NER

NER（Named Entity Recognition、固有表現抽出）は、テキストデータの中から人名や組織名、地名、日時、数量などの特定の意味を持つ語句を自動的に識別し、それぞれに対応するカテゴリラベルを付与する自然言語処理の基本的な技術です。情報抽出、質問応答システム、文書の自動要約、検索エンジンのインデックス作成など、多様な応用分野において重要な基盤的役割を果たしています。歴史的には、初期は辞書や正規表現を活用したルールベースの手法が主流でしたが、1990年代後半以降は統計的手法が広く導入されました。さらに近年では、ディープラーニングや大規模な事前学習済み言語モデルを活用することで文脈理解の精度が向上し、複雑な意味表現の抽出も可能になっています。