一. 摘要
本文是对上文用CRF做命名实体识别(一)做一次升级。多添加了5个特征(分别是词性，词语边界，人名，地名，组织名指示词)，另外还修改了特征模板，最终训练了11个小时，F1值为0.98。(这里面有错误，计算F1值不应该计算全体的，应该只计算带有标注实体的词，不然量这么大，肯定F1值就大。最终改了计算F1值的方法，F1值为0.8856)
二. 目录
- 整个流程的思路
- 一些概念解释
- 实体指示词
- 词语边界
- 为什么要用jieba再次分词标注词性 - 具体流程实现
- 总结与展望
三. 正文
1. 整个流程的思路：
- 根据人民日报语料库建立命名实体指示词库
- 构建人名，地名，组织名指示词特征
- 构建词性特征以及词语边界特征
- 将这五个特征合并，形成CRF++的训练数据格式
- 编写特征模板
- 划分数据集为训练集和测试集
- 用CRF++训练模型
- 测试模型
2. 上面出现的一些概念解释
2.1 实体指示词
在中文中，有些词的出现通常标志着该词周围很可能出现相应的命名实体，这样的词，我们称之为命名实体指示词。命名实体指示词是文本中非常有意义的上下文信息，可以有效的帮助识别命名实体。通常可以分为人名指示词、地名指示词和组织名指示词。
比如：温家宝总理主持了政府工作报告。这句话中“总理”这个词很大程度上指示着人名实体温家宝的出现 。
2.2 词语边界
一个词有头有尾，我们给它进行位置标注。B代表词语的头部，M代表词语的中间部位，E代表词语的尾部，W代表一个词。如下所示：
迈 B
向 E
充 B
满 M
希 M
望 E
的 W
新 B
世 M
纪 E
2.3 为什么要用jieba再次分词标注词性
因为人民日报标注语料是人工标注的。我们构造了词性这个特征，测试的时候我们不可能对要测试的语料进行人工标注词性，这样工程量太大了，所以我们直接用jieba分词标注，这样训练和测试都是用的jieba标注的词性。
3. 具体流程实现
3.1 根据人民日报语料库建立命名实体指示词库
1）建立地名指示词库
（1）从人民日报标记语料库中按顺序读取一个词 ；
（2）如果这个词是一个标记了的命名实体则转（3），否则转（1）；
（3）读取当前词左边的 2 个词和右边的 2 个词，组成上下文词汇集合word_text，若当前词左边或者右边的词数少于 2 个，则取尽可能多个；
（4）如果当前词的标记为地名，则在备选地名指示词集合 Indication_l 中查找 word_text中的词，如果找到了，则相应词的频度加 1；否则，将此词加入到 Indication_l 集合 中，该词频度设为 1；
（5）如果当前词是语料中的最后一个词，转（6），否则转（1）；
（6）统计备选备选地名指示词集合 Indication_l中所有词汇在单位语料中出现的频度 f；
（7）如果频度 f 小于阈值(我设置的是20) ，删除该词；
下图便是地名指示词
['向/p',
'同胞/n',
'和/c',
'是/v',
'发展/vn',
'历史/n',
'年/q',
'人民/n',
'建设/v',
'有/v',
'特色/n',
'社会主义/n',
'恢复/v',
'对/p',
'主权/n',
......]
2）同理建立人名指示词库以及组织名指示词库
3.2 构建人名，地名，组织名指示词特征
1）构建地名指示词特征
- A. 读入数据
['迈向/v 充满/v 希望/n 的/u 新/a 世纪/n ——/w 一九九八年/t 新年/t 讲话/n (/w 附/v 图片/n 1/m 张/q )/w',
'中共中央/nt 总书记/n 、/w 国家/n 主席/n 江泽民/nr',
'(/w 一九九七年/t 十二月/t 三十一日/t )/w',
'12月/t 31日/t ,/w 中共中央/nt 总书记/n 、/w 国家/n 主席/n 江泽民/nr 发表/v 1998年/t 新年/t 讲话/n 《/w 迈向/v 充满/v 希望/n 的/u 新/a 世纪/n 》/w 。/w (/w 新华社/nt 记者/n 兰红光/nr 摄/Vg )/w',
'同胞/n 们/k 、/w 朋友/n 们/k 、/w 女士/n 们/k 、/w 先生/n 们/k :/w',......]
- B. 提取上面列表里的地名实体
- 空列表表示这句话里面没有我们的地名实体
[[],
[],
[],
[],
[],
['香港特别行政区/ns', '澳门/ns', '台湾/ns'],
['中国/ns', '中国/ns', '中国/ns', '香港/ns', '香港/ns', '中国/ns'],
['中国/ns', '中国/ns'],
......]
- C. 将列表里的每个元素变成只含有中文的句子
['迈向充满希望的新世纪——一九九八年新年讲话(附图片1张)',
'中共中央总书记、国家主席江泽民',
'(一九九七年十二月三十一日)',
'12月31日,中共中央总书记、国家主席江泽民发表1998年新年讲话《迈向充满希望的新世纪》。(新华社记者兰红光摄)',
'同胞们、朋友们、女士们、先生们:',......]
- D. 对列表里的每个元素进行jieba分词标注词性
['迈向/v 充满希望/nz 的/uj 新世纪/nz —/x —/x 一九九八年/m 新年/t 讲话/n (/x 附图片/n 1/m 张/nr )/x',
'中共中央/nt 总书记/n 、/x 国家/n 主席/n 江泽民/nr',
'(/x 一九九七年/m 十二月/m 三十一日/m )/x',
'12/m 月/m 31/m 日/m ,/x 中共中央/nt 总书记/n 、/x 国家/n 主席/n 江泽民/nr 发表/v 1998/m 年/m 新年/t 讲话/n 《/x 迈向/v 充满希望/nz 的/uj 新世纪/nz 》/x 。/x (/x 新华社/nt 记者/n 兰红光/nr 摄/vg )/x',
'同胞们/n 、/x 朋友/n 们/k 、/x 女士们/n 、/x 先生/n 们/k :/x',......]
- E. 去掉列表里面的空格，让它更紧凑
['迈向/v充满希望/nz的/uj新世纪/nz—/x—/x一九九八年/m新年/t讲话/n(/x附图片/n1/m张/nr)/x',
'中共中央/nt总书记/n、/x国家/n主席/n江泽民/nr',
'(/x一九九七年/m十二月/m三十一日/m)/x',
'12/m月/m31/m日/m,/x中共中央/nt总书记/n、/x国家/n主席/n江泽民/nr发表/v1998/m年/m新年/t讲话/n《/x迈向/v充满希望/nz的/uj新世纪/nz》/x。/x(/x新华社/nt记者/n兰红光/nr摄/vg)/x',
'同胞们/n、/x朋友/n们/k、/x女士们/n、/x先生/n们/k:/x',......]
- F. 读取我们前面构建的地名指示词表
['向/p',
'同胞/n',
'和/c',
'是/v',
'发展/vn',
'历史/n',
'年/q',
'人民/n',
'建设/v',
'有/v',
'特色/n',
'社会主义/n',
'恢复/v',
'对/p',
'主权/n',
......]
- G. 取出每一句话的地名指示词
[[[]],
[[]],
[[]],
[[]],
[[]],
[[], [], []],
[['是/v'], ['是/v'], ['是/v'], ['对/p'], ['对/p'], ['是/v']],
[[], []],
[['和/c'], ['和/c'], ['与/p'], [], [], [], ['和/c'], ['和/c'], [], ['和/c'], []],
[['有/v', '建设/vn'], ['有/v', '建设/vn']],
[[], ['和/c'], ['和/c']],
[[], ['是/v'], ['是/v'], [], [], ['是/v']],......]
- H. 美化一下
[[],
[],
[],
[],
[],
[],
['是/v', '是/v', '是/v', '对/p', '对/p', '是/v'],
[],
['和/c', '和/c', '与/p', '和/c', '和/c', '和/c'],
['有/v', '建设/vn', '有/v', '建设/vn'],
['和/c', '和/c'],
['是/v', '是/v', '是/v'],......]
- J. 替换取出来的地名指示词里面的标签
[[],
[],
[],
[],
[],
[],
['是/pi', '是/pi', '是/pi', '对/pi', '对/pi', '是/pi'],
[],
['和/pi', '和/pi', '与/pi', '和/pi', '和/pi', '和/pi'],
['有/pi', '建设/pi', '有/pi', '建设/pi'],
['和/pi', '和/pi'],
['是/pi', '是/pi', '是/pi'],......]
- K. 改变每句话里的实体指示词的标签
# 发现下面的 '与/p' 被改成了 '与/pi'
' ... 通过/p 高层/n 互访/v ,/x 中国/ns 与/pi 美国/ns 、/x 俄罗斯/ns 、/x 法国/ns ... '
- L. 对上面列表里面的每句话进行切分，做成列表
[['迈向/v',
'充满希望/nz',
'的/uj',
'新世纪/nz',
'—/x',
'—/x',
'一九九八年/m',
'新年/t',
'讲话/n',
'(/x',
'附图片/n',
'1/m',
'张/nr',
')/x'],
['中共中央/nt', '总书记/n', '、/x', '国家/n', '主席/n', '江泽民/nr'],......]
- M. 写入外部文件
- 写成下面的形式，是地名指示词就标注为Y，不是就标注为N
未 N
来 N
发 N
展 N
的 N
目 N
标 N
和 Y
指 N
导 N
方 N
针 N
。 N
中 N
国 N
与 Y
周 N
边 N
国 N
家 N
和 Y
到这里我们就构建好了地名指示词特征了
2）同理构建人名，组织名指示词特征
3.3 构建词性特征以及词语边界特征
1）构建词性特征
迈 v
向 v
充 nz
满 nz
希 nz
望 nz
的 uj
新 nz
世 nz
纪 nz
2）构建词语边界特征
迈 B
向 E
充 B
满 M
希 M
望 E
的 W
新 B
世 M
纪 E
3.4 将这五个特征合并，形成CRF++的训练数据格式
从左到右的特征依次为字符，词性，词语边界，地名指示词，组织名指示词，人名指示词，标签。(最后一列在用CRF做命名实体识别(一)中有讨论过，这里不再赘述)
年 a B N N N O
轻 a E N N N O
时 n W N N N O
, x W N N N O
在 p W Y N N O
重 ns B N N N B_LOCATION
庆 ns E N N N E_LOCATION
山 ns B N N N O
城 ns E N N N O
, x W N N N O
在 p W Y N N O
红 n B N N N B_LOCATION
岩 n E N N N M_LOCATION
嘴 n W N N N E_LOCATION
山 n B N N N O
头 n E N N N O
的 uj W N N N O
楼 n B N N N O
房 n E N N N O
, x W N N N O
我 r B N N N O
们 r E N N N O
红 nr B N N N B_ORGANIZATION
岩 nr E N N N M_ORGANIZATION
歌 n B N N N M_ORGANIZATION
咏 n E N N N M_ORGANIZATION
团 n W N N N E_ORGANIZATION
的 uj W N N N O
男 n B N N N O
女 n E N N N O
青 t B N N N O
年 t E N N N O
3.5 特征模板
# Unigram
U00:%x[-2,0]
U01:%x[-1,0]
U02:%x[0,0]
U03:%x[1,0]
U04:%x[2,0]
U05:%x[-2,1]
U06:%x[-1,1]
U07:%x[0,1]
U08:%x[1,1]
U09:%x[2,1]
U10:%x[0,0]/%x[0,1]
U11:%x[0,0]/%x[1,0]
U12:%x[0,0]/%x[-1,0]
U13:%x[-1,0]/%x[0,1]
U14:%x[0,0]/%x[1,1]
U15:%x[-1,0]/%x[-1,1]
U16:%x[-1,0]/%x[-2,0]
U17:%x[-2,0]/%x[-2,1]
U18:%x[1,0]/%x[2,0]
U19:%x[-1,1]/%x[1,0]
U20:%x[0,1]/%x[1,0]
U21:%x[-2,1]/%x[-1,1]
U22:%x[0,1]/%x[-2,1]
U23:%x[-1,1]/%x[0,1]
U24:%x[-1,1]/%x[1,1]
U25:%x[0,1]/%x[1,1]
U26:%x[0,1]/%x[2,1]
U27:%x[1,1]/%x[2,1]
U28:%x[-1,2]
U29:%x[-2,2]
U30:%x[-1,2]/%x[-2,2]
U31:%x[0,1]/%x[-1,2]
U32:%x[0,1]/%x[-2,2]
U33:%x[0,1]/%x[1,2]
U34:%x[0,0]/%x[-1,2]
U35:%x[0,0]/%x[-2,2]
U36:%x[0,0]/%x[1,2]
U37:%x[0,1]/%x[-1,2]/%x[-2,2]
U38:%x[-1,2]/%x[0,1]/%x[1,1]
U39:%x[-1,2]/%x[-1,1]/%x[0,1]
U40:%x[-1,2]/%x[0,1]/%x[0,0]
U41:%x[-2,2]/%x[-1,2]/%x[0,1]
U42:%x[-2,3]/%x[-1,3]/%x[1,3]%x[2,3]
U43:%x[-2,4]/%x[-1,4]/%x[1,4]%x[2,4]
U44:%x[-2,5]/%x[-1,5]/%x[1,5]%x[2,5]
# Bigram
B
3.6 划分数据集为训练集和测试集
- 这里我是70%为训练集，30%为测试集。主要是为了测F1值
3.7 训练的方法同用CRF做命名实体识别(一)
3.8 测试模型
- F1值的计算用了sklearn库，最终得值是0.8856
- 从网上下载了一些新闻语料库，也是要处理成上面的那种格式(CRF++可以训练数据的格式)，最终效果还可以，主要还是得看jieba分词标注词性的效果
四. 总结与展望
整个流程走完了，最后得出的效果也很不错，接下来打算把CRF的原理好好理一遍，以及用BI-LSTM-CRF方法做命名实体识别，据说这是目前的主流处理方法。
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