摘要：命名实体识别是当前自然语言处理的热点问题之一，对信息检索、信息抽取等具有重要意义．然而，目前多数研究都集中在对命名实体全称的识别上．本文以财经为领域背景，对从文本中识别简称，并将其映射成全称问题进行了研究，提出了一个启发式算法用于解决该问题．所提出的算法首先提取文本中每个N元组（N-gram）作为候选的公司名简称，然后建立n元组与全称表中每个全称的最优对齐关系，最后对每对“N元组一全称”对齐关系进行评价和筛选，识别出文本中的简称及每个简称对应的全称．在随机获取的网页文本集上对所提出的算法进行了实验测试，算法的精确率、召回率和F-度量值分别为83．62％、87．28％、85．41％．

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