自然语言处理中的 NER

NER（Named Entity Recognition，命名实体识别）是自然语言处理中的一项基础关键性任务，指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、专有名词、机构名等。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。

命名实体识别的过程通常包括两部分：实体边界识别和实体类别判断。命名实体识别的方法从模型的层面来看，可以分为：基于规则的方法、无监督学习方法和有监督学习方法。

基于规则的方法：依靠人工制定的规则，规则的设计一般基于句法、语法、词汇的模式，包括特定领域的知识。当词典的大小有限时，基于规则的方法可以达到较好的效果。这种方法具有高精确率和低召回率的特点。

无监督学习方法：利用语义相似性进行聚类，从聚类得到的组当中抽取命名实体，通过统计数据推断实体类别。

有监督学习方法：可以表示为多分类任务或者序列标注任务，从数据中学习。

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