命名实体识别

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、时间、日期等等。

应用场景

NER的应用场景非常广泛，如：

1. 社交媒体监控和管理
2. 语言翻译
3. 信息提取
4. 情感分析

实现方法

常见的实现方法有两种：规则方法和统计方法。

规则方法是基于预定义的规则和规则库，如语言的词性标注、句法分析等方法，可以精确地识别出实体，但受规则的限制较大，对于语言的复杂性和变化性较弱。

统计方法是利用机器学习的方法，根据给定的标注数据训练模型，在测试数据上利用模型进行识别，如CRF、HMM、深度学习等方法。由于统计方法具有很好的泛化能力，因此在实际应用中更为常见。

相关库和工具

常用的NER工具有：

• NLTK（Python自然语言处理库）
• Stanford NER
• OpenNLP
• SpaCy

代码示例

以下是使用Python的NLTK库进行NER的示例代码：

import nltk

def named_entity_recognition(text):
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    tagged = nltk.pos_tag(tokens)
    entities = nltk.chunk.ne_chunk(tagged)
    for subtree in entities.subtrees():
        if subtree.label() == 'NE':
            print(subtree.leaves())

其中，nltk.word_tokenize()函数用于分词，nltk.pos_tag()函数用于词性标注，nltk.chunk.ne_chunk()函数用于实体识别。最后遍历识别出的实体树，如果标签为‘NE’即命名实体，输出实体信息。

参考资料

1. Named Entity Recognition and Classification: A Review
2. 20 best Named Entity Recognition(NER) tools in 2021
3. Python自然语言处理之利用NLTK进行命名实体识别