1 命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是信息抽取、信息检索、意见挖掘以及问答系统等自然语言处理任务中不可或缺的关键技术，其主要任务是识别出文本中表示命名实体的成分，包括人名、地名、日期等并加以归类，因而也被称作命名实体识别和分类（Named Entity Recognition and Classification，NERC）。NER的方法可以分为

RNN神经网络1 RNN概念介绍（1）序列建模问题，如：语音问题，股票问题；（2）RNN网络的记忆性，如：需要知道数据的当前状态，以及根据历史数据预测将来数据；（3）可利用任意长的序列信息（理论上）；（4）存在梯度消失的问题，在实际中，只回溯利用与他接近的time steps上的信息。RNN VS CNN（1）RNN 的假设—事物的发展是按照时间序列展开的，即前一时刻发生的事物会对未来的事物发展产