基于文献的中文命名实体识别算法适用性分析研究

命名实体识别(Named Entity Recognition)是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。首先对我国关于命名实体识别研究的文献进行了总结,给出命名实体识别的主要方法及模型。并针对文献中对这些命名实体识别方法的效果进行统计分析,探讨各种识别对象、识别模型的效果及适用性。经过对现有研究文献的统计,结论为:在不考虑运行效率的情况下,对于机构名,识别效果最好的是层叠CRF模型;对于地名,测试效果最好的是CRF方法与专家知识相结合;人名识别方法中表现不错的则是边界模版和局部统计相结合的模型。