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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2025-07-22 发布于上海
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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