Python深度学习-NLP实战：命名实体识别(NER)之分词与序列标注、实体识别任务简介

小鱼儿 2022-09-09 01:53 344阅读 0赞

# 系列文章目录 #

Python深度学习-NLP实战：深度学习系列培训教程

1.  Linux服务器软件的简单使用
2.  [Linux命令的简单使用][Linux]
3.  训练集、测试集、验证集的介绍及制作
4.  [字向量的训练与生成][Link 1]
5.  文本分类之SVM模型的简单使用
6.  [文本分类之FASTTEXT实现中文文本分类][FASTTEXT]
7.  [命名实体识别(NER)之分词与序列标注、实体识别任务简介][NER]

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# 前言 #

> **命名实体识别**（Named Entity Recognition, NER）是信息抽取和信息检索中的一项重要任务，其目的是识别出文本中表示命名实体的成分，并对其进行分类。\[1\]而命名实体主要指文档中的人名、地名、机构名、时间等名词实体。
> 
> \[1\] 刘浏,王东波.命名实体识别研究综述\[J\].情报学报,2018,37(03):329-340.

# 分词与序列标注 #

## 任务简介 ##

我们先从了解什么是**分词和序列标注**开始。  
**分词**就是找到字符串中每个词语的开头与结尾。  
**序列标注**就是输入一段字符串，输出字符串中每个字符对应的序列。  
通过序列标注完成分词， 即把一个字符，是词的开头、结尾、还是中间部分给标出来。  
例如，我一定要当上海贼王，如果分词分为 我/一定要/当/上海/贼王（举个栗子）  
对应的序列就应该是（以字为单位，下文将该格式称为token格式）：

**我 S  
一 B  
定 I  
要 E  
当 S  
上 B  
海 E  
贼 B  
王 E**

序列标注的标记集可以任意命名，这里我们选择的标记集是 \{B, I, E, S\}。  
其中，B代表词语开头， I代表词语中间， E代表词语结尾，S代表单字。  
后期涉及到实体标注时，也可以在标记中添加后缀用来区分不同实体，如：

{ B-FD，I-FD，E-FD，S-FD，B-OT，I-OT，E-OT，S-OT，O}

其中，FD和OT代表两类不同的实体，O表示非实体。  
我们想实现的就是将一段字符串输入模型中，模型会将每个字符的标记以token格式的文件输出，这样我们就知道怎么分词了（当然还要看模型的效果）。  
比如： 输入“我一定要当上海贼王”，模型输出标记顺序为 “SBESBEBIE ”，我们就可以得知，这个字符串应该分词为“我/一定/要/当上/海贼王”。

## 训练集与测试集 ##

接下来要学习使用的模型的训练集和测试集都需要处理成token格式，如下：  
（模型训练格式是自己定义的，这里的规定是我们实验室用的代码里规定的）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2X5rWUUHllcg_size_17_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]

**制作语料注意：**  
① 以句末符号（句号、问号、感叹号、省略号等）作为切分标志，并随机打乱句子顺序。  
② token格式中每句话间换一行，保证输入模型的单个长度不会过长引起崩坏！  
③ 要保证语料中的每句话内都要以`“单字\t标记\n”`的形式，不能有一个为空值！

## 模型测试结果（以CRF为例） ##

模型经过训练后，可以测试模型效果，输出日志文件如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2X5rWUUHllcg_size_19_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]  
我们以前一列为标准，如果后一列和前一列标的完全一样，那么机器序列标注的正确率就是100%，如果有不一样的地方，则代表正确率下降。

# 实体识别 #

实体识别模型训练测试与序列标注类似，不多赘述，语料部分展示如下：  
使用“`<fd></fd>`”标注食品与诱因实体，使用“`<ot></ot>`”标注时间与地点实体。

![在这里插入图片描述][3bdc725759b740b1b1837caf181f30c8.png_pic_center]  
个人建议：为制作token语料方便，可以编写程序将标签换成符号如“【】”和“\{\}”。

![在这里插入图片描述][fc904f1036a44384be7d4f58bdd79ba9.png_pic_center]  
为了将语料转化为可供模型训练的token格式，我们定义了9 位标记集：

{ B-FD，I-FD，E-FD，S-FD，B-OT，I-OT，E-OT，S-OT，O}

对两类实体进行标记，各标记含义如下：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>标记</th> 
   <th>含义</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>B-FD</td> 
   <td>食品与诱因实体起始字</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>I-FD</td> 
   <td>食品与诱因实体中间字</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>E-FD</td> 
   <td>食品与诱因实体结束字</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>S-FD</td> 
   <td>食品与诱因实体单字</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>B-OT</td> 
   <td>时间与地点实体起始字</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>I-OT</td> 
   <td>时间与地点实体中间字</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>E-OT</td> 
   <td>时间与地点实体结束字</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>S-OT</td> 
   <td>时间与地点实体单字</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>O</td> 
   <td>非实体字</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**例如：**  
食品与诱因实体中的“地沟油”，标记为：

地 B-FD
    沟 I-FD
    油 E-FD

由单字构成的实体“锶”，标记为：

锶 S-FD

时间与地点实体中的“北京”，标记为：

北 B-OT
    京 E-OT

# 写在最后 #

**【学习交流】  
WX：WL1498544910**

**【文末小宣传】**  
**----博主自己开发的小程序，希望大家点赞支持一下，谢谢！-----**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTM4NDY5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

[Linux]: https://blog.csdn.net/qq_45538469/article/details/120107959
[Link 1]: https://blog.csdn.net/qq_45538469/article/details/120071056
[FASTTEXT]: https://blog.csdn.net/qq_45538469/article/details/114760721
[NER]: https://blog.csdn.net/qq_45538469/article/details/119964478
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Y2X5rWUUHllcg_size_17_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]: /images/20220829/1b0e29e209ee4f619b9f420d20667f69.png
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[3bdc725759b740b1b1837caf181f30c8.png_pic_center]: /images/20220829/6b388193698b46058184490598b0de45.png
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