例如，我们为企业组织名称的实体构建了一个由“公司”、“集团”、“子公司”等组成的字典。本文为企业注册信息中涉及的实体构建的实体关键词如下表所示。实现的命名实体识别方法包括步骤由实体关键字字典实体规则匹配过程将触发字激活规则和匹配前面的词候选规则获得了触发字规则的基于贝叶斯模型选择最佳匹配规则的长度从前向后退开始的触发词中获得最佳匹配规则，确定分词实体边界。表实体关键字字典实体名称实体关键company，总公司，分公司，子公司，co, LTD, co, LTD，集团，工厂，工厂，商店，研究所，研究所，企业名称，社会证券交易所，交通，企业，商店，办公室，俱乐部，植物类型将州，国家，省，市、县、区、镇、村、园、村、园，注册地址街道、路、路、广场、市场、建筑物、楼层、编号、AD、BC、房间、注册日期、年、月、日、分、元、时港元、美元、欧元、日元、日元、英镑、卢布、加拿大、马克、澳元、法郎、里拉、上述讨论的方法主要用于处理一般的实体识别过程中我们发现,中国企业的实际applicationChinese组织往往很难确定的长度很长,有些短,通常从一个词描述的地址。因此，我们在贝叶斯模型的基础上，引入组织结构长度作为最优规则选择的决策因素，并加入左边界修正过程，实现组织结构识别。中文组织命名实体识别过程如下图所示。识别触发阶段的主要任务是扫描自由文本中的切分词。在扫描实体关键词时，将切分词作为触发词，确定触发词的实体类别，调用对应的实体规则匹配。例如，在扫描切分词“company”时，将切分词作为触发词，确定该实体的实体类别为组织实体，调用组织实体规则来匹配触发词的语义。当触发词类别确定后，将触发词前最后一句分词的下标序列与对应的实体规则逐个匹配。如果分词的下标序列匹配该规则，则将该规则加入候选规则集。图中文组织命名实体识别过程命名实体最佳匹配规则选择上一步筛选的候选规则集可能包含多条规则，我们需要从中选择最佳匹配规则，根据规则长度确定实体的左边界。一般情况下，最佳匹配规则的选择是基于贝叶斯模型。然而，在实际的实施过程中，我们发现中国的组织结构更倾向于匹配最长规则。因此，我们在贝叶斯模型的基础上增加一个参数来调整最佳规则的选择策略。在朴素贝叶斯模型中，我们使用代表命名实体识别的实体规则集，根据上述在朴素贝叶斯模型中的定义，我们将实体匹配实体规则的概率定义为如下图所示。第一个公式表明与正相关，因为对于每个实体来说它是一个固定值。在我们的方法中,我们已经做了一些修改增加实体的长度策略参数选择策略作为候选人的最佳匹配规则的规则选择的参数将会更倾向于选择长期统治的选择无关候选规则的长度仍然遵循贝叶斯模型我们将更有可能选择短规则是最好的搭配。因此，本文在对注册日期、注册地址、注册资本进行规则决策时，设为不受长度影响。在对企业名称进行规则决策时，这意味着更有可能选择较长的规则进行匹配。通过确定实体的左边界和通过规则决策修正实体的左边界，得到了可以确定实体长度的最佳匹配规则。此时，可以通过从触发字回溯到实体的左边界来确定实体的左边界。由这些分词组成的分词串代表相应的实体。同时，在识别中国组织的过程中，我们发现组织通常使用省份等地址名称实体识别过程中如果我们得到组织的实体名称不从一个地址我们将继续在这个方法中匹配阈值和阈值设置为匹配向前直到我们遇到一个地址名称相同的句子,如果没有地址的名字在阈值取消修正。命名实体识别过程实际上已经确定了潜在的待提取信息，但并不是所有被识别的实体都是待提取的信息。为了正确地从文本中提取信息，我们需要将所识别的实体及其上下文与相应的提取规则进行匹配，这些规则是根据目标信息上下文的语法和语义构造的[。自然语言处理中自由近邻信息抽取规则的构建包括三种策略:共生策略、顺序共生策略和基于规则的结构驱动策略。在三种策略中，基于规则的结构驱动策略能够很好地平衡准确率和召回率，可以作为我们的规则设计策略。在这种方法中，我们定义了一系列单槽提取规则，这些规则可以被认为是描述信息上下文对象的语法、语义信息，我们的规则元素包含文本关键词、用户定义标签、实体、而其他功能符号关键字指的是经常出现在目标文本信息的上下文中的一些关键字，如经常出现在地址信息前面的“定位”和“定位”等词。表用户自定义标签和关键词，创建自定义标签代表，创建，启动，建立，建立，注册，表单，创建，投资，投资，融资，融资，融资，资本，投资，资本，资本，金额，资产，固定资本，固定资产，固定资本，固定资本是位于，主营业务、主营业务、主营产品、主营产品及服务、经营、管理、专注、主营业务、主营生产、致力于提供、制造、生产、销售及开发、产品、业务、服务、平台、时间、日期、企业、公司、工厂、工厂、组织、机器我们设置了一个用户定义的字典及其相应的标记。用户定义字典中的单词都是具有相同语义的单词。在规则的构建中，我们使用自定义标签来替换这些单词，从而达到泛化规则的效果，提高规则的召回率。例如，我们使用用户定义的标签“”来代替“资本”、“资本”、“金额”、“资产”和其他同义词。表中显示了为提取企业注册信息而构造的用户定义标记及其代表的关键字。实体标签代表了我们在命名实体识别过程中所识别的实体，对于实体的每一类，我们都定义了相应的标签类别，在规则中，我们通常使用实体标签来代替具体的实体来泛化规则。实体标记通常与功能标记一起使用，以区别于用户定义的标记，用户定义的标记通常在规则中表示组织实体。这是一个通配符，用于表示规则中的任何包括任何单词。规则中这个函数符号中的单词不需要出现在目标信息的上下文中。表示要提取的注册地址信息。当[]与wood结合时，提取的信息具有多词不确定性。下面将介绍企业信息的业务范围。下表列出了根据该方法设计的提取企业注册资本的一些规则。在这些规则中，“注册”是文本关键字，“是资助实体标签。表样本抽取规则对企业注册注册信息抽取，本文作者构建了注册地址、注册日期、注册资本、浙江大学硕士学位论文第一次自由文本信息提取的自然语言处理营地范围前三四个方面的选择规则,因为它可以由边界命名实体识别相应的名词有更多的推广及其rulesBusiness通常范围很长甚至很难被命名实体识别的句子。因此，业务范围提取规则的设计主要考虑使用常用的描述业务范围的关键词来限制左、右来构造提取规则，因此规则的提取精度是相同的低。提取过程实际上是一个文本分词和提取规则匹配的过程，一旦我们检测到一个实体，我们首先确定实体的类别，然后确定实体的上下文及其相应的标准