本發(fā)明公開了一種基于命名實體識別的快速中文標(biāo)點符號添加方法,主要包括:收集并清洗文本數(shù)據(jù),以命名實體識別任務(wù)形式為標(biāo)點符號添加模型構(gòu)造生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;用雙向LSTM或者雙向GRU網(wǎng)絡(luò)加條件隨機場的組合,構(gòu)建輕量級的網(wǎng)絡(luò)模型;利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);利用訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對無標(biāo)簽文本進(jìn)行實體識別,根據(jù)識別到的實體類別在實體后添加實體所屬類別的標(biāo)點符號。本發(fā)明通過構(gòu)建輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來對無標(biāo)點符號文本進(jìn)行中文標(biāo)點符號的添加,可以快速地根據(jù)句中語義與語法,為無標(biāo)點符號文本添加上四種常用的標(biāo)點符號,便于讀者閱讀文本時快速理解語義。所用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輕,訓(xùn)練與推理速度快,且不需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。