徐秋荣 朱鹏 罗轶凤 董启文

摘要：命名实体识别（Named Entity Recognition， NER）作为自然语言处理的基本任务之一，一直以来都 是国内外研究的热点.随着金融互联网的快速发展，迄今为止，金融领域中文NER不断进步，并得以应用 到其他金融业务中.为了方便研究者了解金融领域中文NER方法的发展状况和未来发展趋势，进行了一 项相关方法的研究和总结.首先，介绍了 NER的相关概念和金融领域中文NER的特点;然后，按照金融领 域中文NER的发展历程，将研究方法分为基于字典和规则的方法、基于统计机器学习的方法和基于深度 学习的方法，并详细介绍了每类方法的特点和典型模型;接下来，简要概括了金融领域中文NER的公开数 据集和工具、评估方法及其应用;最后，向读者阐述了目前面临的挑战和未来的发展趋势.

关键词：自然语言处理;中文命名实体识别;金融领域

中图分类号：TP399       文献标志码：A       DOI： 10.3969/j.issn.1000-5641.2021.05.001

Research progress in Chinese named entity recognition in the financial field

XU Qiurong， ZHU Peng， LUO Yifeng， DONG Qiwen

（School of Data Science and Engineering， East China Normal University， Shanghai 200062， China）

Abstract： As one of the basic components of natural language processing， named entity recognition （NER） has been an active area of research both domestically in China and abroad. With the rapid development of financial applications， Chinese NER has improved over time and been applied successfully throughout the financial industry. This paper provides a summary of the current state of research and future development trends for Chinese NER methods in the financial field. Firstly， the paper introduces concepts related to NER and the characteristics of Chinese NER in the financial field. Then， based on the development process， the paper provides an overview of detailed characteristics and typical models for dictionary and rule-based methods， statistical machine learning-based methods， and deep learning-based methods. Next， the paper summarizes public data collection tools， evaluation methods， and applications of Chinese NER in the financial industry. Finally， the paper explores current challenges and future development trends. Keywords： natural language processing; Chinese named entity recognition; financial field

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在日常生活中，隨着科技的进步和互联网的快速发展，网页新闻、研报、论坛、公众号、微博等信 息不断实时更新，使得网络信息量呈爆炸式增长，海量的结构化、半结构化、非结构化文本数据为自 然语言处理任务提供了数据来源，并促进自然语言处理技术的快速发展.面对结构各异、信息冗杂的

收稿日期：2021-08-17

基金项目：国家自然科学基金（U1711262， 6207218（5）

通信作者：罗轶凤，男，副教授，硕士生导师，研究方向为文本数据挖掘与知识图谱.E-mail： yfluo@dase.ecnu.edu.cn

文本数据，如何提取出关键性的有价值信息，是一项有意义的……