另一种方法是命名实体识别NER中文命名实体识别，这是一种信息提取的子任务中文命名实体识别，旨在定位文本中的命名实体，并将其分类为预定义的类别，如人名组织地点医疗代码时间表达式数量货币值百分比等 文本分类是另一种专注于将非结构化；知识抽取的关键技术是实体抽取关系抽取属性抽取实体抽取在技术上更多称为NERNamed Entity Recognition，命名实体识别，指的是从原始语料中自动识别出命名实体由于实体是知识图谱中的最基本元素，其抽取的完整性；ERNIE在语言推断语义相似度命名实体识别情感分析问答匹配等自然语言处理NLP各类中文任务上的验证显示，模型效果全面超越BERT，如下表所示项目地址ERNIE。

1命名实体识别 指识别自然语言文本中具有特定意义的实体，主要包括人名地名机构名时间日期等 传统机器学习算法主要有HMM和CRF，深度学习常用QRNNLSTM，当前主流的是基于bert的NER 2情感分析 文本情感分析和观点挖掘Sentiment；命名实体识别Named entity recognition， NER是信息提取问题的一个子任务，需要将元素进行定位和分类，如人名组织名地点时间质量等举个NER和联合标注的例子一个句子为Yesterday ， George Bush gave a speech；分词标注属于什么大类的 分词就是把我们们的句子进行分词可以是中文也可以是英文，为中文命名实体识别了确定词与词之间的边界另外，词性标注和命名实体识别结果都是为中文命名实体识别了标注，除了标注方式不同，个人感觉还有针对的内容不一样词性标注词就是；nltkword_tokenizesent #对句子进行分词 二NLTK进行词性标注 用到的函数nltkpos_tagtokens#tokens是句子分词后的结果，同样是句子级的标注 三NLTK进行命名实体识别NER用到的函数nltkne_chunktags#；知识抽取的关键技术如下1实体抽取也就是命名实体识别，包括实体的检测find和分类classify2关系抽取通常我们说的三元组triple抽取，一个谓词predicate带2个形参argument，如FoundinglocationIBM。

cncommon介绍了解中国常见语法库cncommon是一款面向中文语言处理的Python工具包，内置了丰富的中文语言处理方法和工具，如中文分词词性标注命名实体识别关键词提取等它的目的是为了方便中文自然语言处理工作者在文本分类；我们提出了一个基于最近邻学习和结构化推理的简单fewshot命名实体识别NER系统我们的系统使用在 源域上训练的监督NER模型作为特征提取器 在 多个测试域中，我们发现在这个特征空间中的最近邻分类器比标准的元学习方法更有效 我们。

帕罗斯基是一种基于Python的自然语言处理工具，它可以帮助用户对文本进行分析和处理它支持多种自然语言处理任务，如词性标注句法分析命名实体识别等帕罗斯基是一个开源项目，可以在GitHub上找到它的源代码和文档安装；命名实体识别Named Entity Recognition，简称NER，又称作“专名识别”，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；命名实体识别是指在文档中识别出特定类型的事物名称或符号的过程命名实体识别由3个问题组成1识别出文本中的命名实体2确定该实体的类型3对，选择其中的一个实体作 三命名实体的含义 NE类别一般都是根据问题定义。

1 BIO 2 BIOES 3 IOB 等等 下面以命名实体识别为例，看看区别，主要关注标注方法对最终模型效果的影响BIO B #160stands for #39 beginning #39 signifies beginning of an Named Entity， ie NEI#160 s；Bert+CRF 层 CRF层的输入是每个词预测对应每个标签的分数 CRF层的输出是每个可能的标注序列，并选择得分最高的序列作为最终结果如果没有CRF层的帮助，仅BiLSTM的话，模型只会选择每个词对应标签最大的概率作为输出。