基于众包训练数据的中文实体标注研究-苏州大学-陈文亮

基于机器学习的中文命名实体识别技术研究随着互联网的快速发展和普及，大量的数据被不断地产生和积累。

其中，文本数据占据了很大的比例，尤其是中文文本数据。

而命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）作为文本处理和信息提取的基础和重要环节，对于有效处理和利用这些数据具有重要的作用。

本文将介绍基于机器学习的中文命名实体识别技术，重点探讨其技术原理、应用场景及发展前景。

一、机器学习的中文命名实体识别技术机器学习是指计算机通过学习数据模式和建立模型，进行自主的判断和决策，以达到优化目标的一种方法。

而中文命名实体识别技术则是指对于中文文本数据中的人名、地名、组织机构名等命名实体进行自动识别和标注的技术。

基于机器学习的中文命名实体识别技术包括以下步骤：1.数据预处理：包括中文分词和词性标注等处理，将原始文本划分成词语和相应的标签，如人名、地名、组织机构名等。

2.特征提取：从处理后的文本数据中提取相关的特征，如词语的形态、句法、语义等特征，以辅助后续的模型训练和预测。

3.模型训练：使用已标注的训练数据集，建立机器学习模型，如条件随机场（CRF）、支持向量机（SVM）等，以实现对文本数据的自动分类和识别。

4.预测和评估：使用训练好的模型对新的未标注文本数据进行分类和标注，并进行评估，如准确率、召回率、F1值等指标。

二、中文命名实体识别的应用场景中文命名实体识别技术具有广泛的应用场景。

以下是其中比较典型的几个方面：1.信息检索和分类：在文本搜索和分类领域，中文命名实体识别技术可以帮助提升检索和分类的准确率，优化用户体验。

2.社交网络分析：在社交网络分析中，中文命名实体识别技术可以辅助识别用户的身份、兴趣和关系等信息，以实现更为精准的社交网络分析和推荐。

3.媒体新闻分析：在新闻报道媒体等领域，中文命名实体识别技术可以帮助识别新闻中的人物、地点、事件等实体，建立知识图谱和实现智能分析。

4.金融风控领域：在金融风控领域，中文命名实体识别技术可以帮助识别客户的身份、背景和交易数据等信息，提高金融风控的效率和准确性。

基于机器学习的中文命名实体识别算法研究标题：基于机器学习的中文命名实体识别算法研究摘要：命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理中的重要任务之一，其目的是从给定的文本中识别并分类命名实体。

随着中文信息的快速增长，中文NER的研究也变得越来越重要。

本论文通过对中文NER算法的研究，基于机器学习的方法来识别中文命名实体，并对其中的关键技术和方法进行了探讨。

实验结果表明，所提出的中文NER算法在准确性和效率上相对于传统方法具有明显的优势。

一、引言随着人工智能和大数据技术的发展，自然语言处理领域获得了快速的发展。

命名实体识别作为其中的重要任务之一，对于实现智能化的文本分析和信息提取具有重要意义。

本章首先介绍了NER的定义、应用场景以及研究现状，然后提出了论文的主要目标和内容安排。

二、中文命名实体识别算法综述该章节主要对中文命名实体识别算法的研究现状进行综述，包括基于规则的方法、基于统计的方法以及基于深度学习的方法。

对于每个方法，分别介绍了其原理、优缺点以及在中文NER中的应用情况，并总结了各种方法的发展趋势和挑战。

三、基于机器学习的中文NER算法设计在本章中，我们介绍了基于机器学习的中文NER算法的设计思路和流程。

首先，从数据预处理开始，包括数据清洗、分词和特征提取等步骤。

然后，我们介绍了常用的机器学习算法，包括最大熵模型、支持向量机和条件随机场，并对其在中文NER中的应用进行了探讨。

四、实验与结果分析在本章中，我们设计了一系列实验，对所提出的中文NER算法进行了评估和比较。

实验数据集包括了常见的中文命名实体类别，如人名、地名和组织名等。

通过比较各种算法的准确性和效率，我们验证了所提出算法的优势，并分析了实验结果的原因和改进空间。

五、讨论与展望在本章中，我们对中文NER算法进行了综合讨论和总结，并对未来的研究方向进行了展望。

同时，我们也对本论文的不足之处提出了改进的建议，并探讨了相关问题的解决方案。

基于深度学习的中文命名实体识别算法在电子商务领域的应用研究深度学习在自然语言处理领域取得了许多突破性的成果，其中命名实体识别是一个重要的任务。

命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体，比如人名、地名、组织名等，对于电子商务领域而言，命名实体识别在信息抽取、广告推荐、用户行为分析等方面有着广泛的应用。

本论文旨在研究基于深度学习的中文命名实体识别算法在电子商务领域的应用，并对其性能进行评估和讨论。

1. 引言随着电子商务的快速发展，海量的文本数据在电商平台上不断产生。

这些文本数据中包含了大量的实体信息，对这些实体进行识别和抽取具有重要的意义。

传统的基于规则和词典的方法在处理中文文本时面临着很大的挑战，因为中文的语义结构复杂，词性和词序信息丰富，使得传统的方法无法很好地处理中文文本。

而深度学习能够从大规模数据中学习到语言的特征表示，因此在中文命名实体识别任务中具有很好的应用前景。

2. 相关工作目前，关于基于深度学习的中文命名实体识别算法的研究已经取得了很好的成果。

研究者们提出了多种模型和算法，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及卷积神经网络（CNN）等。

这些模型在不同的语料库上进行了实验，取得了较高的准确率和召回率。

3. 数据集和特征在本研究中，我们使用了一个包含大量电子商务领域文本的中文命名实体识别数据集。

该数据集由电商平台的用户评论、商品详情以及广告文本等构成。

我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练和评估。

为了能够更好地识别中文命名实体，我们提取了一系列特征。

首先，我们使用了字嵌入技术，将每个字转换为固定维度的向量表示。

其次，我们还利用了词性标注、命名实体标注和字符级别的特征。

这些特征能够提供更多的上下文和语义信息，有助于提高模型的性能。

4. 模型设计与实验结果在本研究中，我们采用了基于LSTM的深度学习模型进行中文命名实体识别。

该模型在输入层使用了字嵌入和特征提取层，然后通过多层LSTM实现序列建模和特征学习。

基于条件随机场的中文命名实体识别算法的研究中文命名实体识别，简称中文NER，是中文自然语言处理领域的一个重要研究方向，该技术的目的是从文本中识别出人名、地名、组织机构名等实体，对后续的文本分析、数据挖掘等任务有很重要的作用。

而条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）作为一种非常有效的序列标注方法，在中文NER任务中表现出了优秀的性能和广泛的应用。

本文将探讨基于条件随机场的中文命名实体识别算法的研究。

一、条件随机场简介条件随机场是一种基于概率图模型的方法，最早由Lafferty、McCallum和Pereira在2001年提出。

它的本质是给定输入序列 $\mathbf{x}={x_1,x_2,...,x_n}$，以及对应的输出序列 $\mathbf{y}={y_1,y_2,...,y_n}$，计算条件概率分布$P(\mathbf{y}|\mathbf{x})$，即在给定输入序列的情况下输出序列的概率。

CRF 的特点是可以考虑序列上各个位置的标注之间的相互依赖关系，而且可以自适应地学习特征权值，因此常被用于序列标注任务。

二、CRF在中文NER中的应用在中文NER任务中，CRF在标注序列的时候，可以考虑上下文语境信息，从而提高准确性。

具体来说，中文NER任务可以分为两步，首先是分词与特征提取，然后是标注。

其中，特征提取非常重要，需要基于分词后的词汇以及前后文进行特征提取，如词性、词义、上下文等等。

CRF 适合处理这种带有标注耦合关系的任务，具有较好效果。

CRF 也可以处理多种类型的实体，包括人名、地名、组织机构名和时间等等。

三、基于CRF的中文NER算法流程基于CRF的中文NER算法一般可以分为以下几个步骤：（1）特征提取：通过分词后的词汇产生特征，其中包括词性、词义、字形等等。

（2）特征模板设计：选择合适的特征模板，一般包括当前单词、前一个单词和后一个单词的序列特征等。

基于BLSTM-CNN-CRF的中文命名实体识别方法一、引言随着信息技术的发展和智能化应用的日益普及，自然语言处理（NLP）领域的研究和应用也得到了前所未有的发展。

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为NLP 领域的重要技术之一，其主要任务是识别和提取文本中具有特定意义的实体名称，如人名、地名、组织机构名等。

在中文命名实体识别任务中，由于中文语言特有的语法结构和词汇特征，NER任务面临着一些挑战，如长词性、歧义性等。

如何有效地利用深度学习模型来解决中文NER问题成为了研究的热点之一。

本文将介绍基于双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BLSTM）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和条件随机场（Conditional Random Field, CRF）的中文命名实体识别方法。

首先将介绍BLSTM、CNN和CRF模型的原理及其在命名实体识别任务中的应用。

然后结合这三个模型，介绍其联合使用的思路和具体设计。

通过实验分析，验证了基于BLSTM-CNN-CRF的中文命名实体识别方法的有效性和性能优势。

二、BLSTM模型BLSTM是一种适用于序列数据建模的深度学习模型，其能够对历史和未来信息进行建模，因此在处理自然语言等序列数据时表现出良好的性能。

BLSTM模型由两个LSTM（长短期记忆网络）组成，分别沿着时间轴的正向和反向进行推理，并将两个方向的输出连接在一起，形成一个综合的输出。

通过这种方式，BLSTM能够捕捉序列数据中的长期依赖关系和上下文信息，适用于命名实体识别等序列标注任务。

三、CNN模型CNN是一种常见的深度学习模型，主要用于图像处理领域，但在自然语言处理任务中也有着广泛应用。

CNN通过卷积层和池化层来提取输入数据中的特征，并通过全连接层进行分类或标注。

基于字词联合训练的Bi-LSTM中文电子病历命名实体识别万里」罗曜儒*李智'棊小蓉*摘耍为j‘实现对中文电子病历中实体的自动化识别与信息抽取，提出了-种基于字词联合训练的双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)命名实体识别新算法。

根据中文语言特性，在传统词向量中融入字向量的语义信息并将其作为神经网络的输入。

实验过程中训练集、验证集与测试集随机按电子病历数量的3:1:2的概率生成。

通过对比论文提出的语言模型与其他模型，实验结果显示基于字词联合训练的Bi-LSTM能达到最高准确率98.28%与最低复杂度1.169。

该结果证明提出的模型能有效识别中文电子病历中如疾病、症状等相关实体，为自动化处理医学文本数据提供现实基础。

羌傩诃命名实体识别字诃联合训练Bi I.STMDoi:10.3969/j」ssn.1673-7571.2019.02.018［屮图分类号］R197.32;TP391［文献标识码］AThe Recognition of Naming Entity of13i—LS I M('hinese Electronic Medical Records B.ised on the Joint Training of C'hinese Characters and Words/WAN Li,LUO Yao—ru,LI Zhi,et al//C?hina Digital Medicine.—201914(2):54to56Abstract In order to realize automatic recognition and information extraction of entities in Chinese electronic medical records.«i new naming entity recognition algorithm based on bi-directional long—short—time memory network(Bi—LS T M)of j oint training of Chinese characters and words is proposed.According to the characteristics of Chinese language,the semantic information of character vector is integrated into traditional word vector,and it is used as the input of neural network.During the experiment,the training set, the verific«iti(in set and the test set are randomly generated according to the probability of3:1:2of the number of electronic medical records.By comparing the language model proposed in this paper with other models,the experimental results show that Bi-LSTM based on the joint training of("hinese characters and words can achieve the highest accuracy of98.28%and the lowest complexity of 1.169.The results prove that the proposed model can effectively identify the related entities in Chinese electronic medical records, such as diseases and symptoms,and provide a practical basis for automatic processing of medical text data.Keywords naming entity recognition,joint training of C'hincse characters and words.Bi—LSTMFund project Fund of Sichuan Provincial Health Department(No.2016HH0070)Corresponding author Key Laboratory,Education Department of Birth Defects and Related Diseases of Women and Children, West China Second University Hospital,Sichuan University,Chengdu610041,Sichuan Province,P.R.C.1背景命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中一个重要任务，其主要目的是为了自动化处理文本数据，方便后续进行数据挖掘等工作。

基于机器学习的中文命名实体识别研究近年来，机器学习技术在自然语言处理领域得到了广泛应用，其中命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）作为自然语言处理的重要任务之一，也得到了越来越多的关注。

命名实体是指指代具体事物的名称，例如人名、地名、组织机构名等，识别这些实体对于很多应用场景来说都至关重要，如信息抽取、搜索引擎等。

在这篇文章中，我们将聚焦于基于机器学习的中文命名实体识别研究。

一、命名实体识别命名实体识别是自然语言处理任务中的一个子任务，它的目标是在文本中识别出指称某一类具体事物实体的字符串序列，例如人名、地名、组织机构名等。

一句话中可能包含多个实体，如“马云是阿里巴巴的创始人”，其中“马云”和“阿里巴巴”分别是人名和组织机构名。

为了实现命名实体识别，通常需要使用机器学习算法训练分类模型，这样可以从数据中自动学习实体的特征，如实体的词性、上下文信息等，进而对文本中的实体进行识别。

二、中文命名实体识别中文命名实体识别与英文相比，具有一些特殊性。

中文是汉字构成的语言，一个词可以由多个汉字组成，而且一个汉字本身就包含了大量的信息。

这些特点需要我们在命名实体识别时进行特殊的处理。

中文命名实体的主要类型包括人名、地名、组织机构名和专有名词等。

中文命名实体的识别方法可以分为基于规则和基于统计的方法。

基于规则的方法主要是通过定义一些规则来识别实体，虽然准确率高，但是需要人工编写规则并频繁更新，不利于系统的扩展。

基于统计的方法则是使用机器学习算法训练分类模型，这样可以从数据中自动学习实体的特征，准确率较高，并且可以进行在线学习，不需要频繁更新规则。

通常使用的中文命名实体识别技术包括条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）、递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）等。

其中，CRF是基于标注的机器学习算法，通过考虑实体标注之间的关系，可以更好地识别实体。

基于序列标注任务的命名实体识别模型研究随着信息时代的发展和互联网技术的不断革新，人们越来越需要从海量的文本数据中获取有用的信息。

然而，这要求计算机能够理解和解析文本数据，识别其中的实体，进而理解其含义和语义。

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）就是解决这个问题的一种重要技术。

一、基本概念命名实体指的是文本中具有特定命名含义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。

命名实体识别的任务就是在文本中识别出这些实体，并进行分类和标注。

命名实体识别是自然语言处理领域的一个重要任务，广泛应用于搜索引擎、机器翻译、信息抽取、智能问答等领域。

二、基于序列标注的NER模型目前，基于序列标注的NER模型已成为命名实体识别的主流方法，并取得了广泛应用和研究。

常见的序列标注方法包括：最大熵模型、条件随机场模型、循环神经网络模型等。

1. 最大熵模型（MaxEnt）最大熵模型是基于马尔可夫模型的一种统计模型，其基本思路是在所有可行的模型中，选择一个熵最大的模型作为最优模型。

在命名实体识别领域，最大熵模型可以通过上下文特征、词性标注、语法特征等多个方面对命名实体进行分类和识别。

2. 条件随机场模型（CRF）条件随机场模型是一种概率化的无向图模型，主要考虑的是序列标注问题，强调了特征之间的相关性。

在命名实体识别领域，条件随机场模型可以通过定义特征函数、标签转移概率等多个方面对命名实体进行分类和识别。

相比于最大熵模型，条件随机场模型在建模时能够更好地处理命名实体之间的依赖关系，具有更好的精度和效果。

3. 循环神经网络模型（RNN）循环神经网络模型是一种能处理序列数据的深度学习模型，通过自然语言文本数据的上下文信息，对命名实体进行分类和识别。

循环神经网络模型能够有效处理变长的文本序列，可以实现长短期记忆，学习到文本的复杂语义特征，具有更好的泛化性能和表现力。

三、模型评价指标在命名实体识别模型的评价中，通常采用精度、召回率和F1值等指标进行评价。

基于卷积神经网络的中文命名实体识别算法研究近年来，中文命名实体识别（Chinese Named Entity Recognition，以下简称NER）成为了自然语言处理领域的重要研究课题之一。

尤其是在社交网络、新闻检索以及金融领域，NER被广泛应用。

其中，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，以下简称CNN）的中文NER算法成为了研究热点。

一、中文NER概述中文NER的目标是从给定的中文文本中，识别出其中所涉及的命名实体的类别。

命名实体一般包括人名、地名、组织机构名、时间、日期、货币、数量等多种类别。

这些信息的自动提取可以为很多应用提供基础的支持。

目前，中文NER算法主要分为两类，即基于规则的方法和基于机器学习的方法。

基于规则的方法需要人工构建规则，对于新领域和新问题需要重新构建规则，代价较大。

而基于机器学习的方法可以从数据中学习到规则，减少了人工干预。

其中，基于深度学习的算法在实际应用中表现更加优异。

二、CNN算法原理CNN是一种前馈神经网络，可用于处理具有类似网格结构的数据。

在图像处理中，卷积操作可以提取出局部区域的特征，从而提高分类准确率。

在文本处理中，可以将文本编码成词向量，并进行卷积操作来提取出局部词语的特征。

CNN算法包含了卷积层、激活函数、池化层以及全连接层等。

卷积层通过滑动窗口的方式对输入数据进行卷积操作，提取出局部特征。

激活函数用来加入非线性因素，提高网络的拟合能力。

池化层对卷积层进行下采样，减少参数数量和计算量，同时增强了特征的鲁棒性。

全连接层用于最终的分类。

三、基于CNN的中文NER算法基于CNN的中文NER算法通常包括以下几个步骤：1. 文本预处理。

将中文文本转换为词向量，并为每个词标注所属命名实体类别。

2. 特征提取。

将词向量输入CNN模型中，提取文本中的局部特征。

3. 特征拼接。

将池化后的特征与原始词向量拼接，形成新的输入向量。

4. 分类器构建。

基于条件随机场的中文命名实体识别技术研究随着互联网内容和数据量的爆炸式增长，中文命名实体识别技术在信息处理和自然语言处理领域发挥着越来越重要的作用。

而基于条件随机场的中文命名实体识别技术，由于其具有较强的建模能力、灵活的特征选择和学习方式等优点，已成为当前较为流行的一种命名实体识别技术。

一、条件随机场条件随机场是一种统计学习方法，用于建立标记序列和观测序列之间的条件概率模型。

在条件随机场中，标记序列是针对观测序列的序列标注，例如中文分词、命名实体识别等。

条件随机场可以使用无向图来表示标记序列和观测序列之间的条件概率关系，同时也可以灵活地选择特征函数，以提高模型的学习和泛化能力。

二、中文命名实体识别中文命名实体识别是一个多分类问题，旨在从一段中文文本中分别识别出人名、地名、机构名等具有实际意义的实体信息。

中文文本的复杂性、灵活性和上下文依赖性给命名实体识别带来了诸多挑战，如处理多个命名实体之间的交叉嵌套关系、识别出新实体等。

针对这些挑战，基于条件随机场的中文命名实体识别技术日益被重视。

三、基于条件随机场的中文命名实体识别技术基于条件随机场的中文命名实体识别技术，主要包括以下步骤：1. 数据预处理：文本分词、句法分析、特征提取等。

2. 特征工程：选择适当的特征函数，如词性、句法关系、上下文等，以提高模型的泛化能力。

3. 模型训练：使用标注数据对条件随机场模型进行有监督学习，以获得最佳的特征权重。

4. 命名实体识别：使用训练好的条件随机场模型对未标注数据进行标注，以获得准确的命名实体。

基于条件随机场的中文命名实体识别技术具有以下特点：1. 可以处理多个命名实体之间的交叉嵌套关系，具有较强的建模能力和解释能力。

2. 可以根据实际应用场景进行特征选择和调整，具有较好的灵活性。

3. 可以通过无监督学习和半监督学习等方法进行模型的优化和扩展，具有较好的适应性。

四、应用案例基于条件随机场的中文命名实体识别技术，在工业界和学术界均有广泛的应用。

基于本体学习的中文实体识别技术研究中文实体识别技术是自然语言处理领域中重要的研究方向之一。

它的主要目标是从文本中识别出所涉及的实体，并将其归类为人、地点、组织、日期等特定类别。

中文实体识别技术在信息提取、文本分类、机器翻译等各个领域都有应用。

其中，基于本体学习的方法是目前最受关注的技术之一。

本体学习是一种机器学习方法，用于自动从数据中推断出潜在的语义关系。

它将现实世界中的事物和概念抽象为一些基本的概念，并通过定义各种关系来描述它们之间的相互作用。

在中文实体识别中，本体学习可以帮助机器识别出文章中所涉及的实体，并将其与已知实体进行匹配，从而进一步理解实体的意义和语义。

在基于本体学习的中文实体识别中，首先需要构建一个本体库。

这个本体库可以包含各种词汇、语法规则、实体类型和实体关系等信息。

通过从大量文本中提取实体，并结合汉语词法分析、句法分析等技术进行分析，可以将这些实体与本体库中的相应实体进行匹配。

通过不断地增加新的实体与关系，可以不断扩充本体库的规模和内容，从而提高中文实体识别的准确性和效率。

基于本体学习的中文实体识别技术需要面对的主要挑战是语义歧义。

在中文表达中，同一个词语可能有多种不同的含义和用法，这会导致机器无法准确地理解文章中的文本。

为了解决这个问题，可以采用一些语言模型或者神经网络模型来进行语义理解和分析。

这些技术可以帮助机器识别出不同上下文中同一个词语的意义，从而提高实体识别的精度和实用性。

除了语义歧义之外，基于本体学习的中文实体识别技术还需要面对一些其他的挑战。

例如，中文文本常常会出现各种各样的错别字、病句以及缩写词，这些都会影响实体的识别和匹配。

解决这些问题的方法可以包括使用大数据和自然语言处理技术进行数据清洗和整合，以及扩充本体库中的实体和关系，以适应更多的实际情况和场景。

总的来说，基于本体学习的中文实体识别技术具有广泛的应用前景和研究价值。

通过不断地发掘和利用大数据，同时结合各种自然语言处理技术和深度学习技术，可以不断提高实体识别的准确性和实用性，为自然语言处理和人工智能等领域的发展提供有力的支持和保障。

学科採余Disciplines Exploration 基于众包标注提高教学效果的探索李正华(苏州大学计算机科学与技术学院江苏•苏州215006)摘要针对自然语言处理教学过程中，同学们对中文分词任务的必要性以及难点缺乏足够的认识这一问题，笔者在 一次上机课上组织同学们以众包方式标注了约5,000句微博文本，进而针对这次标注数据进行了行为分析，最终通过 问卷调查了解这次教学活动的效果。

关键词中文分词众包标注自然语言处理中图分类号:G642 文献标识码:A DOI:10.16400/ki.kjdks.2020.08.019Exploration on Improving Teaching Effect Based on Crowdsourcing TaggingLI Zhenghua(School of Computer Science & Technology, Soochow University, Suzhou, Jiangsu 215006)Abstract In order to solve the problem that students lack sufficient understanding of the necessity and difficulty of Chinese word segmentation task in the process of natural language processing teaching,the author organized students to label about 5000 microblog texts in a crowdsourcing way in a computer class,and then analyzed the behavior of the annotation data,and finally understood the effect of the teaching activity through questionnaire survey.Keywords Chinese word segmentation;crowdsourcing tagging;natural language processing〇引言随着深度学习的快速发展，人工智能己经成为一个具有国 家战略意义的研究方向。

基于改进的序列标注算法的中文命名实体识别研究中文命名实体识别（Chinese Named Entity Recognition, CNER）是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域中的一项重要任务，旨在对中文文本中的命名实体（包括人名、地名、机构名等）进行识别与分类。

由于中文语言的复杂性和歧义性，CNER一直以来都是NLP领域的一个挑战。

为了提高命名实体识别的准确率和效率，许多研究者开始探索改进序列标注算法在CNER中的应用。

序列标注是一种基于统计机器学习的方法，通常使用条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）作为模型，对标注序列进行预测。

在CNER任务中，输入为一段中文文本，输出为文本中的所有命名实体及其对应的类别（如人名、地名等）。

为了将中文文本转化为机器可以理解的结构，一般需要进行分词（Word Segmentation）和词性标注（Part-of-Speech Tagging）等预处理工作。

当前CRF是最流行的序列标注算法，然而其在CNER中仍存在一些问题。

首先，CRF模型的训练需要大量的标注数据，而中文命名实体标注数据难以获取；其次，CRF模型对文本特征的提取能力有限，很难处理多样化的中文命名实体。

为了克服这些限制，一些研究者开始探索改进的序列标注方法。

一种方法是引入上下文向量（Context-Dependent Embeddings, CDE），通过学习特定的上下文表达，将CRF模型的特征表示能力提高。

同时，还可以利用迁移学习（Transfer Learning）技术，在其他语言上预训练好的模型（如BERT模型）中提取中文命名实体的特征表示。

另一种方法是基于深度学习（Deep Learning），利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）等深度模型，将CRF模型的特征提取能力进一步增强。

基于人工智能的实体标注技术研究人工智能技术在近年来得到了广泛的应用，其中的实体标注技术也是应用广泛的一种技术。

实体标注技术是指用程序自动提取文本中的实体（人名、地名、组织机构名等），并为它们打上正确的标签。

实体标注技术可以自动化地完成对大规模文本数据集的实体提取及分类工作，从而提高数据处理效率，降低人工成本，提高数据的质量。

实体标注的背景实体标注技术最早被应用于互联网搜索引擎中，用于提高搜索结果的准确性和可靠性。

而随着互联网的快速发展和移动互联网的普及，越来越多的文本数据需要进行实体标注，包括搜索引擎、社交网络、电子商务、新闻资讯、金融风险控制等。

正因为如此，实体标注技术在各行各业得到了广泛的应用。

实体标注技术的特点实体标注技术的最大特点就是它可以自动化地完成对大规模文本数据的实体提取和分类工作，大大提高了数据处理效率，降低了人工成本。

同时，实体标注技术还能提高数据的质量，减少人工标注的误差。

另外，实体标注技术也具有一定的智能性，能够快速地识别和标注出文本中的实体，提高了数据的可读性。

实体标注技术的实现方法实体标注技术的实现方法主要包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。

基于规则的方法主要是通过人工编写规则来进行实体标注，这种方法适用于规则简单、语料质量好的情况，但是效率不高且需要较大的人力资源开销。

而基于机器学习的方法则是通过机器学习算法来训练模型，从而自动地学习标注规则，可以适应各种语料和应用场景，具有高效性和准确性。

实体标注技术的应用实体标注技术在各行各业均有广泛的应用，例如：1. 金融领域中，实体标注技术可以对银行客户进行评估和风险控制，从而防范、减少金融风险。

2. 医疗领域中，实体标注技术可以用于医学知识的提取和整合，从而提高医学研究的效率和质量。

3. 法律领域中，实体标注技术可以用于法律案例的分析和判断，从而提高司法效率和客观性。

4. 人工智能领域中，实体标注技术是实现自然语言处理的重要一环，可以将文本信息转化为结构化数据，为机器学习算法提供更加高效和准确的分析源数据。

基于众包的数据标注与人工智能算法改进研究众包技术近年来在数据标注和人工智能算法改进方面得到了广泛应用。

众包是指通过互联网将一项任务分配给大量人群来完成的模式。

这种方式能够快速、高效地解决大规模数据标注的问题，并且可以通过众包参与者的多样性提高算法的性能。

本文将从众包的数据标注和人工智能算法改进两个方面进行探讨。

首先，众包可以有效解决大规模数据标注的问题。

在许多应用领域中，数据标注是训练机器学习模型和人工智能算法的基础步骤。

然而，标注大量的数据需要耗费大量的时间和人力资源。

众包通过将任务分解成小块，并分发给大量的众包参与者来解决这一问题。

每个众包参与者标注一小部分数据，最后将所有数据整合在一起，从而大大加快了数据标注的速度。

此外，众包还可以通过让多个人对同一份数据进行标注来提高标注结果的准确度，通过众包参与者的多样性，可以避免单一标注者的主观偏差，提高数据标注的可靠性。

其次，众包可以提高人工智能算法的性能。

众包参与者在进行数据标注时，可以提供丰富的人类智慧和经验知识，帮助机器理解和识别更复杂的数据模式。

例如，在人脸识别任务中，通过众包参与者的标注，可以使机器学习模型更好地辨识不同人脸特征，提高识别准确率。

此外，众包还可以为机器学习算法提供大规模的、多样性的训练数据，从而使模型更全面、更具有泛化能力。

通过利用众包参与者的大规模标注数据，可以避免过拟合和欠拟合等问题，提高算法的性能。

然而，众包也存在一些挑战与限制。

首先，数据的质量问题是一个重要的挑战。

为了保证众包标注数据的质量，可以采用一些策略来减少错误标注的数量。

例如，可以通过比较不同众包参与者的标注结果来筛选出有较高标注准确度的参与者。

此外，还可以通过为众包参与者设置奖励机制，激励他们认真对待标注任务，进一步提高数据质量。

其次，众包需要对个人隐私和数据安全进行充分的考虑。

在数据标注过程中，个人隐私信息可能会被暴露，因此需要采取相应的隐私保护措施，确保数据的安全性。

基于深度神经网络的中文命名实体识别张海楠;伍大勇;刘悦;程学旗【摘要】由于中文词语缺乏明确的边界和大小写特征,单字在不同词语下的意思也不尽相同,较于英文,中文命名实体识别显得更加困难.该文利用词向量的特点,提出了一种用于深度学习框架的字词联合方法,将字特征和词特征统一地结合起来,它弥补了词特征分词错误蔓延和字典稀疏的不足,也改善了字特征因固定窗口大小导致的上下文缺失.在词特征中加入词性信息后,进一步提高了系统的性能.在1998年《人民日报》语料上的实验结果表明,该方法达到了良好的效果,在地名、人名、机构名识别任务上分别提高1.6%、8%、3%,加入词性特征的字词联合方法的F1值可以达到96.8%、94.6%、88.6%.%Chinese NER is challenged by the implicit word boundary ,lack of capitalization ,and the polysemy of a single character in different words .This paper proposes a novel character-word joint encoding method in a deep learning framework for Chinese NER .It decreases the effect of improper word segmentation and sparse word dic-tionary in word-only embedding ,while improves the results in character-only embedding of context missing .Experi-ments on the corpus of the Chinese Peoples'Daily Newspaper in 1998 demonstrates a good results :at least 1 .6% , 8% and 3% improvements ,respectively ,in location ,person and organization recognition tasks compared with char-acter or word features ;and 96 .8% ,94 .6% ,88 .6% in F1 ,respectively ,on location ,person and organization rec-ognition tasks if integrated with part of speech feature .【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2017(031)004【总页数】8页(P28-35)【关键词】命名实体识别;深度学习;神经网络;机器学习;词性【作者】张海楠;伍大勇;刘悦;程学旗【作者单位】中国科学院计算技术研究所,北京 100190;中国科学院计算技术研究所,北京 100190;中国科学院计算技术研究所,北京 100190;烟台中科网络技术研究所,山东烟台 264000【正文语种】中文【中图分类】TP391Abstract : Chinese NER is challenged by the implicit word boundary, lack of capitalization, and the polysemy of a single character in different words. This paper proposes a novel character-word joint encoding method in a deep learning framework for Chinese NER. It decreases the effect of improper word segmentation and sparse word dictionary in word-only embedding, while improves the results in character-only embedding of context missing. Experiments on the corpus of the Chinese Peoples' Daily Newspaper in 1998 demonstrates a good results: at least 1.6%, 8% and 3% improvements, respectively, in location, person and organization recognition tasks compared with character or word features; and 96.8%, 94.6%, 88.6% in F1, respectively, on location, person and organizationrecognition tasks if integrated with part of speech feature.Key words: named entity recognition; deep learning; neural network; machine learning; POS命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一项基础任务，它的重要作用是从文本中准确地识别出人名、地名、机构名、时间、货币等信息[1]，为机器翻译、自动文摘、主题发现、主题跟踪等高级NLP任务提供实用的信息。

基于自注意力机制的中文医疗命名实体识别
颜柏杨;吴陈
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2022(50)4
【摘要】运用命名实体识别算法从海量医疗文本中抽取信息,对于构建知识图谱、对话系统等具有重要意义。

然而医疗实体间存在嵌套、歧义和专业术语缩写多样性的问题,传统的基于统计的方法对于实体边界的定位存在较大偏差。

考虑到医疗文本的复杂性,提出了多层Transformer模型,基于其multi-head和self-attention 机制提取医疗文本多个语义空间的特征,结合CNN-BiLSTM-CRF对提取的多维度特征序列做标注。

实验使用CCKS任务二开源的病历数据,重点识别身体部位、症状体征、检查检验、疾病、药品五类医疗实体,平均F1值达到94%。

【总页数】5页(P839-842)
【作者】颜柏杨;吴陈
【作者单位】江苏科技大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于多注意力的中文命名实体识别
2.结合注意力机制的Bi-LSTM-CRF中文电子病历命名实体识别
3.融合空洞卷积神经网络与层次注意力机制的中文命名实体识
别4.融合多特征嵌入与注意力机制的中文电子病历命名实体识别5.融合注意力机制的BERT-BiLSTM-CRF中文命名实体识别
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。