基于条件随机场（CRF）的组织机构实体识别
组织机构实体主要指企事业单位、公司、组织、网站等。我的主要是从文本中识别出组织机构实体名称来。鉴于条件随机场在序列标注方面的优势，以及处理词语特征包括上下文环境特征方面，这次工作采用了条件随机场，具体工具为CRF++。
1.语料预处理
采用的语料是1998年1月份的《人民日报》语料，这个语料资源是公开的，从网上可以下载到。语料的格式如下所示：
语料中已经做好标注，其中nt表示组织机构实体，简单实体通过/分割词语与标注结果，复合实体通过[]来标示，里面每个词语再做单的标注。根据自己的要求对语料最好预处理工作，转换成自己需要的格式。
2.构建前后缀词典
组织机构实体词语一般都有明显的前后缀词语，比如前缀词语：中国、国家、各省市地区词语等，后缀词语包括集团、公司、总厂、分厂、研究所、研究院、大学等的，构建这些词典，用于后面词语匹配，提取特征。
3.模型训练过程。
读入训练语料，对于每一个词语提取词语特征，包括词语、词性、是否前后缀、字在词语中的位置等，将基于词语的标注方式转换为基于字的标注方式，生成CRF++输入文件。具体所需要提取的特征可以根据自己的需要开操作，生成的格式如下图所示。
采用CRF++对输入的训练语料迭代，生成CRF模型。windows下的执行代码为：
StringBuffer buffer = new StringBuffer("");
buffer.append("cmd /k start CRF++-0.58/crf_learn.exe ");//弹出命令行界面 "cmd /k start CRF++-0.58/crf_learn.exe -f 10"
// buffer.append("CRF++-0.58/crf_learn.exe");//不弹出命令行界面
buffer.append(" ");
buffer.append(template).append(" ");
buffer.append(dataFile).append(" ");
buffer.append(modelFile);
Runtime rt = Runtime.getRuntime();
try {
rt.exec(buffer.toString());
logger.info("训练完成，生成CFR模型");
} catch (IOException e) {
logger.error(e.getMessage(),e);
}
4.实体抽取
对于新语料的识别处理类似，读取语料，进行分段、分句、词性识别等，对每一个词语标注特征，最终生成与训练过程中的输入语料格式一致的文件，采用步骤3中训练的模型进行识别抽取。一下代码调用CRF++进行识别，并最终产生识别文件。
buffer.append("CRF++-0.58/crf_test.exe");
buffer.append(" ");
// buffer.append("-v1 -m").append(" ");//识别结果以v1形式显示
buffer.append("-m").append(" ");
buffer.append(modelFile).append(" ");
buffer.append(testdataFile).append(" ");
Runtime rt = Runtime.getRuntime();
Process proc = null;
OutputStream os = null;
try {
proc = rt.exec(buffer.toString());
InputStream processIn = proc.getInputStream();
File file = new File(recognitionTxt);
if(file.exists() == false){
file.createNewFile();
}
os = new FileOutputStream(file);
byte buf[] = new byte[100*1024];
int l;
while((l = processIn.read(buf)) != -1){
os.write(buf,0,l);
}
processIn.close();
os.flush();
os.close();
} catch (IOException e) {
logger.error(e.getMessage(),e);
}finally{
proc.destroy();
logger.info("根据模型文件对测试语料识别结束");
}
最终测试准确率能够达到92.31%，召回率能够达到74.23% 。满足自己的任务需求，取得了不错的效果。