命名實體識別是nlp裡一項很基礎的任務，就是從文字中識別出命名性指稱項，為關係抽取等任務做鋪墊。狹義上，是識別出人名、地名和組織機構名這三類命名實體（時間、貨幣名稱等構成規律明顯的實體型別可以用正則等方式識別）。當然，在特定領域中，會相應地定義領域內的各種實體型別。
1.中文文字不像英文有空格作為詞語的界限標誌，而且中文詞的概念很模糊，也不具備英文中的字母大小寫等形態指示
2.中文的用字靈活多變，有些詞語在脫離上下文語境的情況下無法判斷是否是命名實體，而且就算是命名實體，當其處在不同的上下文語境下也可能是不同的實體型別
3.命名實體存在巢狀現象，如「北京大學第三醫院」這一組織機構名中還巢狀著同樣可以作為組織機構名的「北京大學」，而且這種現象在組織機構名中尤其嚴重
4.中文裡廣泛存在簡化表達現象，如北京大學，簡稱北大。
根據對資料的了解，利用規則匹配來識別出命名實體。例如，文字中提到「說」、「老師」等詞語可作為人名的下文，「地鐵站」、『大廈』可以做地名的下文，還可以利用詞性，句法結構等。如果要做其他語言的實體識別，還需要注意語法結構不同，那麼識別規則也不盡相同。此外，構建規則的過程費時費力、可移植性不好。
命名實體 中文命名實體識別簡介
一切具有特定屬性集合的物體都可以稱為實體。一般包括三大類 實體類 時間類 數字類 七小類 人名 機構名 地名 時間 日期 貨幣和百分比 1 確定實體的邊界，即確定哪些詞屬於實體。2 確定實體的類別，即確定實體屬於人名或者機構名等。1 各類命名實體沒有嚴格的命名規範 2 中文命名實體沒有類似英文明確的...
ai命名實體識別模型 命名實體識別
crf中有兩類特徵函式，分別是狀態特徵和轉移特徵，狀態特徵用當前節點 某個輸出位置可能的狀態中的某個狀態稱為乙個節點 的狀態分數表示，轉移特徵用上乙個節點到當前節點的轉移分數表示。其損失函式定義如下 crf損失函式的計算，需要用到真實路徑分數 包括狀態分數和轉移分數 其他所有可能的路徑的分數 包括狀...
命名實體識別
簡單的分詞器 如二元分詞器 無法識別oov，所以需要運用一些規定的規則來輔助識別 如 在識別音譯人名時，可以設定規則 一旦發現某詞是人名，而該詞後面跟隨人名詞時，將他們合併 針對不同情況，需要設計相應的標註集 拿人名識別舉例 輸入資料集進行訓練後，會將人名拆分為碎片，模擬人名的錯誤切分.接著，檢查拆...