中文命名实体识别及关系提取

法律文档关键信息抽取技术法律文档关键信息抽取技术法律文档关键信息抽取技术简介人们在日常生活和工作中常常需要处理大量的法律文档，例如合同、法律文件和诉讼文件等。

然而，这些文档通常都是大篇幅的文字材料，其中包含了大量的信息。

为了能够高效地处理和利用这些文档，研究人员开发了一种称为法律文档关键信息抽取技术的方法。

法律文档关键信息抽取技术是一种自然语言处理技术，旨在从法律文档中提取出其中的关键信息。

这些关键信息可以是法律文件的标题、案件的相关方和背景、法律条款和条文等。

通过这种技术，用户可以快速地了解文档的主要内容和要点，从而提高处理文档的效率。

在实际应用中，法律文档关键信息抽取技术通常涉及以下几个方面的任务：命名实体识别、关系抽取、事件抽取和法律条款抽取。

命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的词或短语，例如人名、地名、组织机构名等。

在法律文档中，识别出相关方的名称是非常重要的，因为这些名称通常与案件的背景和进展密切相关。

关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系，例如合同的签署方、案件的原告和被告之间的关系等。

通过关系抽取，用户可以了解文档中不同实体之间的联系，从而更好地理解文档的内容。

事件抽取是指从文本中抽取出具有时间、地点和行为等要素的事件描述。

在法律文档中，案件的经过和详情通常以事件的形式呈现，通过事件抽取，可以更加直观地了解案件的发展过程。

法律条款抽取是指从文本中抽取出法律文件中的具体条款和条文。

法律条款往往是法律文件的核心内容，通过抽取这些信息，可以更好地理解法律文件的要求和规定。

为了实现上述任务，研究人员通常采用一些机器学习和自然语言处理的方法。

他们首先构建一个训练集，其中包含了大量已标注的法律文档，然后使用这些数据训练一个模型。

这个模型可以自动学习到从文本中提取关键信息的规律和模式，从而实现自动化的信息抽取。

总之，法律文档关键信息抽取技术是一种非常实用的技术，可以帮助用户快速地理解和处理大量的法律文档。

第50卷第3期2021年5月内蒙古师范大学学报(自然科学版)Journal of Inner Mongolia Normal University(Natural Science Edition)Vol.50No.3May2021嵌入知识图谱信息的命名实体识别方法阎志刚，李成城，林民(内蒙古师范大学计算机科学技术学院，内蒙古呼和浩特010022)摘要：在大规模文本语料库上预先训练的BERT(bidirectional encoder representation from transformers, BERT)等神经语言表示模型可以较好地从纯文本中捕获丰富的语义信息。

但在进行中文命名实体识别任务时，由于命名实体存在结构复杂、形式多样、一词多义等问题，识别效果不佳。

基于知识图谱可以提供丰富的结构化知识，从而更好地进行语言理解，提出了一种融合知识图谱信息的中文命名实体识别方法，通过知识图谱中的信息实体增强语言的外部知识表示能力。

实验结果表明，与BERT、OpenAI GPT.ALBERT-BiLSTM-CRF等方法相比，所提出的方法有效提升了中文命名实体的识别效果，在MSRACMicrosott Research Asia,MSRA)与搜狐新闻网标注数据集上F i值分别达到了95.4%与93)%。

关键词：自然语言处理；命名实体识别；知识图谱；深度学习；知识嵌入中图分类号：TP391.1文献标志码：A文章编号：1001—8735(2021)03—0275—08doi：10.3969/j.issn.1001—8735.2021.03.014命名实体识别(named entity recognition,NER)是将文本中的命名实体定位并分类为预定义实体类别的过程［］。

近年来，基于深度学习的NER模型成为主导，深度学习是机器学习的一个领域，它由多个处理层组成，可以学习具有多个抽象级别的数据表示［2］。

神经网络模型RNN［］(recurrent neural network, RNN)有长期记忆的性能并能解决可变长度输入，在各个领域都表现出良好的性能，但会伴有梯度消失的问题。

实体抽取（命名实体识别）调研报告⼀.介绍实体抽取也就是命名实体识别（Named Entity Recognition ) ,简称为NER，命名实体识别是是⾃然语⾔处理（NLP）中⼀项最基础的⼯作，它的任务就是识别出⽂本当中特定意义的实体，MCU将其分为三⼤类：时间类（TIMEX),实体类(EMAMEX)和数字类（NUMEX)，三⼤类⼜被分为七⼩类(Location, Person, Organization, Money, Percent, Date, Time），⽐如实践类包含⼈名，地名，机构名三类，时间类包含⽇期和时间两类，数字类包含货币和百分⽐两类。

当然我们也可以⾃⼰定义⼀个新的实体类别⼆.命名实体识别发展的历史在命名实体识别⽅⾯的研究，国外开始的⽐较早，⽽国内起步则⽐较晚。

在1991年的IEEE⼈⼯智能应⽤会议上，RAU⾸次发表了有关抽取和识别的⽂章，其主要采⽤基于⼿⼯编写规则的⽅法2。

在MCU-6正式将命名实体识别引⼊，作为⼀项基本的任务之后，随后⼀系列的国际重要会议都将命名实体识别作为⼀项指定的任务，在最早的⼀批会议中，如MCU-7会议评测的系统，⼤多数都是基于⼿⼯编写规则的⽅法。

随着慢慢地发展，在CoNNLL-2003会议上，所有的参赛者都是使⽤的基于统计的机器学习⽅法。

近年来，深度学习发展⼗分迅速。

深度学习的⽅法在NER任务中野得到了运⽤，⽐如RNN-CRF,CNN-CRF以及最近⽐较流⾏的BiLSTM-CRF。

命名实体识别在各个领域发挥着重要的作⽤。

三.NER的实现⽅法及其优劣从NER的发展历史来看，我们⼤致可以将其⽅法做出以下分类：（1）基于规则和字典的⽅法基于规则与字典的⽅法是命名实体识别任务中最古⽼的⽅法。

利⽤⼿⼯编写的规则，提取特征，⽐如关键词，指⽰词，位置词等，收集特征词，并且给每⼀个规则都赋予⼀个权值，当规则冲突的时候，选择权值最⾼的规则进⾏命名实体类型。

由于是最早的命名实体⽅法，所以它的限制也很⼤，当提取规则⽐较适合的时候，它的优越性是很⼤的。

基于知识图谱的关系提取方法知识图谱作为一种用于表示和储存知识的结构化数据模型，近年来在自然语言处理和信息提取领域得到了广泛应用。

关系提取是一项重要的任务，其目的是从未标注的文本中发现实体之间的语义关系。

本文将介绍基于知识图谱的关系提取方法，以帮助读者更好地理解和应用该技术。

一、知识图谱简介知识图谱是一种由实体（节点）和它们之间的关系（边）构成的图结构，旨在表示真实世界中的实体和其语义关系。

知识图谱可以通过自动化的方式从大规模文本数据中提取出来，成为一种重要的知识表示和推理工具。

二、关系提取的挑战关系提取的主要挑战之一是语义的多样性和复杂性。

同一个实体对可能存在多种不同类型的关系，而且这些关系可能在不同的文本上下文中表达。

此外，语言的表达方式也可能因人而异，导致同一关系的表达方式多种多样。

三、基于知识图谱的关系提取方法基于知识图谱的关系提取方法主要包括以下几个步骤：1. 实体识别：首先，需要从文本中识别出实体，并将它们映射到知识图谱中对应的节点。

实体识别可以通过命名实体识别技术（NER）来实现。

2. 关系抽取：在确定实体之后，需要从文本中抽取出它们之间的关系。

这一步可以采用基于规则的方法，如基于模式匹配或关键词匹配的方法，来发现特定关系的出现。

另外，也可以利用机器学习方法，如支持向量机、条件随机场等来进行关系分类和抽取。

3. 关系分类：在抽取出关系后，需要对其进行分类，并将其归类到预定义的关系类型中。

关系分类可以通过基于知识图谱的方法，如基于路径特征的方法和基于图表示学习的方法来实现。

4. 知识图谱构建：最后，将从文本中提取出的关系信息加入到现有的知识图谱中，以不断完善和更新知识图谱的结构。

这一步可以通过自动化的方式，如基于规则的方法和基于统计的方法来实现。

四、实例分析为了更好地理解基于知识图谱的关系提取方法，我们以人物关系提取为例进行实例分析。

假设我们有一段文本：“乔布斯创立了苹果公司，并和沃兹尼亚克共同开发了第一台苹果电脑。

中文命名实体识别任务的评估方法中文命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理领域中的一项重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。

对于NER任务的评估方法，是评估模型性能和效果的重要依据。

本文将介绍几种常见的中文NER评估方法。

一、数据集划分在进行NER任务的评估时，首先需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的性能。

划分数据集时应保持数据的随机性和平衡性，以确保评估结果的准确性和可靠性。

二、评估指标1. 准确率（Precision）准确率是指模型预测为正样本的实体中，真正为正样本的比例。

计算公式为：准确率 = 正确预测的实体数量 / 预测的实体数量。

2. 召回率（Recall）召回率是指模型正确预测为正样本的实体数量占所有真实正样本实体数量的比例。

计算公式为：召回率 = 正确预测的实体数量 / 真实的实体数量。

3. F1值F1值是准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的精确性和全面性。

计算公式为：F1值 = 2 * (准确率 * 召回率) / (准确率 + 召回率)。

三、评估方法1. 精确匹配评估精确匹配评估方法是将模型预测的实体与真实实体进行精确匹配，只有完全匹配的实体才被认为是正确的。

该方法简单直观，但对于模型预测的实体边界稍有偏差的情况，将被视为错误。

因此，在使用精确匹配评估方法时，需要对实体边界进行严格限制。

2. 宽松匹配评估宽松匹配评估方法是允许模型预测的实体与真实实体存在一定的边界偏差，只要两者存在重叠部分即视为正确。

该方法相对于精确匹配评估方法更加宽容，能够更好地适应实际应用场景中实体边界模糊的情况。

3. 基于BIO标注的评估BIO标注是一种常用的实体标注方式，将每个字分为三类：B（Begin），表示实体的开头；I（Inside），表示实体的中间部分；O（Outside），表示非实体。

第34卷第12期2020年］2月Vol.34,No.12Dec.,2020中文信息学报JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING文章编号：1003-0077(2020)12-0054-11部首感知的中文医疗命名实体识别李丹徐童「2,郑毅3,王詰锋？，陈恩红「2(1.大数据分析与应用安徽省重点实验室(中国科学技术大学)，安徽合肥230027；2.中国科学技术大学计算机科学与技术学院•安徽合肥230027；3.华为技术有限公司，浙江杭州310052)摘要：人工智能技术的发展推动了医疗领域的智能化，为提升医疗效率、改善医疗水平提供了新的助力。

同时，这一新的趋势也催生了海量的电子病历文本，其所蕴含的丰富信息具有巨大的潜在挖掘与应用价值。

然而，当前中文电子病历的命名实体识别研究工作并没有全面考虑中文及中文医疗领域的特殊性，而是将面向通用数据集的模型迁移到医疗领域的实体类型中，分析效果较为有限。

针对这一问题，该文设计了长短期记忆网络与条件随机场的联合模型并引入BERT模型；在此基础之上，考虑到医疗领域命名实体鲜明的部首特征，通过将部首信息编码到字向量中•并且结合部首信息修改条件随机场层得分函数的计算方式.有效地提升了医疗领域命名实体的抽取能力。

通过两项电子病历数据集的实验结果表明•该文提出的模型整体效果略高于通用的实体识别模型，并对疾病诊断等特定类型的实体词的识别效果具有较为明显的提升。

关键词：命名实体识别；长短期记忆网络；条件随机场；BERT中图分类号：TP391文献标识码：ARadical-Aware Named Entity Recognition for Chinese Medical RecordsLI Dan12,XU Tong112,ZHENG Yi3,WANG Zhefeng3,CHEN Enhong1'2(1.Anhui Province Key Laboratory of Big Data Analysis and Application*University of Science and Technology of China,Hefei,Anhui230027,China;2.School of Computer Science and Technology*University ofScience and Technology of China・Hefei,Anhui230027»China；3.Huawei Technologies Co.Ltd»Hangzhou,Zhejiang310052»China)Abstract:The general named entity recognition fails to capture the features in Chinese characters as well as Chinese medical records.In this paper,we integrate the BERT into a joint model of bi-directional long short-term memory and conditional random fields for better performance.Considering the unique feature of radicals for medical entities* we encode the radical information into the word vector,and then modify the scoring function of the CRF layer.Ex­periments on two real-world electronic medical record datasets validate that the proposed method outperforms the state-of-the-art baseline methods,especially for the disease-related named entities.Keywords:named entity recognition；long short-term memory;conditional random field；BERT()引言问答网站也随之涌现，使得海量的医疗诊断信息以电子文档的形式呈现在人们面前。

AI自然语言处理命名实体识别在生物医学信息抽取中的应用随着科技的不断进步和人工智能的发展，自然语言处理（NLP）在生物医学领域的应用也日益广泛。

在生物医学信息抽取中，命名实体识别（NER）技术被广泛应用，以提取出生物医学文本中的实体名称并进行分类。

本文将探讨AI自然语言处理中命名实体识别在生物医学信息抽取中的一些具体应用。

一、基本概念命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体名称，这些实体可以是人名、地名、组织机构名以及专有名词等。

在生物医学领域，命名实体识别主要是针对抽取和分类生物医学文本中的基因、蛋白质、药物、疾病等实体。

二、实体抽取与分类在生物医学信息抽取中，命名实体识别的一个重要任务是将文本中的实体抽取出来，并进行分类。

通过采用机器学习和深度学习等技术，命名实体识别系统能够自动地从文本中识别出基因、蛋白质、药物、疾病等实体，并将其进行分类。

这不仅可以帮助研究人员高效地获取和整理生物医学信息，还可以为药物发现、疾病诊断和治疗等方面提供重要的支持。

三、实体关系提取除了实体的抽取和分类，命名实体识别还可以用于提取实体之间的关系。

在生物医学领域，基因、蛋白质、药物和疾病之间的关系可以是相互作用、治疗关系、副作用等。

命名实体识别系统可以通过分析生物医学文本中的语义和语境，自动地提取出实体之间的关系，帮助研究人员深入理解生物医学知识，发现新的生物医学关联。

四、文本挖掘和信息抽取命名实体识别通过将生物医学文本中的实体抽取出来，并进行分类和关系提取，对文本进行挖掘和信息抽取。

通过命名实体识别技术，研究人员可以从大量的生物医学文献、病例报告和临床数据库中高效获取有用的信息并进行整理和分析。

这为医学研究、药物开发和疾病诊断等方面提供了重要的支持和借鉴。

五、挑战与前景命名实体识别在生物医学信息抽取中的应用面临着一些挑战。

首先，生物医学文本的复杂性和多样性使得命名实体识别系统需要具备很高的鲁棒性和泛化能力。

中文nlp的基本流程自然语言处理（NLP）是一项涉及计算机科学、人工智能和语言学等多个领域的交叉学科。

它旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言，以便与人类进行有意义的交流。

中文NLP作为NLP的一个分支，其研究对象是中文语言，其基本流程包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析等多个步骤。

本文将详细介绍中文NLP的基本流程。

一、文本预处理文本预处理是NLP的第一步，其目的是将原始文本转换为可供后续处理的文本格式。

中文NLP中的文本预处理包括以下几个方面：1. 文本清洗：删除文本中的HTML标签、特殊符号、停用词等无用信息，保留文本中的有用信息。

2. 文本分段：将文本按照段落进行分段，以便后续处理。

3. 文本分句：将文本按照句子进行分句，以便后续处理。

4. 繁简转换：将繁体中文转换为简体中文，以便后续处理。

二、分词分词是中文NLP的重要一环，其目的是将中文文本按照词语进行划分。

中文分词的难点在于中文词语没有明显的分隔符，因此需要使用专门的分词工具进行处理。

中文分词的常用工具包括jieba、THULAC、HanLP等。

例如，对于下面这句话：“我喜欢中文NLP”，使用jieba进行分词后，可以得到以下结果：我喜欢中文 NLP三、词性标注词性标注是将分词后的词语赋予相应的词性标记。

中文的词性标记包括名词、动词、形容词、副词、介词、连词、助词、叹词等。

中文词性标注的常用工具包括jieba、THULAC、HanLP等。

例如，对于下面这句话：“我喜欢中文NLP”，使用jieba进行分词和词性标注后，可以得到以下结果：我/r 喜欢/v 中文/n NLP/eng四、命名实体识别命名实体识别是将文本中的具有特定意义的实体（如人名、地名、组织机构名等）进行识别和分类。

命名实体识别是中文NLP中的一个重要任务，其应用广泛，如信息抽取、机器翻译、问答系统等。

中文命名实体识别的常用工具包括jieba、THULAC、HanLP等。

基于偏正结构表示的加工命名实体识别方法命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理领域中的一个重要任务，其目标是识别和分类出文本中具有特定名称的实体，如人名、地名、组织机构名等。

在加工领域中，命名实体识别是一项关键任务，因为加工领域中常常涉及到实体的处理和管理。

本文将介绍一种基于偏正结构表示的加工命名实体识别方法，通过有效地捕捉偏正结构中的特征信息，提高命名实体识别的准确性和效率。

1. 引言在加工领域中，命名实体识别对于实体的准确识别和分类至关重要。

传统的命名实体识别方法通常基于规则或者统计模型，但是这些方法往往无法很好地处理复杂的偏正结构。

因此，本文提出了一种基于偏正结构表示的加工命名实体识别方法，旨在通过捕捉偏正结构中的特征信息，提高识别准确性和效率。

2. 方法2.1 数据预处理首先，我们需要将原始文本进行预处理，包括分词、词性标注等操作。

这样可以将文本转化为计算机可以处理的形式，并提取文本中的语法信息。

2.2 偏正结构表示针对加工领域中常见的偏正结构，本文提出了一种偏正结构表示方法，用于捕捉实体间的语义关系。

具体而言，我们可以通过依存句法分析等方法，获取实体之间的依存关系，并将其表示为向量形式。

2.3 特征提取在偏正结构表示的基础上，我们提取了一系列特征用于命名实体识别。

这些特征包括实体的上下文信息、词性标记、依存关系等。

通过分析这些特征，我们可以更好地判断实体的类别和边界。

2.4 模型训练与预测基于提取的特征，我们使用机器学习算法来训练一个分类模型，用于预测命名实体的类别。

常用的分类算法包括支持向量机、随机森林等。

在预测阶段，我们将模型应用于新的文本数据，实现命名实体的识别和分类。

3. 实验与结果为了评估基于偏正结构表示的加工命名实体识别方法的效果，我们选择了一个包含大量加工文本的数据集进行实验。

实验结果表明，该方法在命名实体识别的准确性和效率方面显著优于传统的方法。

AI自然语言处理命名实体识别在生物医学信息抽取中的应用AI自然语言处理（NLP）在生物医学领域的应用越来越受到关注。

其中，命名实体识别（NER）是一项重要的技术，用于识别和提取文本中与特定任务有关的实体信息，如基因、蛋白质、疾病和药物等。

本文将探讨AI自然语言处理中命名实体识别在生物医学信息抽取中的实际应用。

一、命名实体识别概述命名实体识别是NLP领域中的一项关键技术，通过识别文本中的命名实体，可以帮助我们从大规模文本数据中抽取出与特定任务相关的信息。

在生物医学领域，命名实体识别对于从研究文章中自动提取与基因、蛋白质、疾病、药物等相关的信息非常关键。

二、命名实体识别的算法方法命名实体识别的算法方法多种多样，常见的有基于规则的方法、机器学习方法和深度学习方法。

其中，深度学习方法近年来得到了广泛的应用。

深度学习方法使用神经网络结构进行训练，可以自动从大量文本数据中学习特征，并具有较高的识别准确率和泛化能力。

三、命名实体识别在生物医学信息抽取中的应用1. 基因和蛋白质实体识别基因和蛋白质是生物医学领域中重要的实体，通过识别和提取基因和蛋白质名称，可以帮助研究人员更好地理解它们的功能和相互作用关系。

命名实体识别可以自动从大量的生物医学文献中识别出基因和蛋白质实体，并生成结构化的实体信息，为后续的分析和挖掘提供基础。

2. 疾病和药物实体识别疾病和药物的识别对于临床医学和药物研发具有重要意义。

命名实体识别可以帮助从海量的生物医学文献中精确地识别疾病和药物实体的名称和属性，从而为医生和研究人员提供更准确的信息支持。

3. 实体关系抽取除了识别实体信息外，命名实体识别还可以帮助抽取实体之间的关系。

在生物医学领域中，研究人员常常关注基因与蛋白质之间的相互作用、药物与疾病之间的关联等信息。

通过识别和抽取实体之间的关系，可以帮助研究人员更好地理解和挖掘生物医学信息。

四、命名实体识别的挑战尽管命名实体识别在生物医学信息抽取中具有广泛应用的前景，但仍然存在一些挑战。