Named Entity Recognition (NER)原理与代码实例讲解

Named Entity Recognition (NER)原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的一个重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名、时间等。NER在信息抽取、信息检索、语义分析、机器翻译等众多NLP应用中扮演着至关重要的角色。

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的NER模型取得了显著的性能提升，成为NER领域的主流方法。本文将深入探讨NER的原理，并通过代码实例讲解如何使用深度学习框架实现NER任务。

1.2 研究现状

近年来，基于深度学习的NER研究取得了丰硕的成果，主要包括以下几种方法：

1. 基于CRF（Conditional Random Fields）的序列标注方法：CRF是一种经典的序列标注模型，通过引入条件独立性假设，能够有效地处理标签序