基本信息

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文档摘要

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基于统计模型的中文命名实体识别：方法剖析与多元应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域，命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）作为一项基础性且关键的任务，旨在从文本中精准识别出具有特定意义的实体，并将其归类到预定义的类别中，这些实体类别通常涵盖人名、地名、组织机构名、时间、日期、货币、百分比等。命名实体识别为众多自然语言处理应用奠定了坚实基础，其重要性不言而喻。在信息抽取任务中，准确识别命名实体是抽取关键信息的首要步骤，比如从新闻报道中抽取人物、事件发生地点等信息，为后续的事