NLP学习路线图(三十四): 命名实体识别(NER)
一、命名实体识别(NER)是什么?
命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是自然语言处理中的一项关键序列标注任务。其核心目标是从非结构化的文本中自动识别出特定类别的名词性短语,并将其归类到预定义的类别中。
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核心目标:找到文本中提到的命名实体,并分类。
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典型实体类型:
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PER (Person):人物 - 如 “埃隆·马斯克(Elon Musk)”、“玛丽·居里(Marie Curie)”
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LOC (Location):地点 - 如 “巴黎(Paris)”、“太平洋(Pacific Ocean)”、“长三角地区(Yangtze River Delta)”
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ORG (Organization):组织/机构 - 如 “联合国(United Nations)”、“腾讯(T
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