命名实体识别入门

命名实体识别入门

一、什么是命名实体识别

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER）是 NLP 中的一项基础任务，其目标是从文本中识别具有明确语义类别的信息，例如：

• 人名
• 地名
• 组织机构
• 时间、专有名词等

相比文本预处理，NER 已经进入了 语义层面的信息抽取，是 NLP 从“处理文本”走向“理解文本”的重要一步。

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二、为什么需要命名实体识别

在很多实际场景中，我们关心的并不是整段文本，而是其中的关键信息，例如：

• 谁
• 在哪里
• 属于什么组织

通过命名实体识别，可以将非结构化文本转化为结构化信息，为后续分析提供支持。

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三、入门级 NER 的实现思路

在初学阶段，不需要一开始就实现复杂的深度学习模型。
可以借助现成的工具，通过词性标注的方式，完成一个 基础的实体识别实践，从而理解 NER 在做什么。

在这里，我使用 jieba.posseg 进行一个简单的 NER 入门实验。

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四、使用 Python 实现简单的命名实体识别

1. 实现思路

• 使用分词 + 词性标注
• 根据词性筛选实体
• 提取人名、地名、机构名

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2. Python 实现代码

import jieba.posseg as pseg

text = "马云创立了阿里巴巴，总部位于杭州。"

words = pseg.cut(text)

for word, flag in words:
    if flag in ['nr', 'ns', 'nt']:
        if flag == 'nr':
            entity_type = "人名"
        elif flag == 'ns':
            entity_type = "地名"
        elif flag == 'nt':
            entity_type = "机构名"
        print(f"识别到实体：{word}，类型：{entity_type}")

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3. 输出结果说明

运行后可以识别出文本中的：

• 人名：马云
• 机构名：阿里巴巴
• 地名：杭州

虽然这种方式并不复杂，但已经可以帮助理解 NER 的基本工作方式和输出形式。

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五、对入门阶段 NER 的理解

通过这一实践，我对命名实体识别形成了几个清晰的认识：

• NER 本质是对文本中“有意义对象”的识别
• 简单工具可以用于原型验证
• 更复杂的 NER 通常需要序列模型或预训练模型
• 理解任务本身，比一开始追求复杂模型更重要

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六、小结

命名实体识别是 NLP 中非常重要的一项基础能力，它为文本理解提供了关键语义线索。
通过 Python 的简单实践，可以直观地感受到 NLP 如何从文本中抽取结构化信息，也为后续深入学习更复杂的实体识别模型打下基础。