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命名实体识别研究 被引量：66

Research on Named Entity Recognition
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摘要 命名实体识别是文本信息处理的重要基础,已经逐步成为自然语言处理的一项关键技术。其基于规则、统计、机器学习的研究方法及成果,都推动了自然语言处理研究的发展,促进了自然语言研究与应用的紧密结合。本文回顾了命名实体识别技术的发展过程,分析了主要的方法和技术,并展望了未来的发展趋势。 Named Entity Recognition (NER), as the important foundation of Text Processing, has become a key technology of Natural Language Processing (NLP). It has made a great impetus to the research of NLP with its method and result. Moreover, NER has built a more effective connection between NLP theories and applications. This paper will review the history of the research, analyze the methods and technologies and give a view of the future of NER.
作者 张晓艳 王挺 陈火旺
机构地区 国防科技大学计算机学院
出处 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第4期44-48,共5页 Computer Science
基金 国家"863"高技术研究发展计划资助(2001AA114110)
关键词 命名实体 自然语言处理 文本信息处理 关键技术 基于规则 研究方法 机器学习 紧密结合 发展过程 识别技术 发展趋势 Named entity recognition (NER) Hidden markov model (HMM) Maximum entropy model (ME)
分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP311.11 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
  • 相关文献

参考文献24

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共引文献15

同被引文献487

引证文献66

二级引证文献565

计算机科学
2005年 第4期

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