命名实体识别(Named Entity Recognition，简称NER)，又称作"专名识别"，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。作用命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(实体类、时间类和数字类)、七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比)命名实体。过程组成通常包括两部分:(1)实体边界识别;(2) 确定实体类别(人名、地名、机构名或其他)。英语中的命名实体具有比较明显的形式标志(即实体中的每个词的第一个字母要大写)，所以实体边界识别相对容易，任务的重点是确定实体的类别。和英语相比，汉语命名实体识别任务更加复杂，而且相对于实体类别标注子任务，实体边界的识别更加困难。难点(1)汉语文本没有类似英文文本中空格之类的显式标示词的边界标示符，命名实体识别的第一步就是确定词的边界，即分词;(2