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user: 4. 数据结果及分析 4.1. 总发文量分析 利用Excel 2016对1996年至2019年参与分析的数据进行统计得出图1。 从总体趋势可以看出国内以命名实体为主题的发文量大致可以分为三个阶段：1) 1996年至2005年为萌芽阶段。发文量较少，还一度出现0篇发文量的情况，因为真正将汉语命名实体识别研究作为重要的研究领域，并组织较大规模评测会议，是从SIGHAN Bakeoff-2006开始的 [ 1 ]。2) 2006年至2013年为稳定发展阶段。该阶段每年论文的产出量比较稳定维持在23篇左右。该阶段的研究主要集中在统计的机器学习方法。3) 2014年至2019年为快速发展阶段。该阶段论文的发文量出现爆发式增长。近年来源于神经网络模型的深度学习技术成为机器学习领域新的热潮，对于命名实体识别的发展带来强大的发展动力 [ 2 ]。 图1. 1998~2019年命名实体识别发文量的时间分布图 4.2. 作者分析 4.2.1. 核心作者分析 使用CNKI计量可视化分析中的作者分布并结合CiteSpace中的合作共现分析对发文量较多的作者进行统计分析。然而高产作者并不一定是该领域的核心作者 [ 5 ]。表1将利用普赖斯 [ 6 ] 公式确定出的34位作者作为核心作者候选人，根据作者的发文量以及CAJD的被引频次并用Excel计算出每个作者的综合指数 [ 7 ]。 Table 1 Distribution volume and comprehensive index of core author candidate 排名 作者 发文量 被引频次 综合指数 1 余正涛 13 186 237 2 吕学强 10 470 401 3 郭剑毅 10 184 210 4 林鸿飞 9 56 116 5 艾山·吾买尔 9 23 93 6 吐尔根·依布拉音 8 23 85 7 卡哈尔江·阿比的热西提 7 23 76 8 朱艳辉 7 6 65 9 周国栋 7 70 108 10 刘挺 7 213 203 11 买合木提·买买提 6 23 67 12 姬东鸿 6 42 80 13 线岩团 6 68 98 14 赵铁军 6 84 108 15 王东波 6 58 91 16 王路路 6 14 61 17 徐啸 6 4 55 18 关毅 5 237 202 19 于江德 5 26 61 20 杨志豪 5 34 66 21 施水才 5 455 348 22 何云琪 4 2 36 23 崔雷 4 20 48 24 艾斯卡尔·艾木都拉 4 50 68 25 邢富坤 4 1 35 26 雷树杰 4 1 35 27 李飞 4 6 39 28 于洪志 4 1 35 29 程学旗 4 57 73 30 严馨 3 9 32 31 顾佼佼 3 36 50 32 姜文志 3 36 50 33 王健 3 22 41 34 王闻慧 3 0 26 表1. 核心作者候选人发文量及综合指数 根据综合指数法表1中核心作者候选人的综合指数大于或等于100的为核心作者，可以确定9位核心作者：吕学强、施水才、余正涛、郭剑毅、关毅等人。北京信息科技大学的吕学强和施水才《基于层叠隐马尔可夫模型的中文命名实体识别》 [ 8 ] 在CNKI上有365次的被引次数并且吕学强还注重搜索日志和查询日志中命名实体的识别研究；昆明理工大学的余正涛和郭剑毅不仅尝试使用各种统计机器学习方法：条件随机场、层叠条件随机场、隐马尔可夫模型，余正涛还对英语、越南语、柬埔寨语不同语种的命名实体识别都有研究；哈尔滨工业大学的关毅一直侧重于电子病历的命名实体研究。 4.2.2. 作者合作共现分析 利用CiteSpace进行作者合作共现分析，节点的大小可以看出作者发文量的多少，节点的连线和粗细可以反映在命名实体识别的研究领域作者之间的合作关系和合作强度。 图2. 作者合作和共现图谱 由图2可见，形成了以吕学强、施水才和余正涛、郭剑毅为核心的两个作者群。也形成了分别以林鸿飞和周国栋为核心的两个作者群，其他核心作者并没有形成合作强度较强的作者合作群。 4.3. 研究机构分析 由图3可见命名实体识别的研究主要是学校和研究所，云南省计算机技术应用重点实验室智能信息处理研究所与昆明理工大学信息工程与自动化学院、新疆大学新疆多语种信息技术实验室与新疆大学信息与工程学院存在较强的合作关系，没有形成大规模的合作机构。 4.4. 关键词分析 4.4.1. 关键词共现分析 关键词共现分析可以看到各个关键词之间的联系，从而可以看到各主题之间的联系。在CiteSpace软件中进行如下参数设置：Time Slicing From 1998 To 2019 Years Per Slice=1，Node Types=Keyword，TopN=50，Pruning选择Pathfinder、Pruning sliced networks和Pruning the merged network。并根据关键词共现图谱，把相同意义的关键词进行合并。由图4可见条件随机场、深度学习、自然语言处理和信息抽取是高频关键词，也是命名实体识别研究的热点。与命名实体识别相连的最大熵模型、深度学习、条件随机场和隐马尔科夫模型是研究命名实体识别的方法。自然语言处理、文本挖掘、问答系统和知识图谱是命名实体识别被应用到的领域。 图3. 机构合作共现图谱 图4. 关键词共现图谱 将关键词按照频次排序并选择其中的前12个可得表2。由表2可得以下结论。从表2频次上看命名实体识别的研究主要包括条件随机场、深度学习、机器学习、词向量等方法上。命名实体识别也被运用在电子病历的命名实体识别上面。从表2中介中心性上看除知识图谱外其余的关键词在关键词知识图谱中都是关键节点。 Table 2 Keyword statistic 关键词 频次 中介中心性 命名实体识别 336 0.86 条件随机场 145 1.03 信息抽取 66 0.28 深度学习 55 0.51 自然语言处理 53 0.9 文本挖掘 24 0.16 机器学习 24 0.19 知识图谱 17 0.07 词向量 15 0.3 电子病历 15 0.22 注意力机制 13 0.19 特征选择 13 0.3 表2. 关键词统计 4.4.2. 关键词突现分析 通过关键词突显分析可以看到在命名实体识别研究领域在不同时间段内的受关注的主题。由图5可见中文信息处理、计算机应用、隐马尔可夫模型和最大熵模型是从2006年至2010年的突现词并且是这七个突现词里面强度最大的突显词。可见从2006年起国内开始关注中文命名实体识别的研究，并且关注识别生物医学、汽车评论、新闻等文本中的命名实体，而隐马尔可夫模型和最大熵模型是最常被使用到的模型。命名实体识别作为一项基础的任务常被应用于信息抽取从2005年到2015年都有很高的突显性，可见命名实体识别在信息抽取的任务中一直都收到长时间的关注。命名实体识别可作为一项特征被用于其他任务，对文本特征的选择也会影响命名实体识别的效果，所以特征选择和命名实体识别常常一起被作为关键词。近年来规则常与统计学方法相结合，提升命名实体识别的F1值。 图5. 关键词突显图谱 4.4.3. 关键词聚类分析 关键词聚类分析可以更好的看出一个领域的研究重点，利用CiteSpace对关键词进行聚类并绘制时间线图，可以看到每一个聚类随时间的研究趋势，也可以看出这个领域的研究趋势。图6中Q值为0.8253，S值为0.526，说明该图谱聚类结构显著，聚类合理。关键词聚类共分为十个类别，#0、#1、#6和#8四个聚类主要表现了与命名实体识别研究相关的方法。#2、#3、#4和#5是命名实体识别被广泛应用到的领域。#7和#9是命名实体识别研究的专业领域。 图6. 关键词时间线知识图谱 由图6可见，国内对命名实体识别的研究大致分为三个阶段：1) 2003年至2013国内把传统的机器学习方法用于中文文本的命名实体识别，传统的机器学习算法包括：条件随机场、隐马尔可夫模型、最大熵模型等。2) 2013年至2016国内开始解决专业领域和各种语言的命名实体识别问题，语言包括蒙古语、维吾尔语、越南语等。3) 2016年至2019年近年来，源于神经网络模型的深度学习技术成为机器学习领域新的热潮 [ 2 ]。国内开始把深度学习技术应用在命名实体识别上面，深度学习包括：长短期记忆网络、卷积神经网络、注意力机制等。