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命名实体识别常用方法：
1.传统方法
基于规则：使用正则表达式，词典匹配或语法规则
统计机器学习
特征工程：利用词性标注、词形、上下文窗口、前缀或后缀等特征
模型：隐马尔可夫模型、条件随机场
2.深度学习方法
词嵌入：Word2Vec、GloVe等将词转化为向量
序列建模
BiLSTM-CRF：双向LSTM捕捉上下文，CRF优化标签序列
Transformer模型：BERT、RoBERTa等预训练模型通过微调实现SOTA性能
Prompt Learning：利用模板引导模型生成实体（如“找到组织：[ORG]”）
正则的基础知识
| 基本语法 | |
| 元字符 | 说明 |
| . | 匹配任意字符（除换行符） |
| ^ | 匹配行首 |
| $ | 匹配行尾 |
| * | 前一个字符0次或多次 |
| + | 前一个字符1次或多次 |
| ? | 前一个字符0次或1次 |
| [] | 字符集合 |
| () | 分组捕获 |
| 转义字符:特殊字符需用 \ 转义：\. 匹配句号，\\ 匹配反斜杠 | |
| 预定义字符类 | ||
| 简写 | 等效表达式 | 说明 |
| \d | [0-9] | 数字 |
| \w | [a-zA-Z0-9_] | 单词字符（字母、数字、下划线） |
| \s | [ \t\n\r\f\v] | 空白字符（空格、制表符等） |
| \D | [^0-9] | 非数字 |
| \W | [^\w] | 非单词字符 |
| \S | [^\s] | 非空白字符 |
正则表达式在NER中的应用
# 匹配"YYYY-MM-DD"或"MM/DD/YYYY"
(\d{4}-\d{2}-\d{2})|(\d{2}/\d{2}/\d{4})# 匹配11位手机号（以13/14/15/17/18/19开头）
^1[3-9]\d{9}$# 简单匹配（如user@example.com）
\w+@\w+\.(com|cn|net)# 匹配"¥100.00"或"$1,000"
[¥$]\d+(,\d{3})*(\.\d{2})?# 匹配"¥100.00"或"$1,000"
[¥$]\d+(,\d{3})*(\.\d{2})?#嵌套结构
# 匹配"北京市（海淀区）"中的地名
([^\（]+)\（([^\）]+)\）Word2Vec的基础知识
目标：将单词映射到低维稠密向量空间，使得语义/语法相似的词在向量空间中距离相近。
两种模型架构：
1.CBOW
-
输入：周围上下文词（窗口内的词）的向量。
-
输出：预测当前中心词。
-
特点：
-
适合小型数据集或高频词。
-
训练速度快，对罕见词表现较差。
-
2. Skip-gram
-
输入：当前中心词的向量。
-
输出：预测周围上下文词。
-
特点：
-
适合大型数据集，能更好处理罕见词。
-
训练速度较慢，但效果通常优于CBOW。
-
架构对比：
| 模型 | 输入 | 输出 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| CBOW | 上下文词 | 中心词 | 小数据、高频词 |
| Skip-gram | 中心词 | 上下文词 | 大数据、罕见词 |
训练步骤详解
数据预处理
-
分词：英文转为小写，中文需分词（如结巴分词）。
-
停用词过滤：移除无意义词（如“的”、“and”）。
-
低频词处理：删除出现次数少于
min_count的词。
2. 构建词汇表
-
统计词频，为每个词分配唯一索引。
-
生成
(word, index)映射和反向映射。
3. 模型训练（以Skip-gram为例）
-
输入层：中心词的 one-hot 向量（维度=词汇表大小）。
-
隐藏层：无激活函数，权重矩阵
W（维度=[vocab_size, embedding_dim]）即为词向量表。 -
输出层：Softmax 预测上下文词的概率分布。