命名实体识别
即专有名词，如人名，地名，机构等等
有限集合，基于词库
1.词库+分类
词库中无法识别的一些词，可通过相似度，以及分类方法识别
例如 词库中感冒药品， 感冒药
无法穷尽
正则：邮箱 手机号
分类方法
方法
- 利用规则（正则）
- 投票模型
- 分类模型
- 非时序模型 ，逻辑回归， SVM
- 时序模型：HMM，CRF，LSTM+CRF，BERT+LSTM+CRF等等
投票决策
原理：统计训练数据中每个词/字出现标签的次数，哪个标签多，取哪个。
非时序模型
原理：对每个词/字做分类，需要做特征工程，比如这个词字个数，是不是数字，是否出现在开头，词性，上下文信息等等，需要构造特征。
文本领域特征工程（机器学习必备技能）：
- word-base featrues:
- 前后词，当前词，前前后后单词等等 unigram。
- 提取当前词的 2-gram
- 3-gram等等
- pos-base featrues：
- 当前词的词性，前后词，前前后后词-unigram
- 2-gram，3-gram 等等
- 如果是英文，还可以提取前后缀词。（未曾涉猎）
- 当前词特点：
- 词长，是否包含某个字词
- 包含有多少个数字
- 词频
- 依存句法分析：
- 提取单词之间的依赖关系，unigram，2-gram，3-gram
- TF-IDF
时序模型：
比较主流的模型结构：bert+ LSTM +CRF。
后续附上代码
