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NLP-信息抽取-NER-2015-BiLSTM+CRF（一）：命名实体识别【预测每个词的标签】【评价指标：精确率=识别出正确的实体数/识别出的实体数、召回率=识别出正确的实体数/样本真实实体数】

一、命名实体识别介绍

命名实体识别(Named Entity Recognition，NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型。是信息提取, 问答系统, 句法分析, 机器翻译等应用领域的重要基础工具, 在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位. 包含行业, 领域专有名词, 如人名, 地名, 公司名, 机构名, 日期, 时间, 疾病名, 症状名, 手术名称, 软件名称等。具体可参看如下示例图：

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NLP-信息抽取-NER-2015-BiLSTM+CRF（一）：命名实体识别【预测每个词的标签】【评价指标：精确率=识别出正确的实体数/识别出的实体数、召回率=识别出正确的实体数/样本真实实体数】_第1张图片
第三方NER工具包无法识别专业领域的NE，需根据已有专业名词数据集来训练自用NER模型

1、命名实体识别的作用

  • 识别专有名词, 为文本结构化提供支持.
  • 主体识别, 辅助句法分析.
  • 实体关系抽取, 有利于知识推理.

2、命名实体识别常用方法：基于规则（正则表达式）、基于模型（BiLSTM+CRF）

基于规则: 针对有特殊上下文的实体, 或实体本身有很多特征的文本, 使用规则的方法简单且有效. 比如抽取文本中物品价格, 如果文本中所有商品价格都是“数字+元”的形式, 则可以通过正则表达式”\d*.?\d+元”进行抽取. 但如果待抽取文本中价格的表达方式

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他