命名实体识别的发展历史
命名实体识别这个术语首次出现在MUC-6（Message Understanding Conferences），这个会议关注的主要问题是信息抽取（Information Extraction），第六届MUC除了信息抽取评测任务还开设了新评测任务即命名实体识别任务。除此之外，其他相关的评测会议包括CoNLL（Conference on Computational Natural Language Learning）、ACE（Automatic Content Extraction）和IEER（Information Extraction-Entity Recognition Evaluation）等。
在MUC-6之前，大家主要是关注人名、地名和组织机构名这三类专业名词的识别。自MUC-6起，后面有很多研究对类别进行了更细致的划分，比如地名被进一步细化为城市、州和国家，也有人将人名进一步细分为政治家、艺人等小类。
此外，一些评测还扩大了专业名词的范围，比如CoNLL某年组织的评测中包含了产品名的识别。一些研究也涉及电影名、书名、项目名、研究领域名称、电子邮件地址、电话号码以及生物信息学领域的专有名词（如蛋白质、DNA、RNA等）。甚至有一些工作不限定“实体”的类型，而是将其当做开放域的命名实体识别和分类。
4类常见的实现方式
早期的命名实体识别方法基本都是基于规则的。之后由于基于大规模的语料库的统计方法在自然语言处理各个方面取得不错的效果之后，一大批机器学习的方法也出现在命名实体类识别任务。宗成庆老师在统计自然语言处理一书粗略的将这些基于机器学习的命名实体识别方法划分为以下几类：
有监督的学习方法：这一类方法需要利用大规模的已标注语料对模型进行参数训练。目前常用的模型或方法包括隐马尔可夫模型、语言模型、最大熵模型、支持向量机、决策树和条件随机场等。值得一提的是，基于条件随机场的方法是命名实体识别中最成功的方法。
半监督的学习方法：这一类方法利用标注的小数据集（种子数据）自举学习。
无监督的学习方法：这一类方法利用词汇资源（如WordNet）等进行上下文聚类。
混合方法：几种模型相结合或利用统计方法和人工总结的知识库。
值得一提的是，由于深度学习在自然语言的广泛应用，基于深度学习的命名实体识别方法也展现出不错的效果，此类方法基本还是把命名实体识别当做序列标注任务来做，比较经典的方法是LSTM+CRF、BiLSTM+CRF。
相关工具推荐
| 工具 | 简介 | 访问地址 |
|---|---|---|
| Stanford NER | 斯坦福大学开发的基于条件随机场的命名实体识别系统，该系统参数是基于CoNLL、MUC-6、MUC-7和ACE命名实体语料训练出来的。 | 官网 | GitHub 地址 |
| MALLET | 麻省大学开发的一个统计自然语言处理的开源包，其序列标注工具的应用中能够实现命名实体识别。 | 官网 |
| Hanlp | HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。支持命名实体识别。 | 官网 | GitHub 地址 |
| NLTK | NLTK是一个高效的Python构建的平台,用来处理人类自然语言数据。 | 官网 | GitHub 地址 |
| SpaCy | 工业级的自然语言处理工具，遗憾的是不支持中文。 | 官网 | GitHub 地址 |
| Crfsuite | 可以载入自己的数据集去训练CRF实体识别模型。 | 文档 | GitHub 地址 |
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