命名实体识别是自然语言处理中的核心任务之一，用于从文本中提取具有特定意义的实体（如人名、地点、组织机构等）。以下是关键知识点梳理：

1. 基础概念 📌

  • 定义：识别文本中具有特定语义的实体并将其分类
  • 常见类型：人物（PER）、地点（LOC）、组织（ORG）、时间（TIME）等
  • 应用场景：信息抽取、问答系统、文本摘要等

2. 实现方法 🛠️

  • 规则方法：基于词典和正则表达式（如中文人名规则：[姓]{1,2}[名]{1,2}）
  • 统计方法：使用CRF、BiLSTM等模型
  • 深度学习：BERT、RoBERTa等预训练模型的微调

3. 工具推荐 📦

  • Hugging Face Transformers：访问预训练模型库
  • spaCy：英文NER的高效库（需安装英文模型）
  • LTP：中文预训练模型（支持多种实体类型）

4. 实战案例 🧪

  • 输入：
    "马云于2023年10月访问上海，参观了阿里巴巴总部。"
  • 输出：
    • 人物：马云（PER）
    • 时间：2023年10月（TIME）
    • 地点：上海（LOC）、阿里巴巴总部（ORG）

5. 扩展学习 🔍

命名实体识别
自然语言处理