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文件名称:领域本体赋能中文命名实体识别:理论、实践与创新.docx
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更新时间:2025-07-22
总字数:约4.06万字
文档摘要

领域本体赋能中文命名实体识别:理论、实践与创新

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(NLP)作为人工智能领域的重要研究方向,取得了显著的进展。其中,命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)作为自然语言处理的基础任务之一,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,对于信息抽取、机器翻译、智能问答、文本分类、知识图谱构建等下游任务具有至关重要的作用。例如在智能问答系统中,准确识别用户问题中的命名实体,能帮助系统更精准地理解用户意图,从而提供更准确的答案;在知识图谱构建中,命名实体识别是构建知