【NLP入门教程】五、命名实体识别
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理中的一项重要任务，其目标是从文本中识别并分类实体，如人名、地名、组织名、时间表达式等。命名实体识别对于信息抽取、知识图谱构建和问答系统等任务具有重要价值。
1. 命名实体类型
常见的命名实体类型包括：
- 人名（PER）
- 地名（LOC）
- 组织名（ORG）
- 时间表达式（TIME）
- 日期表达式（DATE）
- 货币表达式（MONEY）
- 百分比表达式（PERCENT）
- 其他实体类型（如产品名、疾病名等）
不同的应用场景可能需要识别不同类型的命名实体，因此命名实体识别任务的目标实体类型可能会有所不同。
2. 命名实体识别方法
命名实体识别的方法可以分为基于规则、基于统计和基于深度学习的方法。
- 基于规则的方法：这类方法通常利用正则表达式或其他手工编写的规则来识别实体。这类方法的优点是简单易实现，但缺点是需要大量的人工编写规则，且泛化能力较差。
- 基于统计的方法：这类方法通常使用诸如隐马尔可夫模型（HMM）、最大熵马尔可夫模型（MEMM）和条件随机场（CRF）等统计模型来识别实体。这类方法的优点是可以从标注数据中自动学习规则，泛化能力较好，但在面对大规模、复杂数据时，性能可能受限。
- 基于深度学习的方法：这类方法通常使用诸如循环神经网络