18、自然语言处理中的命名实体识别与消歧链接技术

自然语言处理中的命名实体识别与消歧链接技术

在自然语言处理（NLP）的信息提取（IE）任务中，命名实体识别（NER）是一项至关重要且广受欢迎的任务。下面我们将详细探讨NER以及与之相关的命名实体消歧和链接（NEL）技术。

1. 命名实体识别（NER）概述

当用户在谷歌搜索中输入“Where was Albert Einstein born?”时，搜索引擎需要先识别出“Albert Einstein”是一个人，然后才能查找其出生地点并给出“Ulm, Germany”的答案。这就是NER在实际应用中的一个典型例子。

NER指的是识别文档中实体的IE任务。这些实体通常包括人名、地点、组织名，以及其他特殊字符串，如货币表达、日期、产品名、法律法规名称或编号等。NER在多个涉及信息提取的NLP应用流程中是重要的一环，也是进行其他IE任务（如关系提取或事件提取）的先决条件，同时在机器翻译等应用中也很有用，因为在翻译句子时，名称不一定需要翻译。

2. 构建NER系统的方法

构建NER系统有以下几种常见方法：
- 基于地名词典（Gazetteer）的方法 ：维护一个与公司最相关的人名、组织名和地名的大型集合，即地名词典。通过在地名词典中查找来判断一个给定的词是否为命名实体。如果数据中的大量实体能被地名词典覆盖，这是一个很好的起点，特别是在没有现有NER系统可用的情况下。但这种方法存在一些问题，例如如何处理新名称、如何定期更新数据库以及如何跟踪别名（如“USA”和“United States”）。
- 基于规则的NER方法 ：该方法基于单词标记和词性（POS）