命名实体识别（NER）算法 命名实体识别（NER）是自然语言处理中的一项核心技术，旨在从文本中识别并分类实体（如人名、地名、组织名、时间等）。以下是NER算法的详细解析： 1. 问题定义 NER任务可视为 序列标注问题 ： 输入：一个由词或字符组成的序列（例如句子）。 输出：每个单元对应的实体标签（如B-PER表示人名起始，I-PER表示人名内部，O表示非实体）。 常用标注规范：BIO（Begin-Inside-Outside）或BIOES（增加单实体和结束标签）。 2. 传统方法：基于规则与统计 （1）规则方法 利用词典、正则表达式匹配特定模式（如日期格式“2023-10-27”）。 优点：精准度高，适合固定领域；缺点：依赖人工设计，泛化能力差。 （2）统计机器学习方法 隐马尔可夫模型（HMM） ：对序列的联合概率建模，但假设观测独立。 条件随机场（CRF） ：直接建模条件概率 \( P(Y|X) \)，能捕捉上下文依赖，是传统NER的主流方法。 特征工程：需手动设计特征（如词性、前缀/后缀、大小写等）。 3. 深度学习方法 （1）词向量 + BiLSTM + CRF 词向量层 ：将词映射为稠密向量（如Word2Vec、GloVe）。 BiLSTM层 ：双向LSTM捕获上下文信息。 CRF层 ：优化标签序列的整体合理性（避免非法标签组合，如I-PER不能出现在B-ORG后）。 （2）预训练语言模型 + 微调 使用BERT、RoBERTa等模型编码文本，直接添加分类层预测标签。 优势：利用大规模预训练知识，减少特征工程，在少样本场景下表现优异。 4. 难点与优化方向 实体边界模糊 ：如“北京队”可能被误拆为地名+组织名。 嵌套实体 ：如“北京大学法学院”包含组织名和地点。 领域适配 ：医疗、金融等领域需领域特定数据微调模型。 多语言与低资源 ：通过跨语言迁移学习或少样本学习解决。 5. 评估指标 精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（常用宏观平均F1）。 严格匹配：实体的边界和类型均需正确。 通过结合上下文感知的深度学习模型与领域知识，NER系统能高效支撑信息抽取、问答系统等下游任务。