李嘉欣 王平

摘  要： 命名实体是存在于现实世界里的事物，它們与现实世界有着相互作用、相互影响的关系，因此命名实体在一些场景里是很重要的。文章从命名实体识别的定义着手，逐步阐述它从始初到如今的发展状况和识别方法及手段，分析命名实体识别的主要难点，最后通过命名实体识别的三个评价指标来判断实体的边界是否正确，以及实体的类型是否标注正确。

关键词： 自然语言处理; 命名实体识别; 条件随机场; 评价指标; 信息抽取

中图分类号：TP391          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2021）04-18-04

Abstract： Named entities are things that exist in the real world. They interact and influence each other with the real world. Therefore， named entities are very important in some scenarios. Starting with the definition of named entity recognition， this paper gradually elaborates its development from the beginning to the present and its recognition methods and means， and analyzes the main difficulties of named entity recognition， and finally judges whether the entity boundary is correct and whether the entity type is marked correctly through three evaluation indexes of named entity recognition.

Key words： natural language processing; named entity recognition; conditional random fields; evaluation index; information extraction

0 引言

随着大数据时代的出现和机器学习的发展，自然语言处理NLP变得越来越重要，而自然语言处理中的一个热门的研究方向--命名实体识别NER也发展了起来。命名实体识别（Namedentityrecognition，NER）是机器翻译、问答系统、信息抽取和自然语言处理中一项重要的任务[1]，它的目的是从给出的一段文本中找出其中所有的实体，并将实体的属类标注出来。如今，命名实体识别在生物医学、警情军事及农业渔业等方面均有广泛应用。

1 命名实体识别的定义

在1991年LisaF.Rau[2]研究如何从文本中抽取公司的名称，论文主要是将人工编写规则的方法与启发式算法结合以此来实现公司名称识别的问题。在1993年宋柔等[3]人出了一本基于规则库的识别方法的书用于识别人名。命名实体识别被正式的提出是在1995年的第六届MUC会议上，在之后的第七届MUC会议上给出了命名实体识别需要识别的三大类和七小类的实体。……