自然语言处理系列之：词性标注与命名实体识别

大纲

• 词性标注和命名实体识别的基础概念和常用方法
• 基于条件随机场的命名实体识别原理解析
• 日期识别和地名识别实践

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4.1 词性标注

• 词性：词汇基本语法属性，也称为词类；

• 词性标注：在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程。最简单的方法是从语料库中统计每个词对应的高频词性，并将其作为默认词性；

• 词性标注规范

  • 北大词性标注集；
  • 宾州词性标注集；

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• 简单Python实现

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @version : 1.0
# @Time    : 2019-8-27 21:05
# @Author  : cunyu
# @Email   : [email protected]
# @Site    : https://cunyu1943.github.io
# @File    : posseg_demo.py
# @Software: PyCharm
# @Desc    : 词性标注

import jieba.posseg as pesg
import glob
import random
import jieba

def posseg_test(path,posseg_path):
    with open(path, 'r', encoding='gbk') as file1, open(posseg_path,'w',encoding='utf-8') as file2:
        corpus = file1.readlines()
        for line in corpus:
            words = pesg.cut(line)
            for word in words:
                print(word.word + " " + word.flag)
                file2.write(word.word + ' '+word.flag + '\n')

if __name__ == '__main__':
    print('++++测试++++')
    words = pesg.cut("词性标注是NLP中一项重要任务。")
    for word in words:
        print(word.word + '/' + word.flag)
    print('++++验证++++')
    path = './data/news/C000008/10.txt'
    posseg_path = './data/posseg/posseg_result.txt'
    posseg_test(path,posseg_path)
    print('写入成功！')

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4.2 命名实体识别

• 定义：将对特定词的识别在词汇形态处理（如汉语切分）任务中独立处理，称为命名实体识别（Named Entities Recognition，NER），分为3大类（实体类、时间类、数字类）和7小类（人名、地名、组织机构名、时间、日期、货币和百分比）；

• 认为命名实体识别任务未解决的原因

  • 只是在有限的文本类型（主要是新闻语料）和实体类别（主要是人名、地名）中取得一定效果；
  • 评测语料较小，易产生过拟合；
  • NER更加侧重于召回率，但在信息检索领域，高准确率更重要；
  • 通用的识别多种类型的命名实体的系统性很差；

• 中文NER面临的难题

  • 各类命名实体数量太多
  • 命名实体的构成规律复杂
  • 嵌套情况复杂
  • 长度不确定

• 条件随机场

  1. 与HMM的的区别

     条件随机场是在给定观察的的标记序列下，计算整个标记序列的联合概率，而HMM则是在给定当前状态下，定义下一个状态的分布；

  2. 定义

     设$X=(X_1,X_2,X_3,\dots ,X_n)$和$Y=(Y_1,Y_2,Y_3,\dots ,Y_n)$为联合随机变量，若随机变量$Y$构成了一个无向图$G=(V,E)$表示的马尔可夫模型，则其条件概率$P(Y|X)$称为条件随机场（CRF），即

$$P(Y_v|X,Y_w,w\ne v)=P(Y_v|X,Y_w,w\sim v)$$

其中$w\sim v$表示图$G=(V,E)$中与节点$v$有边连接的所有节点，$w\ne v$表示节点$v$以外的所有节点；

• 线性链条件随机场（linear-chain Conditional Random Fields）

  • 定义

    设$X=(X_1,X_2,X_3,\dots ,X_n)$和$Y=(Y_1,Y_2,Y_3,\dots ,Y_n)$均为线性链表示的随机变量序列，若在给定随机变量序列$X$的条件下，随机变量序列$Y$的条件概率分布$P(Y|X)$构成条件随机场，且满足马尔可夫性：

$$P(Y_i|X,Y_1,Y_2,Y_3,\dots ,Y_n)=P(Y_i|X,Y_{i-1},Y_{i+1})$$

此时，称$P(Y|X)$为线性链的条件随机场；

• HMM与CRF的联系区别

  • HMM是概率有向图，而CRF是概率无线图；
  • HMM是生成模型，而CRF是判别模型；
  • HMM求解过程可能是局部最优，而CRF可以全局最优；
  • HMM会导致label bias问题，而CRF概率归一化较合理；
  • HMM在处理时，每个状态依赖上一个状态，而CRF依赖于当前状态的周围节点状态；

• 日期识别

• 地名识别

  • CRF++地名识别流程

    1. 确定标签体系
    2. 语料数据处理
    3. 特征模板设计
    4. 模型训练和测试
    5. 模型使用

  • 针对识别效果不佳的措施

    • 扩展语料，改进模型。如加入词性特征，调整分词算法等；
    • 整理地理位置词库。识别时，先通过词库匹配，再采用模型进行发现；