技术特征：
技术总结
本发明涉及一种命名实体识别方法，属于信息技术领域。首先建立命名实体识别语料库，利用语料库训练已引入LSTM神经网络的命名实体识别模型；然后对待识别的文本数据进行分词；接着利用CRF模型对已分好词的文本数据进行人名识别；最后用训练好的命名实体识别模型进行地名和机构名的识别，结合人名通过去重操作得到命名实体识别的最终结果。本发明通过引入LSTM神经网络，解决了单一的基于统计模型的命名实体识别技术对边界的识别不够准确，新词识别率低，从而使得命名实体识别结果准确率低的现象，以提高命名实体识别的准确性。
技术研发人员：龙华;吴睿;熊新;邵玉斌;杜庆治
受保护的技术使用者：昆明理工大学
技术研发日：2018.08.28
技术公布日：2019.02.19