面向多模态融合的中文命名实体识别统一架构构建与应用研究

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的当下，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为一门融合了计算机科学、语言学和统计学等多学科知识的领域，正发挥着越来越重要的作用。命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）作为自然语言处理中的一项关键基础任务，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、时间、日期等。这些实体信息是理解文本语义的基石，为后续的信息抽取、机器翻译、智能问答、文本分类、信息检索和知识图谱构建等高级自然语言处理任务