[KG笔记]五 、命名实体识别NER
概念与起源 概念：命名实体识别是从非结构化文本中抽取并分类命名实体的过程。这些实体通常包括人物、地点 、机构 、事件、日期 、金钱等 。 起源：命名实体识别的概念最早由R. Grishman和Sundheim于1996年在第六届Message Understanding Conference中提出 。分类 通用命名实体识别：识别如人物 、地点等常见实体。
命名实体识别（NER）在自然语言处理领域中扮演着关键角色 ，其概念最早由R. Grishman和Sundheim于1996年在第六届Message Understanding Conference（MUC-6）中提出 。
中文命名实体识别 ，即NER，是指从中文文本中识别并分类实体 。这一基础技术广泛应用在文本处理、自然语言处理 、推荐系统和知识图谱等领域。如推荐系统中的基于实体的用户画像和实体召回 。首先 ，我们回顾命名实体识别的基本概念 ，包括实体的边界与类别识别 。
命名实体识别（NER）是自然语言处理领域中的关键任务之一，其目的是从文本中识别出具有特定意义或指代性强的实体 ，比如人名 、地名、组织机构名、日期时间等。这些实体可以是任何业务需求下的特殊文本片段 。学术上 ，NER通常关注的实体类型包括3大类（实体类 、时间类 、数字类），进一步细分为7小类 。
命名实体识别（Named EntitiesRecognition ， NER）是自然语言处理（Natural LanguageProcessing ， NLP）的一个基础任务。其目的是识别语料中人名、地名 、组织机构名等命名实体。
命名实体识别模型BERT-Bi-LSTM-CRF
命名实体识别模型BERTBiLSTMCRF是一种结合了BERT 、双向长短期记忆网络和条件随机场的序列标注模型 。以下是关于该模型的详细解释：BERT：作用：BERT是一种预训练语言表示模型，它通过在大规模语料库上进行无监督学习，获得了丰富的文本表示能力 。优势：BERT能够捕捉到文本中的上下文信息 ，为后续的命名实体识别任务提供了强大的文本表示基础。
序列标注的命名实体识别方法 ，特别是将CNN、RNN和BERT等深度模型与条件随机场CRF结合，已成为主流方法 。基于CRF的序列标注模型在序列预测中引入了标签路径约束 ，通过自动学习数据集中的标签转移关系和约束条件 ，帮助模型选择合理有效的实体标签序列 。
在探讨自然语言处理中的命名实体识别（NER）时，BERT模型以其强大的预训练能力受到了广泛关注。然而 ，关于在BERT基础上是否应加入CRF层以提升效果 ，以及与BiLSTM结构结合的对比，是当前研究中的热点话题 。首先 ，考虑在BERT模型中直接使用序列标注方法 。
在深度学习领域 ，命名实体识别（NER）是自然语言处理中的一个重要任务，本文介绍了一种基于BERT-BiLSTM-CRF的NER实现方法。相较于之前的HMM 、BiLSTM-CRF和IDCNN-CRF模型 ，BERT的引入大大提升了模型的性能 ，结合BiLSTM和CRF解码器，不仅能够理解各层之间的衔接关系，还能优化实体识别的准确性 。
BI-LSTM+CRF是目前NER领域的主流模型 ，通过两个LSTM层分别从正向和反向处理文本 ，提取上下文信息，并通过CRF层优化标签序列 ，显著提高了识别性能 。BERT+CRF & BERT+LSTM+CRF 引入BERT能够利用其预训练的语义信息 ，通过加权的方式融合BERT输出与下游任务的特征，进一步提升模型的识别能力。
Qwen2大模型微调入门实战-命名实体识别(NER)任务
评估工具：在SwanLab上查看最终训练结果 ，评估模型效果 。优化方向：根据评估结果 ，对模型进行进一步优化和调整 。通过上述步骤，您可以完成Qwen2大模型在命名实体识别任务上的指令微调 ，实现对中文文本中实体信息的准确识别和分类。
本文讨论了如何使用阿里云通义实验室研发的Qwen2大语言模型进行命名实体识别（NER）任务的指令微调。Qwen2作为基座大模型 ，通过指令微调的方式，可以实现对高精度的命名实体识别 ，非常适合学习如何微调大型语言模型（LLM）和建立对大型模型的认知 。在指令微调过程中 ，使用了LoRA方法进行训练 。
NER(命名实体识别)之LR-CNN详解
1 、NER之LRCNN详解：LRCNN的核心改进 解决LatticeLSTM的不足：LRCNN主要针对LatticeLSTM存在的效率低和词汇冲突问题进行改进，通过引入CNN和rethinking机制来提升性能。LRCNN模型结构 LexiconBased CNNs： 构建基础：模型构建在句子字符级嵌入上，逐层增加ngram嵌入 。
2、前言 改进LatticeLSTM的两个关键点：效率低且词汇冲突问题 。通过引入CNN和rethinking机制 ，解决LatticeLSTM的不足。LR-CNN模型 LR-CNN融合了Lexicon-Based CNNs和Refining Networks with Lexicon Rethinking两部分 。
3 、命名实体识别（NER）在文本处理中扮演着至关重要的角色 ，其核心任务在于从给定文本中识别出预先定义的实体类型，比如人名 、组织机构名、地名等 。这一功能对于许多应用领域至关重要 ，例如信息检索 、文本分类 、自动问答等。
4、本文深入探讨复旦大学邱锡鹏教授的创新作品FLAT ，针对命名实体识别（NER）的词汇增强策略 。FLAT旨在优化基于Lattice结构的模型，如Lattice LSTM和LR-CNN ，以避免分词错误导致的级联误差 ，达到当时的顶尖效果 。然而，RNN和CNN模型存在局限性 ，RNN不具备并行性 ，无法充分利用GPU性能，而CNN难以捕捉长距离依赖。
5、命名实体识别（NER）是信息抽取的第一步 ，其任务是识别文本中的实体 ，如人员 、地点和组织等 。实体识别面临模糊性问题和类型模糊问题 。命名实体识别算法通常以序列标记的形式进行训练，如MEMM/CRF或bi-LSTM模型。这类算法提取特征，如词汇 、句法信息和外部知识 ，来提高识别效果。
6、技术核心：使用神经网络 ，如卷积神经网络（CNN） 、循环神经网络（RNN） 、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等，来识别实体 。优点：在NER任务上取得了显著的性能提升 ，尤其是在处理复杂和未知的实体方面表现优异 。缺点：模型训练需要大量的计算资源和时间 ，且模型的可解释性较差。
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