python 命名实体识别_使用Scikit-Learn进行命名实体识别和分类（NERC）

命名实体识别和分类(NERC)是识别名称等信息单元的过程(包括人员，组织和位置名称)，以及包括非结构化文本中的时间，日期，钱和百分比表达式等数值表达式。目标是开发实用且与域无关的技术，以便自动高精度地检测命名实体。

上周，我们介绍了NLTK和SpaCy中的命名实体识别(NER)。今天，我们更进一步，使用Scikit-Learn的一些库训练NER的机器学习模型。让我们开始吧！

数据

数据是IOB和POS标签注释的特征设计语料库(底部链接给出)。我们可以快速浏览前几行数据。

有关实体的基本信息：

geo =区域实体(Geographical Entity)

org =组织(Organization)

per =人(Person)

gpe =地缘政治实体(Geopolitical Entity)

tim =时间指示器(Time indicator)

art =人工制品(Artifact)

eve =事件(Event)

nat =自然现象(Natural Phenomenon)

Inside–outside–beginning(标记)

IOB(Inside–outside–beginning)是用于标记标志的通用标记格式。

I-标签前的前缀表示标签位于块内。

B-标签前的前缀表示标签是块的开头。

O标记表示标志不属于任何块(outside)。

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer

from sklearn.linear_model import Perceptron

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import SGDClassifier

from sklearn.linear_model import PassiveAggressiveClassifier

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

from sklearn.metrics import classification_report

整个数据集不能装入一台计算机的内存中，因此我们选择前100,000个记录，并使用外存学习算法(Out-of-core learning algorithm)来有效地获取和处理数据。

df = pd.read_csv('ner_dataset.csv'，encoding =“ISO-8859-1”)

df = df [：100000]

df.head()

df.isnull().sum()

数据预处理

我们注意到“Sentence＃”列中有很多NaN值，我们用前面的值填充NaN。

df = df.fillna(method ='ffill')

df ['Sentence＃']。nunique()，df.Word.nunique()，df.Tag.nunique()

(4544,10922,17)

我们有4,544个句子，其中包含10,922个独特单词并标记为17个标签。

标签分布不均匀。

df.groupby('Tag').size().reset_index(name='counts')

以下代码使用DictVectorizer将文本转换为向量，然后拆分为训练和测试集。

X = df.drop('Tag'，axis = 1)

v = DictVectorizer(sparse = False)

X = v.fit_transform(X.to_dict('records'))

y = df.Tag.values

classes = np.unique(y)

classes = classes.tolist()

X_train，X_test，y_train，y_test = train_test_split(X，y，test_size = 0.33，random_state = 0)

X_train.shape，y_train.shape

((67000,15507)，(67000，))

外存算法

我们将尝试一些外存算法，这些算法旨在处理太大而无法存入的单个计算机内存的数据(partial_fit 方法)。

感知机

per = Perceptron(verbose=10, n_jobs=-1, max_iter=5)

per.partial_fit(X_train, y_train, classes)

因为标签“O”(outside)是最常见的标签，它会使我们的结果看起来比实际更好。因此，当我们评估分类指标时，我们会删除标记“O”。

new_classes = classes.copy()

new_classes.pop()

new_classes

print(classification_report(y_pred = per.predict(X_test)，y_true = y_test，labels = new_classes))

具有SGD训练的线性分类器

sgd = SGDClassifier()

sgd.partial_fit(X_train，y_train，classes)

print(classification_report(y_pred = sgd.predict(X_test)，y_true = y_test，labels = new_classes))

用于多项模型的朴素贝叶斯分类器

nb =

MultinomialNB (alpha = 0.01)nb.partial_fit(X_train，y_train，classes)

print(classification_report(y_pred = nb.predict(X_test)，y_true = y_test，labels = new_classes))

Passive Aggressive分类器

pa = PassiveAggressiveClassifier()

pa.partial_fit(X_train，y_train，classes)

print(classification_report(y_pred = pa.predict(X_test)，y_true = y_test，labels = new_classes))

上述分类器均未产生令人满意的结果。显然，使用常规分类器对命名实体进行分类并不容易。

条件随机场(CRF)

CRF通常用于标记或解析序列数据，例如自然语言处理，并且CRF查找POS标记、命名实体识别等应用。

sklearn-crfsuite

我们将使用sklearn-crfsuite在我们的数据集上训练用于命名实体识别的CRF模型。

import sklearn_crfsuite

from sklearn_crfsuite import scorers

from sklearn_crfsuite import metrics

from collections import Counter

以下代码用于检索带有POS和标签的句子。

class SentenceGetter(object):

def __init__(self, data):

self.n_sent = 1

self.data = data

self.empty = False

agg_func = lambda s: [(w, p, t) for w, p, t in zip(s['Word'].values.tolist(),

s['POS'].values.tolist(),

s['Tag'].values.tolist())]

self.grouped = self.data.groupby('Sentence #').apply(agg_func)

self.sentences = [s for s in self.grouped]

def get_next(self):

try:

s = self.grouped['Sentence: {}'.format(self.n_sent)]

self.n_sent += 1

return s

except:

return None

getter = SentenceGetter(df)

sentences = getter.sentences

特征提取

接下来，我们提取更多特征(单词构成，简化的POS标签，下部/标题/上部标志，附近词的特征)并将它们转换为sklearn-crfsuite格式 – 每个句子应转换为词典列表。以下代码取自sklearn-crfsuites官网。

def word2features(sent, i):

word = sent[i][0]

postag = sent[i][1]

features = {

'bias': 1.0,

'word.lower()': word.lower(),

'word[-3:]': word[-3:],

'word[-2:]': word[-2:],

'word.isupper()': word.isupper(),

'word.istitle()': word.istitle(),

'word.isdigit()': word.isdigit(),

'postag': postag,

'postag[:2]': postag[:2],

}

if i > 0:

word1 = sent[i-1][0]

postag1 = sent[i-1][1]

features.update({

'-1:word.lower()': word1.lower(),

'-1:word.istitle()': word1.istitle(),

'-1:word.isupper()': word1.isupper(),

'-1:postag': postag1,

'-1:postag[:2]': postag1[:2],

})

else:

features['BOS'] = True

if i < len(sent)-1:

word1 = sent[i+1][0]

postag1 = sent[i+1][1]

features.update({

'+1:word.lower()': word1.lower(),

'+1:word.istitle()': word1.istitle(),

'+1:word.isupper()': word1.isupper(),

'+1:postag': postag1,

'+1:postag[:2]': postag1[:2],

})

else:

features['EOS'] = True

return features

def sent2features(sent):

return [word2features(sent, i) for i in range(len(sent))]

def sent2labels(sent):

return [label for token, postag, label in sent]

def sent2tokens(sent):

return [token for token, postag, label in sent]

拆分训练和测试集

X = [sent2features(s) for s in sentences]

y = [sent2labels(s) for s in sentences]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=0)

训练CRF模型

crf = sklearn_crfsuite.CRF(

algorithm ='lbfgs'，

c1 = 0.1，

c2 = 0.1，

max_iterations = 100，

all_possible_transitions = True

)

crf.fit(X_train，y_train)

评估

y_pred = crf.predict(X_test)

print(metrics.flat_classification_report(y_test，y_pred，labels = new_classes))

这种方式更好！我们将坚持sklearn-crfsuite并继续探索！

我们的分类器学到了什么？

def print_transitions(trans_features):

for (label_from, label_to), weight in trans_features:

print("%-6s -> %-7s %0.6f" % (label_from, label_to, weight))

print("Top likely transitions:")

print_transitions(Counter(crf.transition_features_).most_common(20))

print("\nTop unlikely transitions:")

print_transitions(Counter(crf.transition_features_).most_common()[-20:])

解释：很可能区域实体开头(B-geo)后面跟着内部区域实体(I-geo)的标志，但是从带有其他标签的标志转移到组织名称内部(I-org)会受到严厉惩罚。

检查状态特征

def print_state_features(state_features):

for (attr, label), weight in state_features:

print("%0.6f %-8s %s" % (weight, label, attr))

print("Top positive:")

print_state_features(Counter(crf.state_features_).most_common(30))

print("\nTop negative:")

print_state_features(Counter(crf.state_features_).most_common()[-30:])

观察：

1)5.183603 B-tim word[-3]:day该模型得知如果附近的单词是“day”，则该标志可能是时间指示器的一部分。

2)3.370614 B-per word.lower():president该模型学到标志“president”可能位于人名的开头。

3)-3.521244 O postag:NNP该模型了解到专有名词通常是实体。

4)-3.087828 O word.isdigit()数字可能是实体。

5)-3.233526 O word.istitle()大写单词可能是实体。

ELI5

ELI5是一个Python包，可以检查sklearn_crfsuite.CRF模型的权重。

检查模型重量

import eli5

eli5.show_weights(crf，top = 10)

观察：

I-entity必须跟着B-entity，例如I-geo跟着B-geo，I-org跟着B-org，I-per跟着B-per等等。

我们还可以看到，在这个数据集中，在组织名称后面有一个人并不常见(B-org – > I-per具有较大的负权重)。

该模型为不可能的过度学习了大的负权重，如O – > I-geo，O – > I-org和O – > I-tim等等。

为便于阅读，我们只检查一部分标签。

eli5.show_weights(crf，top = 10，targets = ['O'，'B-org'，'I-per'])

或者只检查所有标签的部分特征。

eli5.show_weights(crf，top = 10，feature_re ='^ word \ .is'，

horizo​​ntal_layout = False，show = ['targets'])

源代码可以在Github找到。

Github：https://github.com/susanli2016/NLP-with-Python/blob/master/NER_sklearn.ipynb

数据：https://www.kaggle.com/abhinavwalia95/how-to-loading-and-fitting-dataset-to-scikit/data