命名实体识别开源数据集_用于实体识别的数据集

1. 背景介绍

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）领域中一项基础性任务，旨在从非结构化文本中识别和分类命名实体，例如人名、地名、组织机构名、时间、日期、货币、百分比等。NER 在信息提取、问答系统、机器翻译、文本摘要等应用中扮演着至关重要的角色。

近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，NER 的研究取得了显著进展。然而，深度学习模型的训练需要大量的标注数据，而高质量标注数据的获取往往费时费力。开源数据集的出现为 NER 研究者提供了宝贵的资源，极大地推动了该领域的发展。

2. 核心概念与联系

2.1 命名实体

命名实体是指文本中具有特定意义的实体指称，通常表示现实世界中的事物，例如：

• 人物: 乔布斯、奥巴马
• 地点: 中国、北京、天安门广场
• 组织机构: 谷歌、微软、联合国
• 时间: 2024年4月25日、上午10点
• 日期: 2024-04-25
• 货币: 100美元、50欧元
• 百分比: 90%、25%

2.2 命名实体识别

命名实体识别任务的目标是从非结构化文本中识别出命名实体，并将其分类为预定义的类别，例如上述提到的类别。

2.3 命名实体识别与其他 NLP 任务的联系

NER 与其他 NLP