基于CiteSpace的国内命名实体识别技术的知识图谱分析

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摘  要：命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）领域的重要任务。量化梳理NER的文献进程，有助于未来NER乃至NLP技术的突破发展。目前已有大量学者对NER任务进行了综述回顾。但是这些基于传统文献计量学的回顾方式，既过于依赖专家经验，又无法直观呈现知识变迁。因此，文章以知网中文核心文献为驱动，基于CiteSpace工具，对国内NER技术进行了知识图谱展示和数据挖掘分析。（剩余11279字）

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