文献类型：期刊文章

作　　者：陈曙东[1,2] 欧阳小叶[1,2]

CHEN Shudong;OUYANG Xiaoye(Institute of Microelectronics of the Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China)

机构地区：[1]中国科学院微电子研究所,北京100029 [2]中国科学院大学,北京100049

出　　处：《无线电通信技术》

基　　金：国家自然科学基金项目(61876144);中国科学院B类先导科技专项培育项目(XDPB12-3)。

年　　份：2020

卷　　号：46

期　　号：3

起止页码：251-260

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：命名实体识别是自然语言处理中的热点研究方向之一,目的是识别文本中的命名实体并将其归纳到相应的实体类型中。首先阐述了命名实体识别任务的定义、目标和意义,分析提出了命名实体识别的主要难点在于领域命名实体识别局限性、命名实体表述多样性和歧义性、命名实体的复杂性和开放性;然后介绍了命名实体识别研究的发展进程,从最初的规则和字典方法到传统的统计学习方法再到现在的深度学习方法,不断地将新技术应用到命名实体识别研究中以提高性能;接着系统梳理了当下命名实体识别任务中的若干热门研究点,分别是匮乏资源下的命名实体识别、细粒度命名实体识别、嵌套命名实体识别以及命名实体链接;最后针对评判命名实体识别模型的好坏,总结了常用的若干数据集和实验测评指标,并给出了未来的研究建议。

关 键 词：自然语言处理 命名实体识别 深度学习  神经网络 人工智能

分 类 号：TP389.1]