隨著人工智能從感知智能向認(rèn)知智能發(fā)展，語言理解和知識(shí)挖掘研究不斷深入，事實(shí)和常識(shí)知識(shí)愈發(fā)重要。智能問答、對(duì)話、推理、推薦等應(yīng)用均需要豐富的知識(shí)作為基礎(chǔ)支撐，而命名實(shí)體識(shí)別作為文本中重要的知識(shí)獲取手段，已成為一項(xiàng)重要研究課題。

命名實(shí)體識(shí)別（Named Entity Recognition，NER）任務(wù)的目標(biāo)是識(shí)別出文本中預(yù)定義類別的實(shí)體。作為NLP領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)工具，其有效推動(dòng)了NLP技術(shù)從實(shí)驗(yàn)階段走向?qū)嵱没?/p>

近期，思必馳語言與知識(shí)團(tuán)隊(duì)對(duì)中文細(xì)粒度命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)進(jìn)行探索，并取得階段性進(jìn)展：在CLUE數(shù)據(jù)集Fine-Grain NER評(píng)測(cè)任務(wù)[1]中，思必馳語言與知識(shí)團(tuán)隊(duì)目前暫列第一。該評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集基于清華大學(xué)開源的文本分類數(shù)據(jù)集THUCTC[2]，選出部分進(jìn)行細(xì)粒度命名實(shí)體標(biāo)注。原數(shù)據(jù)來源于Sina News RSS[3]。這項(xiàng)測(cè)評(píng)是中文自然語言處理領(lǐng)域的大規(guī)模賽事，有眾多知名企業(yè)同臺(tái)競(jìng)技。

中文命名實(shí)體評(píng)測(cè)中的出色表現(xiàn)也證明了思必馳在知識(shí)挖掘方向的實(shí)力。該技術(shù)也將應(yīng)用到智慧醫(yī)療綜合應(yīng)用中，包括從大量醫(yī)療文獻(xiàn)、病歷文本和醫(yī)患對(duì)話數(shù)據(jù)中構(gòu)建醫(yī)療知識(shí)圖譜，并基于知識(shí)圖譜輔助語義理解和知識(shí)推理，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療知識(shí)問答和醫(yī)療輔助決策。如智能導(dǎo)診、智能預(yù)問診、智能診后隨訪。

語言智能常被稱為人工智能皇冠上的一顆明珠。在未來，思必馳語言與知識(shí)團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)深耕語言理解領(lǐng)域，打造出精準(zhǔn)、通用且能夠?qū)崿F(xiàn)自定義的命名實(shí)體識(shí)別系統(tǒng)，推動(dòng)命名實(shí)體識(shí)別在NLP各領(lǐng)域的落地和應(yīng)用。