Python os.getcwd() 方法 和 序列标注中的BIO标注介绍

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昨日分工作小记

1 Python os.getcwd() 方法

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
import os, sys
 
# 切换到 "/var/www/html" 目录
os.chdir("/var/www/html" )
 
# 打印当前目录
print "当前工作目录 : %s" % os.getcwd()
 
# 打开 "/tmp"
fd = os.open( "/tmp", os.O_RDONLY )
 
# 使用 os.fchdir() 方法修改目录
os.fchdir(fd)
 
# 打印当前目录
print "当前工作目录 : %s" % os.getcwd()
 
# 关闭文件
os.close( fd )

# -*- coding: UTF-8 -*-

import os, sys

# 切换到 "/var/www/html" 目录
os.chdir("/var/www/html" )

# 打印当前目录
print "当前工作目录 : %s" % os.getcwd()

# 打开 "/tmp"
fd = os.open( "/tmp", os.O_RDONLY )

# 使用 os.fchdir() 方法修改目录
os.fchdir(fd)

# 打印当前目录
print "当前工作目录 : %s" % os.getcwd()

# 关闭文件
os.close( fd )

# 拼接路径
ori_path = os.path.join(os.getcwd(), "picture-data", "14042467")

2 序列标注中的BIO标注介绍

一、序列标注
序列标注（Sequence labeling）是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。比如信息提取问题可以认为是一个序列标注问题，如提取出会议时间、地点等。

  序列标注一般可以分为两类：

1、原始标注（Raw labeling）：每个元素都需要被标注为一个标签。

2、联合标注（Joint segmentation and labeling）：所有的分段被标注为同样的标签。

  命名实体识别（Named entity recognition， NER）是信息提取问题的一个子任务，需要将元素进行定位和分类，如人名、组织名、地点、时间、质量等。

  举个NER和联合标注的例子。一个句子为：Yesterday , George Bush gave a speech. 其中包括一个命名实体：George Bush。我们希望将标签“人名”标注到整个短语“George Bush”中，而不是将两个词分别标注。这就是联合标注。

二、BIO标注
解决联合标注问题的最简单的方法，就是将其转化为原始标注问题。标准做法就是使用BIO标注。

  BIO标注：将每个元素标注为“B-X”、“I-X”或者“O”。其中，“B-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的开头，“I-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的中间位置，“O”表示不属于任何类型。

  比如，我们将 X 表示为名词短语（Noun Phrase, NP），则BIO的三个标记为：

（1）B-NP：名词短语的开头

（2）I-NP：名词短语的中间

（3）O：不是名词短语

别的也没啥说的

ok，那就这样吧~

欢迎各位大佬留言吐槽,也可以深入交流~