命名实体识别(NER)：自动识别文本中的关键信息

1. 背景介绍

1.1 自然语言处理 (NLP) 和信息提取

自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。信息提取是 NLP 的一个重要任务，其目标是从非结构化文本中提取结构化信息。命名实体识别 (NER) 是信息提取的关键步骤之一，其任务是识别和分类文本中的命名实体，例如人名、地名、组织机构名、时间、日期、货币等。

1.2 命名实体识别的重要性

NER 在许多应用中都扮演着重要的角色，例如：

• 信息检索和问答系统: 识别实体可以帮助搜索引擎更好地理解用户查询，并返回更相关的结果。
• 文本摘要: 识别实体可以帮助自动生成更准确和简洁的文本摘要。
• 机器翻译: 识别实体可以帮助机器翻译系统更好地处理实体翻译，例如人名和地名。
• 知识图谱构建: 识别实体是构建知识图谱的关键步骤之一。
• 情感分析: 识别实体可以帮助情感分析系统更好地理解文本中的情感对象。

2. 核心概念与联系

2.1 命名实体的类型

常见的命名实体类型包括:

• 人物 (PER): 人名，例如 "Albert Einstein"， "Barack Obama"。
• 地点 (LOC): 地名，例如 "China"， "New York City"。