自然语音处理（NLP）系列（三）——什么是序列标注？

自然语音处理（NLP）是人工智能领域中的重要一环，在过去的二十年里，NLP利用机器学习和深度学习的研究成果，在很多方面取得了不小的进步。比尔·盖茨曾说，“语言理解是人工智能皇冠上的明珠”，自然语言处理的进步终会推动人工智能整体进展。

 NLP的简介

自然语音处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，是机器语言和人类语言直接沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

NLP以语言为对象，利用计算机技术对此进行分析、理解和处理自然语言的一门学科，即把计算机作为语言研究的强大工具，在技术的支持下对所得语言中的信息进行定量化的研究，并提供可供人与计算机之间能共同使用的语言。它的基本任务就是词频统计、具体本体词典、上下文语义分析等方式对待处理预料并对此进行分词，最终形成以最小的词性为单位，并且饱含语义的词项单元。

NLP的应用场景

自然语音处理（NLP）主要应用于序列标注、文本检索、情感分析、信息抽取、文本摘要、问答系统、对话系统、知识图谱、文本聚类等领域。现阶段已实现了多种场景的应用，例如谷歌的搜索引擎，就是NLP下信息搜索的经典应用，搜狗深度融合NLP 的命名实体识别、句法分析等技术，实现了“今日头条”的推荐系统，即针对不同人群进行精准推荐等。

序列标注

序列标注是一个比较简单的NLP任务，也可成为最基本的任务。序列标注是给定一个输入序列，使用模型对这个序列的每一个位置标注一个相应的标签，是一个序列到序列的过程。序列标注的涵盖范围非常广，可以解决一系列对字符进行分类的问题，如分词、词性标注、命名实体识别、关系抽取等。

序列标注可分原始标注和联合标注，原始标注就是每个元素中都需要被标注的一个标签，联合标注就是所有的分段都被标注为同样的标签，命名实体识别是信息提取问题中的一个子任务，需要将元素进行定位和分类，如人名、地点、时间、组织名、质量等。

BIO标注的简介

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，即使用BIO标注。

 BIO标注是将每个元素标注为“B-X”、“I-X”或者“O”。其中，“B-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素为词片段的起始词，“I-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素为词片段的起始词之后的词，“O”表示该字不属于事先定义的任何词片段类型。

常用的序列标注还有BIOES标注和BMES标注。

BIOES标注主要将多元实体X标注为B-X,I-X,E-X的格式，B-表示实体的开头，I-表示实体的中间；0-代表非实体部分；E-代表实体的结尾；S-代表单个字符，其本身就是一个实体。

BMES标注中的B-代表实体的开头，M-代表实体的中间，O-代表非实体部分，E-代表实体的结尾、S-代表单个字符，其本身就是一个实体。可以看出在很多任务以上各种标注体系的表现差异不大。

人工智能的进步促进了自然语言处理的发展，深度学习为自然语言处理带来了重大技术突破。随着NLP模型变得越来越大，需要更多的数据来训练它们。

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