CN103631948B - 命名实体的识别方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种命名实体的识别方法，先对待处理文本中的特殊词进行识别，接下来对待处理文本中的型号实体进行识别，并用预设的数字串将待处理文本中被识别出为型号实体的特殊词替换，然后在此基础上进行商品实体、商品分类实体、品牌实体、商品属性名实体以及商品属性值实体等实体的识别。采用本发明可以不受无关关键字的影响，实现对商品和商品属性等实体的准确识别。

Description

命名实体的识别方法

技术领域

本发明涉及基于自然语言的人机自动应答技术，特别是涉及人机自动应答系统中的一种命名实体的识别方法。

背景技术

基于自然语言的人机自动应答系统，是自然语言理解的一个重要应用。人机自动应答系统在针对某一领域知识库进行特殊处理之后，用户可以通过浏览器以自然语言形式提出问题，系统可以多媒体的形式自动给出答案，而且能够针对用户要求进行相关的统计和针对具体情况给出适当的建议。

命名实体识别是自然语言理解的一个重要组成部分，它主要通过发现和标记自然语言文本中的命名实体。语义标注是将自然语言中的命名实体替换为机器可理解的信息，最常见的就是信息的编码。比如对于“联想K900有货吗？”这句话，其中，“联想K900”将会被识别和标注为商品，同时会标注出该商品的商品编号为“XXXXXXXXX”。

基于自然语言的人机自动应答系统广泛应用于电子商务领域中，在该领域中通常以商品和商品属性作为命名实体，需要从用户输入的自然语言中将此类命名实体准确有效识别出来。目前最常用的一种命名实体识别方法是直接使用搜索引擎识别商品名。具体方法为：将用户输入的自然语言进行分词，然后以各分词结果为关键词进行搜索系统数据库，最后对搜索结果进行处理，识别出该自然语言中的命名实体。

上述命名实体识别方法比较适合于不存在无关关键字的识别情况，可以快速确定需要搜索的命名实体，但是对于存在无关关键字时，往往不能识别无关关键字的语义，错误的作为关键字进行搜索，定位到错误的命名实体。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种命名实体的识别方法，该方法可以对商品和商品属性进行准确有效地识别。

为了达到上述目的，本发明提出的技术方案为：

一种命名实体的识别方法，包括：

a、将用户在当前会话中输入的语句作为待处理文本，对所述待处理文本中符合预设规则的数字和超链接进行识别，并将所述待处理文本中的超链接替换为预设的超链接替代符号；

b、对所述待处理文本中的特殊词进行识别，并将连续的仅以空格间隔的所有特殊词标记为一个特殊词串，所述特殊词包括英文字符、数字和除句号和逗号之外的符号；

c、分别以每个所述特殊词为关键词，搜索系统的商品品牌和型号数据库，对所述待处理文本中的型号实体进行识别，并用预设的数字串将所述待处理文本中被识别出为型号实体的特殊词替换；

d、如果当前会话非首次会话，则根据上一次会话的命名实体识别过程中确定的初始命名实体，对所述待处理文本中的商品属性名实体和商品属性值实体进行识别；所述初始命名实体为商品实体或商品分类实体；

e、对步骤c中得到的所述待处理文本进行分词；并以分词后得到的每个词为索引，查找系统的品牌和商品分类词典，对所述待处理文本中的品牌实体和商品分类实体进行识别；

f、按照预设的关键词规则，根据当前识别出的所述实体，确定当前用于商品搜索的关键词；使用所述关键词，搜索预设的商品数据库，并从所搜索的商品中，选择出预设W个商品；根据最大公共子串原则，对所述W个商品进行筛选，将筛选到的每个商品标记为商品实体，并记录所述商品实体的商品编号；

g、根据当前已识别出的所述商品实体和所述商品分类实体，查询系统的商品、商品分类、商品属性名和商品属性值的关联数据库，识别出相应的商品属性名实体和商品属性值实体；

h、如果当前存在与所有所述实体无关的特殊词，则利用所述无关的特殊词，搜索所述商品数据库和所述商品、商品分类、商品属性名和商品属性值的关联数据库，识别出相应的商品属性名实体和商品属性值实体；

i、对当前已识别出的所有实体进行筛选，确定出本次会话的所有命名实体；并确定出用于下一次会话识别的初始命名实体。

综上所述，本发明提出的命名实体的识别方法，先对待处理文本中的特殊词进行识别，接下来对待处理文本中的型号实体进行识别，并用预设的数字串将待处理文本中被识别出为型号实体的特殊词替换，然后在此基础上进行商品实体、商品分类实体、品牌实体、商品属性名实体以及商品属性值实体等实体的识别。如此进行命名实体的识别，可以不受无关关键字的影响，实现对商品和商品属性等实体的准确识别。

附图说明

图1为本发明实施例一的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步地详细描述。

本发明的核心思想是：先对特殊词进行识别，再对型号实体进行识别，并用预设的数字串将待处理文本中被识别出为型号实体的特殊词替换，然后在此基础上进行商品实体、商品分类实体、品牌实体、商品属性名实体以及商品属性值实体等实体的识别。如此可以不受无关关键字的影响，实现对商品和商品属性等实体的准确识别。

图1为本发明实施例一的流程示意图，如图1所示，该实施例的命名实体识别方法主要包括以下步骤：

步骤101、将用户在当前会话中输入的语句作为待处理文本，对所述待处理文本中符合预设规则的数字和超链接进行识别，并将所述待处理文本中的超链接替换为预设的超链接替代符号。

所述符合预设规则的数字和超链接为：满足商品编号规则的数字和满足商品页面规则的超链接。

本步骤中，需要将待处理文本中的超链接替换为预设的超链接替代符号，以便在后续步骤中，实现对商品属性名实体、商品属性值实体等用文字描述的实体的识别。

步骤102、对所述待处理文本中的特殊词进行识别，并将连续的仅以空格间隔的所有特殊词标记为一个特殊词串。

所述特殊词包括英文字符、数字和除句号和逗号之外的符号。

这里需要说明的是，本发明中需要先对文本中的特殊词进行识别，以便此后在此基础上准确识别出文本中的型号实体、商品属性名实体、商品属性值实体等实体。

步骤103、分别以每个所述特殊词为关键词，搜索系统的商品品牌和型号数据库，对所述待处理文本中的型号实体进行识别，并用预设的数字串将所述待处理文本中被识别出为型号实体的特殊词替换。

较佳地，本步骤中对所述待处理文本中的型号实体进行识别的具体方法如下：

分别以每个所述特殊词为关键词，搜索系统的商品品牌和型号数据库；将搜索到的型号信息与所述待处理文本进行全词匹配，将与所述型号信息所匹配的特殊词标记为型号实体；对于每个所述型号实体，在该型号实体的关联词列表属性中记录用于搜索到该型号实体的特殊词，并在该特殊词的关联实体列表属性中记录该型号实体。

这里，对于每个所述型号实体，在该型号实体的关联词列表属性中记录用于搜索到该型号实体的特殊词，并在该特殊词的关联实体列表属性中记录该型号实体，可以实现特殊词与相关型号实体间的关联。

这里，在对待处理文本中的型号实体进行识别后，需要用预设的数字串将待处理文本中与型号实体关联的特殊词替换，以便后续步骤中在对商品属性名实体、商品属性值实体等用文字描述的命名实体进行识别时，避免型号实体的干扰，提高识别的准确性。

步骤104、如果当前会话非首次会话，则根据上一次会话的命名实体识别过程中确定的初始命名实体，对所述待处理文本中的商品属性名实体和商品属性值实体进行识别；所述初始命名实体为商品实体或商品分类实体。

本步骤为了减少无关关键字的干扰，先用之前会话中识别出的商品实体或商品分类实体进行商品属性名实体和商品属性值实体的识别。

较佳地，本步骤中可以采用下述方法对待处理文本中的商品属性名实体和商品属性值实体进行识别：

步骤1041、以所述初始命名实体为关键词，查找系统的商品、商品分类、商品属性名和商品属性值的关联数据库，获得该初始命名实体关联的商品属性名和商品属性值，并获取所述商品属性名和商品属性值各自关联的词表。

这里，所述词表包括同义词和部分词，其中部分词和现有系统一样，是指词中所包含的词，即属于词的一部分。

步骤1042、将所获得的商品属性名、商品属性值以及所述词表中的每个词分别与所述待处理文本进行匹配，对于所述待处理文本中能够匹配的每个词，在组成该词的每个字的关联实体列表属性中，记录该词所在词表所属的商品属性名或商品属性值实体，并在该词所在词表所属的商品属性名或商品属性值实体中的关联词列表属性中，记录组成该词的字。

采用上述方法进行商品属性名实体和商品属性值实体的识别，可以使得对文本中命名实体的识别，不受非实体名的其它字符干扰。

步骤105、对步骤103中得到的所述待处理文本进行分词；并以分词后得到的每个词为索引，查找系统的品牌和商品分类词典，对所述待处理文本中的品牌实体和商品分类实体进行识别。

较佳地，本步骤可采用下述方法实现：

对步骤103中得到的所述待处理文本进行分词；以分词后得到的每个词为索引，查找系统的品牌和商品分类词典，识别出所述待处理文本中的品牌实体和商品分类实体，对于每个品牌实体和商品分类实体，在该实体的关联词列表属性中记录识别出该实体的词所包含的字，并在识别出该实体的词所包含的每个字的关联实体列表属性中记录该实体。

这里，具体的分词方法同现有技术，在此不再赘述。

较佳地，本步骤还可以进一步包括：对于分词后得到的每个词，标注相应的词性。

步骤106、按照预设的关键词规则，根据当前识别出的所述实体，确定当前用于商品搜索的关键词；使用所述关键词，搜索预设的商品数据库，并从所搜索的商品中，选择出预设W个商品；根据最大公共子串原则，对所述W个商品进行筛选，将筛选到的每个商品标记为商品实体，并记录所述商品实体的商品编号。

所述步骤106中所确定出的关键词中不包含关联实体列表属性中记录有商品属性名实体或商品属性值实体并且未记录有品牌实体和型号实体的特殊词；

较佳地，所述关键词规则将包括以下几条：

对于包含满足预设第一条件的字的每个词，将该词分别与每个关联实体列表属性中记录有型号实体的特殊词的组合，作为当前用于商品搜索的关键词；所述第一条件为关联实体列表属性中记录有品牌实体；

对于包含满足所述第一条件的字的每个词，将原始的所述待处理文本中以该词开始并以特殊词串结束的所有内容，作为当前用于商品搜索的关键词；

对于包含满足所述第一条件的字的每个词，将原始的所述待处理文本中以该词开始并以包含满足预设第二条件的字的词结束的所有内容，作为当前用于商品搜索的关键词；所述第二条件为关联实体列表属性中记录有商品分类实体；

对于关联实体列表属性中未记录有商品属性名实体和商品属性值实体的每个特殊词，如果在原始的所述待处理文本中，该特殊词之后紧跟着包含满足所述第二条件的字的词，则将该特殊词与紧跟其后的所述词的组合，作为当前用于商品搜索的关键词；

将关联实体列表属性中记录有型号实体的每个特殊词，作为当前用于商品搜索的关键词。

在实际应用中，可以从所搜索的商品中，任意选择出预设W个商品。这里，W的具体数值可由本领域技术人员根据实际的算法复杂度等性能要求进行设置。

较佳地，本步骤中对所述W个商品进行筛选，将筛选到的每个商品标记为商品实体，并记录所述商品实体的商品编号，可以采用下述方法实现：

对于所述W个商品中的每个商品，将该商品的商品名与原始的所述待处理文本进行匹配，得到该商品名的最长公共子串；

对于所有W个商品中最长公共子串的长度最长的商品，将该商品的所述最长公共子串所包含的每个字和特殊词记录在该商品对应的商品实体的关联词列表属性中，并在该商品的所述最长公共子串所包含的每个字和特殊词的关联实体列表属性中记录该商品对应的商品实体。

步骤107、根据当前已识别出的所述商品实体和所述商品分类实体，查询系统的商品、商品分类、商品属性名和商品属性值的关联数据库，识别出相应的商品属性名实体和商品属性值实体。

较佳地，本步骤可以建立下步骤方法实现：

对于当前已识别出的每个商品相关实体，所述商品相关实体包括商品实体和商品分类实体，以该商品相关实体为关键词，查找系统的商品、商品分类、商品属性名和商品属性值的关联数据库，获得该商品相关实体关联的商品属性名和商品属性值，并获取所述商品属性名和商品属性值各自关联的词表，所述词表包括同义词和部分词；

将所获得的商品属性名、商品属性值以及所述词表中的每个词分别与所述待处理文本进行匹配，对于所述待处理文本中能够匹配的每个词，在组成该词的每个字的关联实体列表属性中，记录该词所在词表所属的商品属性名或商品属性值实体，并在该词所在词表所属的商品属性名或商品属性值实体中的关联词列表属性中，记录组成该词的字。

步骤108、如果当前存在与所有所述实体无关的特殊词，则利用所述无关的特殊词，搜索所述商品数据库和所述商品、商品分类、商品属性名和商品属性值的关联数据库，识别出相应的商品属性名实体和商品属性值实体。

这里，所有所述实体是指当前已识别出的所有实体。与所有所述实体无关的特殊词即未进行实体关联的特殊词，具体为：关联实体列表属性为空的特殊词。本步骤，进一步利用未进行实体关联的特殊词进行商品属性名实体和商品属性值实体的识别，以确保对文本中所有相关的商品属性名实体和商品属性值实体进行准确识别。

较佳地，本步骤可以采用下述方法实现：

步骤1081、对于当前存在关联实体列表属性为空的每个所述特殊词，如果所述待处理文本中包含满足预设第二条件的字的词，则将每个包含满足所述第二条件的字的词分别与该特殊词的组合，作为当前的商品查询关键词，否则，将该特殊词作为当前的商品查询关键词；所述第二条件为关联实体列表属性中记录有商品分类实体。

步骤1082、使用当前的商品查询关键词，搜索所述商品数据库；并从所搜索的商品中，选择出预设Q个商品。

在实际应用中，可以采用任意选择的方式，选择出Q个商品。

这里，所述Q的具体数值可由本领域技术人员根据实际的算法复杂度等性能要求进行设置。

步骤1083、对于所述Q个商品中的每个商品，将该商品的商品名与原始的所述待处理文本进行匹配，得到该商品名的最长公共子串。

步骤1084、利用所有Q个商品中最长公共子串的长度最长的商品，查询所述系统的商品、商品分类、商品属性名和商品属性值的关联数据库，识别出相应的商品属性名实体和商品属性值实体。

步骤109、对当前已识别出的所有实体进行筛选，确定出本次会话的所有命名实体；并确定出用于下一次会话识别的初始命名实体。

本步骤中可以采用下述步骤进行所述筛选：

步骤1091、利用当前已识别出的所有实体建立实体候选集合。

步骤1092、按照关联词列表属性中记录的字和特殊词的数量从大到小的顺序，对所述实体候选集合中的所有实体进行排序。

步骤1093、从所述实体候选集合中选择出最前面且未被选择过的实体，作为当前的筛选参照实体。

步骤1094、对于当前的筛选参照实体的关联词列表属性中的每个字和特殊词，将其关联实体列表属性中记录的除该筛选参照实体之外的其他实体，从所述实体候选集合中删除。

步骤1095、判断所述实体候选集合中是否还有未被选择过的实体，如果有，则执行步骤1093，否则，将当前所述实体候选集合中的所有实体确定出本次会话的所有命名实体。

较佳地，所述步骤109中确定出用于下一次会话识别的初始命名实体包括：

如果步骤109中所确定出的本次会话的所有命名实体中包含有商品实体，则将在所述待处理文本中最后出现的商品实体作为用于下一次会话识别的初始命名实体；否则，将在所述待处理文本中最后出现的商品分类实体作为用于下一次会话识别的初始命名实体。

这里为了提高下一次会话中对命名实体识别的效率和准确度，需要确定用于下一次会话识别的初始命名实体。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种命名实体的识别方法，其特征在于，包括：

a、将用户在当前会话中输入的语句作为待处理文本，对所述待处理文本中符合预设规则的数字和超链接进行识别，并将所述待处理文本中的超链接替换为预设的超链接替代符号；

b、对所述待处理文本中的特殊词进行识别，并将连续的仅以空格间隔的所有特殊词标记为一个特殊词串，所述特殊词包括英文字符、数字和除句号和逗号之外的符号；

c、分别以每个所述特殊词为关键词，搜索系统的商品品牌和型号数据库，对所述待处理文本中的型号实体进行识别，并用预设的数字串将所述待处理文本中被识别出为型号实体的特殊词替换；

d、如果当前会话非首次会话，则根据上一次会话的命名实体识别过程中确定的初始命名实体，对所述待处理文本中的商品属性名实体和商品属性值实体进行识别；所述初始命名实体为商品实体或商品分类实体；

e、对步骤c中得到的所述待处理文本进行分词；并以分词后得到的每个词为索引，查找系统的品牌和商品分类词典，对所述待处理文本中的品牌实体和商品分类实体进行识别；

f、按照预设的关键词规则，根据当前识别出的所述实体，确定当前用于商品搜索的关键词；使用所述关键词，搜索预设的商品数据库，并从所搜索的商品中，选择出预设W个商品；根据最大公共子串原则，对所述W个商品进行筛选，将筛选到的每个商品标记为商品实体，并记录所述商品实体的商品编号；

g、根据当前已识别出的所述商品实体和所述商品分类实体，查询系统的商品、商品分类、商品属性名和商品属性值的关联数据库，识别出相应的商品属性名实体和商品属性值实体；

h、如果当前存在与所有所述实体无关的特殊词，则利用所述无关的特殊词，搜索所述商品数据库和所述商品、商品分类、商品属性名和商品属性值的关联数据库，识别出相应的商品属性名实体和商品属性值实体；

i、对当前已识别出的所有实体进行筛选，确定出本次会话的所有命名实体；如果所确定出的本次会话的所有命名实体中包含有商品实体，则将在所述待处理文本中最后出现的商品实体作为用于下一次会话识别的初始命名实体；否则，将在所述待处理文本中最后出现的商品分类实体作为用于下一次会话识别的初始命名实体。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述符合预设规则的数字和超链接为：满足商品编号规则的数字和满足商品页面规则的超链接。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤c中对所述待处理文本中的型号实体进行识别包括：

分别以每个所述特殊词为关键词，搜索系统的商品品牌和型号数据库；将搜索到的型号信息与所述待处理文本进行全词匹配，将与所述型号信息所匹配的特殊词标记为型号实体；对于每个所述型号实体，在该型号实体的关联词列表属性中记录用于搜索到该型号实体的特殊词，并在该特殊词的关联实体列表属性中记录该型号实体。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤d中对所述待处理文本中的商品属性名实体和商品属性值实体进行识别包括：

以所述初始命名实体为关键词，查找系统的商品、商品分类、商品属性名和商品属性值的关联数据库，获得该初始命名实体关联的商品属性名和商品属性值，并获取所述商品属性名和商品属性值各自关联的词表，所述词表包括同义词和部分词；

将所获得的商品属性名、商品属性值以及所述词表中的每个词分别与所述待处理文本进行匹配，对于所述待处理文本中能够匹配的每个词，在组成该词的每个字的关联实体列表属性中，记录该词所在词表所属的商品属性名或商品属性值实体，并在该词所在词表所属的商品属性名或商品属性值实体中的关联词列表属性中，记录组成该词的字。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤e包括：

对步骤c中得到的所述待处理文本进行分词；以分词后得到的每个词为索引，查找系统的品牌和商品分类词典，识别出所述待处理文本中的品牌实体和商品分类实体，对于每个品牌实体和商品分类实体，在该实体的关联词列表属性中记录识别出该实体的词所包含的字，并在识别出该实体的词所包含的每个字的关联实体列表属性中记录该实体。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤e进一步包括：对于分词后得到的每个词，标注相应的词性。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤f中所确定出的关键词中不包含：关联实体列表属性中记录有商品属性名实体或商品属性值实体并且未记录有品牌实体和型号实体的特殊词；

所述关键词规则包括：

对于包含满足预设第一条件的字的每个词，将该词分别与每个关联实体列表属性中记录有型号实体的特殊词的组合，作为当前用于商品搜索的关键词；所述第一条件为关联实体列表属性中记录有品牌实体；

对于包含满足所述第一条件的字的每个词，将原始的所述待处理文本中以该词开始并以特殊词串结束的所有内容，作为当前用于商品搜索的关键词；

对于包含满足所述第一条件的字的每个词，将原始的所述待处理文本中以该词开始并以包含满足预设第二条件的字的词结束的所有内容，作为当前用于商品搜索的关键词；所述第二条件为关联实体列表属性中记录有商品分类实体；

对于关联实体列表属性中未记录有商品属性名实体和商品属性值实体的每个特殊词，如果在原始的所述待处理文本中，该特殊词之后紧跟着包含满足所述第二条件的字的词，则将该特殊词与紧跟其后的所述词的组合，作为当前用于商品搜索的关键词；

将关联实体列表属性中记录有型号实体的每个特殊词，作为当前用于商品搜索的关键词。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤f中所述根据最大公共子串原则，对所述W个商品进行筛选，将筛选到的每个商品标记为商品实体，并记录所述商品实体的商品编号包括：

对于所述W个商品中的每个商品，将该商品的商品名与原始的所述待处理文本进行匹配，得到该商品名的最长公共子串；

对于所有W个商品中最长公共子串的长度最长的商品，将该商品的所述最长公共子串所包含的每个字和特殊词记录在该商品对应的商品实体的关联词列表属性中，并在该商品的所述最长公共子串所包含的每个字和特殊词的关联实体列表属性中记录该商品对应的商品实体。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤g包括：

对于当前已识别出的每个商品相关实体，所述商品相关实体包括商品实体和商品分类实体，以该商品相关实体为关键词，查找系统的商品、商品分类、商品属性名和商品属性值的关联数据库，获得该商品相关实体关联的商品属性名和商品属性值，并获取所述商品属性名和商品属性值各自关联的词表，所述词表包括同义词和部分词；

将所获得的商品属性名、商品属性值以及所述词表中的每个词分别与所述待处理文本进行匹配，对于所述待处理文本中能够匹配的每个词，在组成该词的每个字的关联实体列表属性中，记录该词所在词表所属的商品属性名或商品属性值实体，并在该词所在词表所属的商品属性名或商品属性值实体中的关联词列表属性中，记录组成该词的字。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤h包括：

h1、对于当前存在关联实体列表属性为空的每个所述特殊词，如果所述待处理文本中包含满足预设第二条件的字的词，则将每个包含满足所述第二条件的字的词分别与该特殊词的组合，作为当前的商品查询关键词，否则，将该特殊词作为当前的商品查询关键词；所述第二条件为关联实体列表属性中记录有商品分类实体；

h2、使用当前的商品查询关键词，搜索所述商品数据库；并从所搜索的商品中，选择出预设Q个商品；

h3、对于所述Q个商品中的每个商品，将该商品的商品名与原始的所述待处理文本进行匹配，得到该商品名的最长公共子串；

h4、利用所有Q个商品中最长公共子串的长度最长的商品，查询所述系统的商品、商品分类、商品属性名和商品属性值的关联数据库，识别出相应的商品属性名实体和商品属性值实体。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤i中所述筛选包括：

步骤i1、利用当前已识别出的所有实体建立实体候选集合；

步骤i2、按照关联词列表属性中记录的字和特殊词的数量从大到小的顺序，对所述实体候选集合中的所有实体进行排序；

步骤i3、从所述实体候选集合中选择出最前面且未被选择过的实体，作为当前的筛选参照实体；

步骤i4、对于当前的筛选参照实体的关联词列表属性中的每个字和特殊词，将其关联实体列表属性中记录的除该筛选参照实体之外的其他实体，从所述实体候选集合中删除；

步骤i5、判断所述实体候选集合中是否还有未被选择过的实体，如果有，则执行步骤i3，否则，将当前所述实体候选集合中的所有实体确定出本次会话的所有命名实体。