一．什么是命名实体识别
二．基于NLTK的命名实体识别
三．基于Stanford的NER
四．【实战案例】医学糖尿病数据命名实体识别
一 、什么是命名实体识别？
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常包括两部分：
（1）实体边界识别；
（2） 确定实体类别（人名、地名、机构名或其他）。
命名实体识别通常是知识挖掘、信息抽取的第一步，被广泛应用在自然语言处理领域。接下来，我们将介绍常用的两种命名实体识别的方法。
二 、基于NLTK的命名实体识别：
NLTK：由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包，其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Parse)等各项NLP领域的功能。
使用前需要先下载NLTK，安装完成后,在python环境下输入import nltk测试是否安装成功然后输入nltk.download()下载nltk所需要的数据包，完成安装。
Python代码实现（注意文件的编码格式为utf-8无BOM格式）：
-- coding: utf-8 --
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(‘utf8’) #让cmd识别正确的编码
import nltk
newfile = open(‘news.txt’)
text = newfile.read() #读取文件
tokens = nltk.word_tokenize(text) #分词
tagged = nltk.pos_tag(tokens) #词性标注
entities = nltk.chunk.ne_chunk(tagged) #命名实体识别
a1=str(entities) #将文件转换为字符串
file_object = open(‘out.txt’, ‘w’)
file_object.write(a1) #写入到文件中
file_object.close( )
print entities
具体的方法可参考NLTK官网介绍：http://www.nltk.org/ 输出的结果为：
entities = nltk.chunk.ne_chunk(tagged)
entities
Tree(‘S’, [(‘At’, ‘IN’), (‘eight’, ‘CD’), (“o’clock”, ‘JJ’),
(‘on’, ‘IN’), (‘Thursday’, ‘NNP’), (‘morning’, ‘NN’),
Tree(‘PERSON’, [(‘Arthur’, ‘NNP’)]),
(‘did’, ‘VBD’), (“n’t”, ‘RB’), (‘feel’, ‘VB’),
(‘very’, ‘RB’), (‘good’, ‘JJ’), (‘.’, ‘.’)])
当然为了方便查看，我们可以以树结构的形式把结果绘制出来：
from nltk.corpus import treebank
t = treebank.parsed_sents(‘wsj_0001.mrg’)[0]
t.draw()
三 、基于Stanford的NER：
Stanford Named Entity Recognizer (NER)是斯坦福大学自然语言研究小组发布的成果之一。
Stanford NER 是一个Java实现的命名实体识别（以下简称NER）)程序。NER将文本中的实体按类标记出来，例如人名，公司名，地区，基因和蛋白质的名字等。
NER基于一个训练而得的Model（模型可识别出 Time, Location, Organization, Person, Money, Percent, Date）七类属性，其用于训练的数据即大量人工标记好的文本，理论上用于训练的数据量越大，NER的识别效果就越好。
因为原始的NER是基于java实现的，所以在使用Python编程之前，要确保自己电脑上已经安装了jar1.8的环境（否则会报关于Socket的错误）。
然后我们使用Pyner使用python语言实现命名实体识别
安装Pyner:解压下载的Pyner，命令行中将工作目录切换到Pyner文件夹下， 输入命令 :python setup.py install 完成安装.
接下来，还需要下载StanfordNER工具包，然后在解压后的目录打开cmd命令窗体，执行，
java -mx1000m -cp stanford-ner.jar edu.stanford.nlp.ie.NERServer -loadClassifier classifiers/english.muc.7class.distsim.crf.ser.gz -port 8080 -outputFormat inlineXML
直到结果为：Loading classifier from classifiers/english.muc.7class.distsim.crf.ser.gz … done [1.2 sec].
以上操作是因为斯坦福的命名实体识别是基于java的socket写的，所以必要保证有一个窗题与我们执行的命令通信。最后，我们终于可以使用python编程实现NER了：
import ner
import sys
import nltk
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(‘utf8’)
newfile = open(‘news.txt’)
text = newfile.read()
tagger = ner.SocketNER(host=’localhost’, port=8080)#socket编程
result=tagger.get_entities(text) #stanford实现NER
a1=str(result)
file_object = open(‘outfile.txt’, ‘w’)
file_object.write(a1)
file_object.close( )
print result
四.医学糖尿病数据命名实识别
目录如下：
1-数据与任务介绍
2- 整体模型架构
3-数据标签语料库处理
4-输入样本填充补齐
5-训练网络模型
6-医疗数据集(糖尿病)实体识别
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