13、比较书面文本和转录音频中的命名实体识别

比较书面文本和转录音频中的命名实体识别

1. 引言

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的一个重要任务，旨在从文本中识别并分类专有名词，如人名、地点和组织名称。NER 对信息检索、信息提取、问答系统等应用至关重要。然而，尽管在书面文本中 NER 取得了显著进展，但自动转录音频中的 NER 仍然面临诸多挑战。本文将探讨书面文本和自动转录音频中 NER 的差异，分析影响性能的关键因素，并通过实证研究提供有价值的见解。

2. 命名实体识别的背景

NER 任务的目的是自动识别文本中的命名实体，并根据预定义的类别进行分类。例如，句子 “U.N.官员 Ekeus 前往巴格达” 中，Ekeus 被标记为 PERSON 类型的命名实体，巴格达被标记为 LOCATION 类型的命名实体。NER 系统通常使用 IOB2 格式进行注释，其中每个标记根据其类别（B-开始，I-内部，O-外部）进行分类。

自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）的输出通常包含转录错误，并且许多命名实体是词汇外单词（Out-of-Vocabulary, OOV），这使得它们难以被 ASR 系统正确识别。此外，自动转录音频缺乏书面文本中的正字法信息（如大写字母和标点符号），这些信息对 NER 系统的性能有重要影响。

3. 书面文本与转录音频的比较

在书面文本中，命名实体通常具有明确的正字法特征（如大写字母和标点符号），这使得 NER 系统更容易识别它们。然而，在自动转录音频中，这些特征通常缺失，导致