什么是命名实体识别（NER）

什么是命名实体识别（NER）

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理（NLP）中的一项基础任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，并将这些实体分类到预定义的类别中。这些实体通常包括人名、地名、机构名、日期、时间、数量、货币等。

NER的主要目标是处理结构化和非结构化数据，并将这些命名实体分类为预定义的类别，如人名、地点、公司、时间、货币价值、事件等。NER在信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务中扮演着重要角色。

NER系统通常使用基于语言语法的技术来实现，这些技术可以识别文本中的实体边界和类别。NER的应用范围非常广泛，包括但不限于推荐系统、知识图谱构建、信息检索等领域。

NER是自然语言处理中的一项关键技术，能够帮助从文本中提取有价值的信息，为后续的分析和处理提供基础数据支持。

常见命名实体识别的方法介绍

1、HMM和CRF等机器学习算法

隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF），来自动学习命名实体的特征和模式。这些方法通常需要大量的标注数据，并且能够处理之前未见过的实体。

2、LSTM+CRF

目前做NER比较主流的方法就是采用LSTM作为特征抽取器，再接一个CRF层来作为输出层。

3、CNN+CRF

CNN虽然在长序列的特征提取上有弱势，但是CNN模型可有并行能力，有运算速度快的优势。膨胀卷积的引入，使得CNN在NER任务中，能够兼顾运算速度和长序列的特征提取。

4、BERT+（LSTM）+CRF

BERT中蕴含了大量的通用知识，利用预训练好的BERT模型，再用少量的标注数据进行FINETUNE是一种快速的获得效果不错的NER的方法。