AI算法工程师 | 09机器学习-概率图模型（六）命名实体识别与CRF_crfai

机器学习 - 概率图模型 之 命名实体识别与CRF

一、命名实体识别 NER 的基本介绍

1、相关概念

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER） 属于序列标注（Sequence Labeling）问题，可以把此处的 NER 方法看成是通用的处理序列标注问题的方法。

序列标注问题

自然语言处理中，属于序列标注问题的常见任务：

• 命名实体识别（Named Entity Recognition）
• 分词（Word Segmentation）
• 词性标注（POS Tagging）

它们所用的方法是相通的，三项任务主要的区别为：训练集所准备的数据（训练集） x、y 的不同

• 命名实体识别、词性标注：它们的 x 均是已经分好词的；
• 词性标注：y 为词性的标签，如 名词、动词、副词等；
• 命名实体识别：y 的标签为人名、地名、时间等，看具体任务；
• 分词：对于中文而言，x 为一个字；y 为每个字对应的是开头、中间还是结尾，或独立的内容 等。

命名实体识别 NER

NER 有何用？

• 现实世界中存在大量的半结构化和非结构化数据。
  • 结构化：比如 往往存在于 MySQL 数据库中的数据，是结构化数据；结构化数据方便查询。
  • 非结构化：如 存储于MongoDB中的一个 id 对应一篇 document 文章，该文章未被做任何操作（如分词），属于非结构化数据；
  • 半结构化：如 文章分成段落，分好了词，文章变成了词的列表进行存储，属于半结构化数据。
• 构建知识图谱的关键是如何获取领域知识。
  • 知识图谱往往需要的是图数据库（如 Neo4j）。
• 实体识别是从半结构化数据或非结构化数据中获取知识的重要方法。

NER 可做词级别的序列标注、也可做字符级别的序列标注。

识别出句子中命名实体的边界与类别的任务称为命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）。 —— 摘自：何晗《自然与语言处理入门》

2、主要方法（导图）

3、标注策略

示例：比如识别人名 PER（person）

人工标注的成本比较高，一般可预先使用基于规则的方法（或其他方法）标注，再进行人工审查。

参考1：命名实体识别的三中标注方法BIO，BIOES，BMES
参考2：命名实体识别（NER）：BiLSTM-CRF原理介绍+Pytorch_Tutorial代码解析

二、CRF 层之 BiLSTM（BiLSTM-CRF）

1、介绍

对于命名实体识别任务，基于神经网络是非常流行和常见的。例如，使用 BiLSTM-CRF （ BiLSTM 双向长短时记忆网络 和 CRF 条件随机场 是两个不同的层在 NER 模型中）结合词或字嵌入的网络模型来进行命名实体识别。

下面将会用 Word2vec + BiLSTM + CRF 网络模型来解释 CRF 层是如何工作的。

1.1 BiLSTM-CRF 模型

数据标签

假设，我们的数据集中有两种实体类型：人名和机构名，因此，在我们的数据集中有 5 种实体标签。

BiLSTM-CRF 模型

1.2 添加 CRF 层的好处

如果我们不加 CRF 层

CRF 层可以从训练数据学习限制

2、CRF 层

在 CRF 层的损失函数中，我们有两种类型的分数 ① Emission score（发射分数）、② Transition score（转移分数），这两分数是 CRF 层的关键。

2.1 Emission score 发射分数

2.2 Transition score 转移分数

2.3 CRF loss function 损失函数

本部分内容：CRF 的损失函数（由真实路径分数和所有可能路径的总分数构成）

2.4 Real path score 真实路径分数

本部分内容：了解如何去计算一个句子真实标签的分数

2.5 The score of all the possible paths 所有可能路径的总分数

本部分内容：学习如何去计算所有可能路径的总分数，并用一个一步步的例子来讲解

2.6 Infer the labels for a new sentence 预测一个新句子的标签

本部分内容：当应用模型到测试集上时，探索如何预测一个新的句子的标签（如：句子中每个单词的词性）

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—— 说明：本文写于 2022.12.30-12.31、2023.1.1-1.3