Named Entity Recognition

释义 Definition

命名实体识别（NER）：自然语言处理中的一项任务，用来在文本中找出并标注具有特定类别的专有名词信息，如人名（PERSON）、地名（LOCATION）、组织机构（ORG）、时间/日期等。常用于信息抽取、搜索、问答与知识图谱构建等场景。（也常被视为“序列标注”问题的一种。）

发音 Pronunciation (IPA)

/nemd ntti rknn/

例句 Examples

Named entity recognition can identify people and places in a sentence.
命名实体识别可以在句子中识别人名和地名。

In news analytics, named entity recognition helps track how often organizations are mentioned and in what context.
在新闻分析中，命名实体识别能帮助统计组织机构被提及的频率，以及它们出现的语境。

词源 Etymology

该术语由三部分组成：named（被命名的）+ entity（实体，指可作为独立对象的“事物”）+ recognition（识别）。在计算语言学与信息抽取发展过程中，为了从文本中自动找到“有名字的实体”（如具体的人、地、机构），逐渐固定为 Named Entity Recognition，简称 NER。

相关词 Related Words

• Entity
• Information Extraction
• Relation Extraction
• Coreference Resolution
• Tokenization
• Part-of-speech Tagging
• Sequence Labeling
• Knowledge Graph

文学与经典作品 Literary / Notable Works

• Speech and Language Processing（Daniel Jurafsky, James H. Martin）中以 NER 作为信息抽取与序列标注的核心任务之一进行讲解。
• Foundations of Statistical Natural Language Processing（Christopher Manning, Hinrich Schütze）讨论统计方法在实体识别等任务中的应用背景。
• CoNLL-2003 共享任务相关论文（常被引用为 NER 基准数据与评测框架）中频繁使用并定义该术语。
• Natural Language Processing with Python（Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper）在 NLTK 实践章节中介绍命名实体识别与标注示例。