用毛做简单的网站,最简单的网站模板下载,网站建设总体目标,长春火车站防疫政策1. 命名实体识别
1.1 概念
中文命名实体识别#xff08;Named Entity Recognition#xff0c;NER是指识别中文文本中实体的边界和类别。命名实体识别是文本处理中的基础技术#xff0c;广泛应用在自然语言处理、推荐系统、知识图谱等领域#xff0c;比如推荐系统中的基于…1. 命名实体识别
1.1 概念
中文命名实体识别Named Entity RecognitionNER是指识别中文文本中实体的边界和类别。命名实体识别是文本处理中的基础技术广泛应用在自然语言处理、推荐系统、知识图谱等领域比如推荐系统中的基于实体的用户画像、基于实体召回等。
1.2 分类
划分 3大类与7小类
3大类
实体类时间类数字类
7小类
人名地名组织机构名时间日期货币量百分数
1.3 识别思想
命名实体识别通常是先进行实体标注然后识别单个实体最后再识别复合实体。 从以下几个方面来理解 1.实体边界识别确定文本中实体的起始和结束位置。例如在句子“苹果公司是由史蒂夫·乔布斯创立的。”中苹果和史蒂夫·乔布斯是需要别的实体。 2.实体类别分类在识别出实体的基础上一步确定实体属于哪一个预定义的类。在上述例子中“苹果公司”可以被分类为“组织名”而“史蒂夫·乔布斯”可以被分类为“人名”。 3.上下文理解实体的识别往往依赖于上下文信息。同一个词在不同的上下文中可能表示不同的实体或者不表示实体。例如“苹果”在不同的上下文中可能指代一个公司或者一种水果。 4. 模式和规则学习传统的NER系统可能依赖于手工编写的规则或模来识别实体如正则表达式、词性标注模式等。 5.统计和机器学习方法现代的NER系统通常采用统计学习方法通过大量的标注数据来训练模使其能够学习到实体的特征和上下文模式。这些方法包括条件随机场CRF、支持向量机SVM隐马尔可夫模型HMM以及深度学习模型如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM和转换器模型Transformer。 6.特征工程在机器学习方法中特征工程是提高NER性能的关键。这包括选择合适的词汇特征如词形、词性、上下文特征如相邻词汇的信息、语法特征如依存关系等。 7. 深度学习和端到端模型随深度学习的发展NER任务越来越多地采用端到端的训练方法这意味着整个识别过程不再需要复杂的特征工程而是通过神经网络自动学习特征表示。
1.4 实体标注方法
不同的数据集可能采用不同的实体标注方法最常见的标注方法有BIOBIOESMarkup。 命名实体识别NER的标注方法主要包括以下几种 BIO标注法Begin, Inside, Outside B表示实体的开始BeginI表示实体的内部InsideO表示非实体部分Outside 例如句子“Barack Obama was born in Hawaii.”中的实体标注如下 Barack (B-PER)Obama (I-P)was (O)born (O)in (O)Hawaii (B-LOC) . (O) 其中PER代表人名LOC代表地名。 BIOES标注法Begin, Outside, End, Single B实体的开始I实体的内部O非实体部分E实体的结束EndS单独成实体Single 例如句子“Barack Obama was born in Hawaii.”中的实体标注如下 Barack (B-PER)Obama (E-PER)was (O)born (O)in (O)Hawaii (S-LOC). (O) BIOES标注法比BIO更精细可以明确地标出实体的结束有助于模型更好地识别实体边界。 BMES标注法Begin, Middle, End, Single B实体的开始M实体的中间部分MiddleE实体的结束S单独成实体 这种方法在中文NER中使用较多因为中文实体没有空格分隔。例如中文句子“奥巴马出生在夏威夷。”中的实体标注如下 奥 (B-PER)巴 (M-PER)马 (E-PER)出生 (O)在 (O)夏 (B-LOC)威 (M-LOC)夷 (E-LOC)。 (O) 基于词汇的标注 在某些情况下尤其是处理中文文本时可能会采用基于词汇的标注直接将整个词汇标注为一个实体而不是使用BIO或BIOES等模式。例如 奥巴马 (PER)出生 (O)在 (O)夏威夷 (LOC)。 (O) 基于短语的标注 在这种方法中整个短语或实体被标注为一个单元而不是标注单个词。例如英文中的“New York City”作为一个地名实体整体标注 [New York City] (LOC) Markup方法 Markup方法通常指的是使用XML或类似的标记语言来注释文本中的实体这种方法可以直接在文本中标记实体的边界和类型。 例如句子“Steve Jobs founded Apple Inc.”可以使用XML标记如下
PERSteve Jobs/PER founded ORGApple Inc./ORG.
每种标注方法都有其优缺点选择哪一种方法取决于具体的应用场景、所使用的模型以及标注资源的可用性。在实际应用中BIO和BIOES是最常用的标注方案因为它们能够提供足够的信息来帮助模型识别实体的边界和类别。
参考文献
1.中文命名实体识别NER的原理、方法与工具
