】李欣宇;赵摇震
【作者单位】渤海大学信息科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP182
【相关文献】
1.基于图方法的命名实体消歧
2.面向领域的命名实体消歧方法改进研究
3.基于上下文信息的中文命名实体消歧方法研究
4.基于异构知识库的命名实体消歧
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命名实体识别实验报告
命名实体识别实验报告
命名实体识别是自然语言处理中的一项重要任务。
本实验报告旨在
介绍命名实体识别的基本概念、常见方法和实验结果。
1. 命名实体识别的基本概念
命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
命名实体识别通常是自然语言处理中的预处理
任务，对于各种自然语言处理任务都具有重要意义。
2. 常见的命名实体识别方法
目前，命名实体识别的研究主要集中在两个方向：基于规则和基于统计。
基于规则的方法是指利用事先定义好的规则来识别命名实体，这
种方法主要基于词性标注和分块信息，适合于处理一些结构化较强的
语料。
而基于统计的方法则是通过学习统计模型来识别命名实体，包
括最大熵模型、条件随机场模型、深度学习模型等。
这种方法一般需
要大量的标注数据和计算资源，但通常有较好的性能。
3. 实验结果
我们在一个包含人名、地名和组织机构名的数据集上进行了实验，使
用了基于条件随机场的命名实体识别算法，并进行了交叉验证。
实验
结果表明，我们的算法在精确率、召回率和F1值等指标上都有较好的
表现，验证了该算法在命名实体识别任务中的实用性和有效性。
综上所述，命名实体识别是自然语言处理中的重要任务，基于规则和基于统计的方法是两个主要的研究方向。
我们的实验结果表明，基于条件随机场的命名实体识别算法具有较高的精度和召回率。
中文常见医疗问题命名实体识别研究
模型在基于 BIOE 标注方案下实体识别效果较好，F1 值达到 97%；从类别上看，疾病类、症状类、检查类 F1 值达到 99%，药物
类达到 92%。总体而言，中文常见医疗问题在基于 BERT⁃BiLSTM⁃CRF 模型并采用 BIOE 标注方案下实体识别效果最好，其
中疾病类、症状类、检查类的实体识别效果较好。
model is much higher than that of the traditional BiLSTM ⁃ CRF model，the BERT ⁃ BiLSTM ⁃ CRF model has a better entity
recognition effect on the basis of the BIOE labeling scheme，and its F1 value reaches 97%. From the perspective of category，
BERT 最终生成的词向量是由词向量、位置向量和段向
的研究取得了辉煌的成绩。近些年基于深度学习的方
BERT 中 的 核 心 模 块 是 双 向 Transformer[19] 编 码 结
[8]
Entropy，ME） 等依据特征工程和机器学习的方法，NER
[9]
法得到了广泛研究，该方法用神经网络模型来学习文本
semantic information；annotation offset error correction
0
引
本 身 所 蕴 含 的 医 疗 价 值 ，首 先 需 要 运 用 命 名 实 体 识 别
言
随着大数据和云计算的飞速发展，互联网用户提问
的常见医疗问题与日俱增。为了更好地利用这些数据
收稿日期：2022⁃01⁃10
基于序列标注任务的命名实体识别模型研究
基于序列标注任务的命名实体识别模型研究随着信息时代的发展和互联网技术的不断革新，人们越来越需要从海量的文本数据中获取有用的信息。
然而，这要求计算机能够理解和解析文本数据，识别其中的实体，进而理解其含义和语义。
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）就是解决这个问题的一种重要技术。
一、基本概念命名实体指的是文本中具有特定命名含义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。
命名实体识别的任务就是在文本中识别出这些实体，并进行分类和标注。
命名实体识别是自然语言处理领域的一个重要任务，广泛应用于搜索引擎、机器翻译、信息抽取、智能问答等领域。
二、基于序列标注的NER模型目前，基于序列标注的NER模型已成为命名实体识别的主流方法，并取得了广泛应用和研究。
常见的序列标注方法包括：最大熵模型、条件随机场模型、循环神经网络模型等。
1. 最大熵模型（MaxEnt）最大熵模型是基于马尔可夫模型的一种统计模型，其基本思路是在所有可行的模型中，选择一个熵最大的模型作为最优模型。
在命名实体识别领域，最大熵模型可以通过上下文特征、词性标注、语法特征等多个方面对命名实体进行分类和识别。
2. 条件随机场模型（CRF）条件随机场模型是一种概率化的无向图模型，主要考虑的是序列标注问题，强调了特征之间的相关性。
在命名实体识别领域，条件随机场模型可以通过定义特征函数、标签转移概率等多个方面对命名实体进行分类和识别。
相比于最大熵模型，条件随机场模型在建模时能够更好地处理命名实体之间的依赖关系，具有更好的精度和效果。
3. 循环神经网络模型（RNN）循环神经网络模型是一种能处理序列数据的深度学习模型，通过自然语言文本数据的上下文信息，对命名实体进行分类和识别。
循环神经网络模型能够有效处理变长的文本序列，可以实现长短期记忆，学习到文本的复杂语义特征，具有更好的泛化性能和表现力。
三、模型评价指标在命名实体识别模型的评价中，通常采用精度、召回率和F1值等指标进行评价。
中文命名实体识别研究综述
中文命名实体识别研究综述
赵继贵;钱育蓉;王魁;侯树祥;陈嘉颖
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2024(60)1
【摘要】命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中最基
本的任务之一,其主要内容是识别自然语言文本中具有特定意义的实体类型和边界。
然而,中文命名实体识别(Chinese named entity recognition,CNER)的数据样本
存在词边界模糊、语义多样化、形态特征模糊以及中文语料库内容较少等问题,导
致中文命名实体识别性能难以大幅提升。
介绍了CNER的数据集、标注方案和评
价指标。
按照CNER的研究进程,将CNER方法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三类,并对近五年来基于深度学习的CNER主要模型进
行总结。
探讨CNER的研究趋势,为新方法的提出和未来研究方向提供一定参考。
【总页数】13页(P15-27)
【作者】赵继贵;钱育蓉;王魁;侯树祥;陈嘉颖
【作者单位】新疆大学软件学院;新疆大学新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点
实验室;新疆大学软件工程重点实验室;中国科学院大学经济与管理学院;新疆大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.生物医学命名实体识别研究现状及中文生物医学命名实体识别难点与意义综述
2.基于深度学习的中文命名实体识别最新研究进展综述
3.中文命名实体识别研究综述
4.应用深度学习的中文命名实体识别研究综述
5.深度学习中文命名实体识别研究综述
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命名实体识别研究综述
算 机技 术 的 发展 ， 自然 语言 理解 和文本 挖 掘研 究 的 不 断深 入 ，以及数 字 人文 研究 的兴起 ，文本 语义 层 面知 识显 得愈 发重要 ，新 兴 的研 究 领域如 语义 分析 、 自动 问答 、意 见挖 掘 等均 需要 丰富 的语 义 知识 作为 支撑 ，而命 名 实体 作 为文 本 中重 要 的语 义知 识 ，其 识别 和分类 已成 为一 项重 要 的基 础性 研 究 问题 ，计 算机 科学 中的机器 学 习 、计算 语言 学 中的语义 分析 、
情报学报 ２０１８年 ３月 第 ３７卷 第 ３期
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｃｈｉｎａ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍ
ａｔｉｏｎ，Ｍａｒ ．
２０１ ８，３７（３）：３２９—３４０
ＤＯＩ：１０．３７７２￣．ｉｓｓｎ．１０００－Ｏ１３５．２０１８．０３．０１０
收 稿 日期 ： ２０１７—１１－０８； 修 回 日期 ：２０１８－０３—１０ 基 金 项 目 ： 国家社 会科 学基 金重 大项 目“基于 《汉 学 引得丛 刊 》的典籍 知识 库构 建及 人文计 算研 究”（１５ＺＤＢ１２７）；国家 自然 科学 基金
面上项 目“基 于典籍 引得 的句 法级汉 英平 行语 料库构 建及人 文计 算研 究”（７１６７３１４３）；江苏 省普通 高校 学术 学位研 究生 科研 创 新计划 项 目“引用 内容分析— —引 文语义 信息 的 自动挖 掘”（ＫＹＺＺ１６ ００３３ ｏ 作 者简 介 刘 浏 ，男 ，１９８９年 生 ，博士研 究 生 ，主要研 究领域 为 自然语 言处 理 、信 息计 量 ，Ｅ—ｍａｉｌ：ｌｉｕｌｉｕ．ｎｊｕ＠ｏｕｔｌｏｏｋ．ｔｏｍ；王东 波 ， 男 ，１９８１年 生 ，博 士 ，副教授 ，主要 研究领 域为 自然语 言处理 、文 本挖掘 、信 息计量 。
中文命名实体识别技术综述
一、中文命名实体识别技术的发 展历程
早期的中文命名实体识别技术主要基于规则和词典的方法。研究人员通过手 动定义规则或利用已有的词典来进行实体识别。由于中文语言的复杂性和丰富性， 这种方法往往需要大量的人工干预和调整，难以实现自动化和通用化。
随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的中文命名实体识别方法逐渐 成为主流。神经网络方法通过学习大量的语料库，自动提取文本中的特征，从而 实现对实体的识别。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用 的模型。此外，长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等模型也在中文命名实 体识别中取得了良好的效果。
二、中文命名实体识别的现状
目前，中文命名实体识别已经取得了显著成果。以下是一些主要的研究现状：
1、深度学习模型的应用：深度学习模型已成为中文命名实体识别的主流方 法。其中，基于Transformer的模型表现尤为突出。例如，CR-Net、BERT和 ALBERT等预训练模型在多项比赛中展现出强大的实力。
2、预训练语言模型的探索与应用：利用大规模预训练语言模型（如BERT、 GPT等），进行迁移学习，将预训练模型中蕴含的丰富语义信息和语言知识应用 到中文命名实体识别任务中。通过对预训练模型进行微调（fine-tuning），使 其适应命名实体识别任务的需求。
3、强化学习与生成对抗网络的应用：利用强化学习算法优化命名实体识别 的决策过程，使模型能够在不同场景和条件下做出自适应的决策。同时，结合生 成对抗网络（GAN）技术，将实体识别任务转化为生成任务，通过生成高质量的 实体实例来提高模型的泛化能力。
为了解决这些问题，研究者们正在不断探索新的技术和方法。例如，使用预 训练语言模型（Pre-trained Language Model）进行迁移学习，将大规模语料 库中的知识迁移到命名实体识别任务中；利用无监督学习技术，在没有标注数据 的情况下，通过自监督学习或弱监督学习提高实体识别的准确性；结合多种模型 和方法，形成集成学习策略，以获得更准确的识别结果。
基于深度学习的实体链接研究综述
本次演示将重点实体链接的技术、应用及其在商业、社会和学术领域中的实际 应用场景，并对当前的研究现状进行总结和评价。
近年来，深度学习模型在NER领域中的应用已经取得了显著的进展。这些模型 包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络 （LSTM）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和变换器（Transformer）等。其 中，基于LSTM和Transformer的模型在NER任务中表现出了优异的性能。
关键词：深度学习，实体链接，自然语言处理，数据收集，算法优化
引言
实体链接是将文本中的实体指代与真实世界中的实体对应起来的过程，是自然 语言处理领域的重要任务之一。在互联网和大数据时代，实体链接在搜索引擎、 推荐系统、语义网路等方面具有广泛的应用前景。近年来，随着深度学习技术 的发展，基于深度学习的实体链接方法逐渐成为研究热点。这些方法通过学习 大量的语料库，自动识别和链接文本中的实体，取得了显著的成果。
3、深度学习实体链接的挑战和 解决方案
深度学习实体链接面临的主要挑战包括数据收集、算法优化、知识库建设等方 面。首先，数据收集方面，由于实体链接需要大量的训练数据，因此如何有效 收集和整理这些数据成为一项重要挑战；其次，算法优化方面，由于深度学习 模型复杂度高，需要调整的参数较多，因此如何优化算法以提高实体链接的准 确率和效率成为亟待解决的问题；最后，知识库建设方面，
2、3多任务学习和知识蒸馏
多任务学习（Multi-task Learning）是指在同一个模型中同时进行多个任务 的学习，从而使得模型能够更好地利用数据和特征表示。知识蒸馏 （Knowledge Distillation）则是一种将大规模预训练模型的“软标签”知 识传递给小规模模型的训练方法。这些技术都可以应用于NER任务中，以提高 模型的性能和泛化能力。
【干货】最全知识图谱综述#1：概念以及构建技术
【干货】最全知识图谱综述#1：概念以及构建技术【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。
我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。
下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。
主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。
引言随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。
由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。
知识图谱（Knowledge Graph) 以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。
最近，大规模知识图谱库的研究和应用在学术界和工业界引起了足够的注意力[1-5]。
一个知识图谱旨在描述现实世界中存在的实体以及实体之间的关系。
知识图谱于2012年5月17日由[Google]正式提出[6]，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，改善用户的搜索质量以及搜索体验。
随着人工智能的技术发展和应用，知识图谱作为关键技术之一，已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等领域。
知识图谱的定义在维基百科的官方词条中：知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库。
本质上, 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。
现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。
在具体介绍知识图谱的定义，我们先来看下知识类型的定义：知识图谱中包含三种节点：•实体: 指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。
如某一个人、某一个城市、某一种植物等、某一种商品等等。
世界万物有具体事物组成，此指实体。
如图1的“中国”、“美国”、“日本”等。
，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。
《2024年数据标注研究综述》范文
《数据标注研究综述》篇一一、引言随着人工智能（）和机器学习（ML）技术的飞速发展，数据标注在和ML的模型训练中扮演着越来越重要的角色。
数据标注是指对原始数据进行处理，使其成为机器学习算法可以使用的格式和标准。
本文旨在全面综述数据标注的最新研究进展，分析其研究现状和未来发展趋势。
二、数据标注的定义与重要性数据标注是对原始数据进行分类、标记、注释等处理，使其成为机器学习算法可以理解和使用的格式。
在和ML的模型训练过程中，标注数据是必不可少的。
通过标注数据，模型能够理解和学习数据中的规律和模式，提高模型的准确性和泛化能力。
三、数据标注的主要类型及方法（一）图像标注：包括物体检测、图像分类、语义分割等。
（二）文本标注：包括命名实体识别、情感分析、关键词提取等。
（三）语音标注：用于语音识别、语音合成等任务。
（四）方法：手动标注、自动标注、半自动标注等。
手动标注准确度高，但成本高；自动标注成本低，但误标率高；半自动标注则结合了二者的优点。
四、数据标注的研究现状（一）国内外研究现状国内外的学者们对数据标注进行了广泛的研究。
在图像标注方面，研究者们通过深度学习等技术，实现了高精度的物体检测和图像分类。
在文本标注方面，自然语言处理技术的发展为情感分析、命名实体识别等任务提供了新的思路。
同时，随着技术的不断发展，自动标注和半自动标注方法也逐渐成为研究热点。
（二）研究挑战与问题尽管数据标注取得了显著的进展，但仍面临诸多挑战和问题。
如标注数据的准确性和一致性、标注成本与效率的平衡、如何处理大规模高维数据等。
此外，如何设计有效的标注策略和方法，以及如何将数据标注与和ML的模型训练相结合等问题也是当前研究的热点。
五、数据标注的未来发展趋势（一）智能化、自动化的发展趋势随着和ML技术的不断发展，未来数据标注将更加智能化、自动化。
例如，利用深度学习等技术实现自动或半自动的数据标注，减少人工干预，降低标注成本。
（二）跨领域、多模态的研究方向未来数据标注将涉及更多领域和多模态的数据类型。
基于深度学习的中文命名实体联合识别与消歧研究
基于深度学习的中文命名实体联合识别与消歧研究随着互联网和大数据时代的到来，海量的文本数据给信息提取和知识库填充提供了巨大的挑战。
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为信息提取的重要一环，其目标是从文本中自动识别和分类出命名实体，如人名、地名、机构名等。
然而，命名实体在不同上下文中可能有不同的语义，这给命名实体消歧（Named Entity Disambiguation, NED）带来了挑战。
本文将基于深度学习的方法来研究中文命名实体联合识别与消歧的问题。
深度学习在自然语言处理领域取得了巨大的成功，并且在命名实体识别和消歧任务上也取得了很好的表现。
在中文命名实体联合识别（Chinese Joint Named Entity Recognition, CJNER）任务中，我们的目标是从中文文本中识别和分类出多个类型的命名实体。
传统的方法通常基于规则或者统计机器学习方法，但是这些方法需要手工提取特征，且对于不同类别的命名实体需要设计不同的特征。
相比之下，深度学习方法能够自动从原始文本中学习到丰富的特征表示，避免了手工特征设计的复杂性。
一种常用的深度学习模型是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），特别是长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）。
在CJNER任务中，我们可以使用BiLSTM-CRF模型，其中BiLSTM用来学习上下文信息，而CRF用来对整个句子进行标注，保证标注结果的一致性和合理性。
在实施中文命名实体消歧（Chinese Named Entity Disambiguation, CNED）任务时，我们面临的挑战是在一个大规模的知识库中选择出正确的实体来消歧。
传统方法通常基于规则或者基于特征的机器学习方法，但是这些方法往往需要手工定义规则或者设计特征，并且难以应对具有复杂语义的消歧问题。
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工规则对高校名进行了实验研究。Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ 中国研究中心
８ ］ 的Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ 等［ 在Ａ Ｃ Ｌ ２ ０ ０ ０上演示了他们开发的一个抽
取中文命名实体以及这些实体间相互关系的信息抽取 系统， 该系统利用基于记忆的学习（ Ｍ ｅ ｍ ｏ ｒ ｙＢ ａ ｓ ｅ ｄ Ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ，Ｍ Ｂ Ｌ ） 算法获取规则， 用以抽取命 名实体 及 它们之间的关系。
１ 引 言
命名实体识别（ Ｎ ａ ｍ ｅ ｄＥ ｎ ｔ ｉ ｔ ｙＲ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｎ Ｅ Ｒ ） 的主要任务是识别出文本中的人名、 地名等专有名称和有意
１ ］ 义的时间、 日期等数量短语并加以归类 ［ 。命名实体识别技术是信息抽取、 信息检索、 机器翻译、 问答系统等多种
２
（ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ＆Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ３ ８ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
３
（ Ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ａ ｄ ｍ ｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｆ ｏ ｒ Ｃ ｏ ｄ ｅＡ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｔ ｏＯ ｒ ｇ ａ ｎ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ２ ９ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
【 Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 】Ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄａ ｎ ｄｍ ｏ ｔ ｉ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ Ｎ ａ ｍ ｅ ｄＥ ｎ ｔ ｉ ｔ ｙ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ａ ｎ ｄｓ ｕ ｍ ｍ ａ ｒ ｉ ｚ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｈ ｉ ｓ ｔ ｏ ｒ ｙ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｎ ａ ｍ ｅ ｄＥ ｎ ｔ ｉ ｔ ｙＲ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｔ ｈ ｏ ｍ ｅａ ｎ ｄａ ｂ ｒ ｏ ａ ｄ ，ａ ｓ ｗ ｅ ｌ ｌ ａ ｓ ｔ ｈ ｅｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙａ ｎ ｄｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ． Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ， ｉ ｔ ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅｎ ｅ ｗｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍ ｅ ｎ ｔ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｓ ｏ ｎＮ ａ ｍ ｅ ｄＥ ｎ ｔ ｉ ｔ ｙＲ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ． 【 Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ 】Ｎ ａ ｍ ｅ ｄｅ ｎ ｔ ｉ ｔ ｙｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ Ｍ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ
２ ３
【 摘要】介绍命名实体识别的研究背景和意义， 总结国内外命名实体识别研究历史， 详细介绍目前主流的技术方 法和评估方法， 讨论命名实体识别技术的发展趋势。 【 关键词】命名实体识别 信息抽取 信息检索 机器翻译 评估方法 【 分类号】Ｔ Ｐ ３ ９ １
Ｏ ｖ ｅ ｒ ｖ ｉ ｅ ｗｏ ｎｔ ｈ ｅＡ ｄ ｖ ａ ｎ ｃ ｅｏ ｆ ｔ ｈ ｅＲ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈｏ ｎＮ ａ ｍｅ ｄＥ ｎ ｔ ｉ ｔ ｙＲ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
－ ２ ０ ０ ２ 、 Ｃ ｏ Ｎ Ｌ Ｌ－ ２ ０ ０ ３ 、 Ｉ Ｒ Ｅ Ｘ 、 Ｌ Ｒ Ｅ Ｃ等一系列国际会议 中， 命名实体识别都被作为其中的一项指定任务。 由于英文命名实体的识别中只需考虑词本身的特 征而不涉及分词问题， 因此实现难度相对较低。根据
① 以及 Ａ ② 的评 测结果， Ｍ Ｕ Ｃ Ｃ Ｅ 测 试的准 确 率、 召回
６ ］ 茂松等 ［ 在国内比较生物命名实体信息提取时， 还包括蛋白质、 基因、 核糖核酸、 脱氧核糖核酸、 细胞等
１ ７ ］ 特殊生物实体 ［ 。
主要采用统计的方法计算姓氏和人名用字概率。张小
７ ］ 衡等 ［ 对中文机构名称进行识别与分析， 主要采用人
３ 研究内容及发展
３ ． １ 研究主体 命名实体是命名实体识别的研究主体， 一般包括 ３大类（ 实体类、 时间类和数字类） 和 ７小类（ 人名、 地 名、 机构名、 时间、 日期、 货币和百分比） 命名实体。实 际研究中， 命名实体的确切含义需要根据具体应用来
１ ５ ］ １ ６ ］ 确定， 比如， 可能需要把产品名称 ［ 、 旅游景点名称 ［
将《 知网》 中的义原作为特征加入到最大熵模型中， 以 此来训练产生性能更好的模型。 ２ ０ ０ ４年举行的 ８ ６ ３命名实体识别评测， 成绩最好 的命名实体识别系统的准确率、 召回率和 Ｆ １值分别为 ８ １ ． １ ０ ％、 ８ ３ ． ６ ９ ％、 ８ ２ ． ３ ８ ％， 其中人名、 地名、 组织机构 名各 项 的 Ｆ １值 最 高 分 别 为 ８ ５ ． ５ １ ％、 ８ ２ ． ５ １ ％、 ６ ０ ． ８ １ ％ 。可见中文命名实体识别评测结果比英文结 果偏低， 尤其中文机构名称的识别难度更大一些。
《 现代图书情报技术》 版权所有， 欢迎下载引用！ Ｊ ］ ， 现代图书情报技术， ２ ０ １ ０ （ ６ ） ： ４ ２－ ４ ７ ． 请注明引用地址： 命名实体识别研究进展综述［
知识组织与知识管理
命名实体识别研究进展综述
， ３ 孙 镇１ 王惠临２ １
（ 北京大学信息管理系 北京 １ ０ ０ ８ ７ １ ） （ 中国科学技术信息研究所 北京 １ ０ ０ ０ ３ ８ ） （ 全国组织机构代码管理中心 北京 １ ０ ０ ０ ２ ９ ）
１ ， ３ ２ Ｓ ｕ ｎＺ ｈ ｅ ｎ Ｗａ ｎ ｇＨ ｕ ｉ ｌ ｉ ｎ １
（ Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＭ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ，Ｐ ｅ ｋ ｉ ｎ ｇＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ８ ７ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｆ １值目前大多可以达到 ９ ０ ％左右。 率、 由于中文内在的特殊性决定了在文本处理时首先 必须进行词法分析， 中文命名实体识别的难度要比英 文的难度大。中文命名实体识别起步较晚， ２ ０世纪 ９ ０ 年代初期开始， 国内一些学者对中文命名实体（ 如： 地 名、 人名、 组织机构名等） 识别进行了一些研究。如： 孙
自然语言处理技术必不可少的组成部分。从语言分析的全过程来看， 命名实体识别属于词法分析中未登录词识 别的范畴。命 名 实 体 是 未 登 录 词 中 数 量 最 多、 识 别 难 度 最 大、 对 分 词 效 果 影 响 最 大 的 问 题。根 据 Ｓ Ｉ Ｇ Ｈ Ａ Ｎ
２ ］ （ ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ｓ ｉ ｇ ｈ ａ ｎ ． ｏ ｒ ｇ ／ ）Ｂ ａ ｋ ｅ ｏ ｆ ｆ 数据评测结果， 未登录词造成的分词精度失落至少比歧义大 ５倍以上 ［ ， 可见
由于数量、 时间、 日期、 货币等实体识别通常可以 采用模式匹配的方式获得较好的识别效果， 相比之下 人名、 地名、 机构名较复杂， 因此近年来的研究主要以 这几种实体为主。同时生物领域的实体识别也比较活 跃。这些实体中以机构名和生物实体识别难度最大， 普遍存在嵌套和缩写的识别问题。从研究的发展趋势 上看， 由原来的单独针对人名、 地名等进行识别发展到 开始采用统一的方法同时进行各类中文命名实体的识 别， 而且识别效果也得到了提高， 其中部分研究成果发 表在 Ａ Ｃ Ｌ （ ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ａ ｃ ｌ ｗ ｅ ｂ ． ｏ ｒ ｇ ／ ） 年度会议以及 Ｃ Ｏ Ｌ Ｉ Ｎ Ｇ （ ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｎ ｌ ｐ ． ｓ ｈ ｅ ｆ ． ａ ｃ ． ｕ ｋ ／ ｉ ｃ ｃ ｌ ／ ） 、 Ｓ Ｉ Ｇ Ｈ Ａ Ｎ等 国 际会议上。 这种方法虽然考虑了人名、 地名和机构名的共同 特点， 能够有效地 解决 多种 命名 实体 间的 歧义 问题。 但是， 它不能充分分析不同命名实体间的差异性， 制约 了整体的识别性能。
２ 命名实体识别研究历史
国外对于英文命名实体识别的研究开始比较早。 １ ９ ９ １年 Ｒ ａ ｕ 在第 ７届 Ｉ Ｅ Ｅ Ｅ人工智能应用会议上发表 了“ 抽取和识别公司名称” 的有关研究文章， 首次描述 了抽取和识别公司名称的系统， 该系统主要采用启发
３ ］ 。１ ９ ９ ６年， 命名实体 式算法和手工编写规则的方法 ［ ［ ４ ］ 评测作为信息抽取的一个子任务被引入 Ｍ Ｕ Ｃ－ ６ ， ［ ５ ］ 在其后的 Ｍ Ｕ Ｃ－ ７的 Ｍ Ｅ Ｔ－ ２ 以及 Ｉ Ｅ Ｅ Ｒ－ ９ ９ 、 Ｃ ｏ Ｎ Ｌ Ｌ
［ ９ ］ 国外对于命名识别研究主要包括： Ｂ ｉ ｋ ｅ ｌ 等最早
提出了基于隐马尔可夫模型的英文命 名实 体识别 方 法， 其在 Ｍ Ｕ Ｃ－ ６测试文本集的 测试 结果为： 英 文地 ７ ％、 ９ ４ ％ 名、 机构名和人名的识别精度分 别达到了 ９ 和９ ５ ％，召 回 率分 别达 到了 ９ ５ ％、 ９ ４ ％和 ９ ４ ％； Ｌ ｉ ａ ｏ
收稿日期： ２ ０ １ ０－ ０ ３－ ２ ４ 收修改稿日期： ２ ０ １ ０－ ０ ４－ １ １
４ ２ 现代图书情报技术
总第 １ ９ ３期 ２ ０ １ ０年 第 ６期
对未来发展趋势进行展望。
１ ２ ］ ｓ ａ ｉ 等［ 提出 中文名实体识别也获得了广泛关注。 Ｔ １ ３ ］ 基于最大熵的混合的方法；冯元勇等 ［ 提出基于单字 １ ４ ］ 提示特征的中文命名实体识别快速算法； 郑逢强等 ［