基于python BiLSTM-CRF的命名实体识别 附完整代码_代码 crf文本分类

完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87427497

实验一、中文分词实现

1.1 问题描述

中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。它是信息提取、信息检索、机器翻译、文本分类、自动文摘、语音识别、文本语音转换、自然语言理解等中文信息处理领域的基础。

1.1.1 基础任务

实现基于词典的分词算法

实验一资料包下的“Dictionary_based”文件夹中提供了基础词典和分词算法的大致框架。分词算法的核心部分需要大家完成，实验中提供了若干测试样本用以帮助大家判断算法是否正确实现。

实现基于统计学习的分词算法

实验中给出 Bi-LSTM+CRF 模型的基础实现，相关代码及说明文档位于实验一资料包下的“Bi-LSTM+CRF”文件夹下。请根据给定的实验资料中 README.md 文件配置相应实验环境，说明：（1）提供源码 PyTorch 语言编写（可根据个人掌情况用其他语言编写），默认运行版本是 CPU 版本；（2）如希望运行 NPU 版本，大家可跟任课老师联系，申请华为云资源运行（需提前统计名单：姓名 + 学号 + 个人手机号码 + 邮箱）；

1.1.2 选做任务

优化基础任务中实现的分词器，可考虑的优化方案有：

• 修改网络结构，例如引入 BERT 等预训练语言模型；

• 与命名实体识别算法相互配合，减少对命名实体的错误分割；

• 构造合适的词典集（可扩充 + 人工整理）；

• 实现新词发现（登录）功能，识别测试集中的新词（未登录词）；

• 调整、优化模型训练过程中的超参数。

完成优化后对测试文件“Bi-LSTM+CRF/data/test.txt”进行分词，分词结果保存到.txt 文件中 utf-8 编码，词与词之间以空格分隔，每个测试样本占一行。文件“Bi-LSTM+CRF/cws_result.txt”中给出了输出示例。提交分词结果后，依据单词级别的 F1-score 进行评判，决定选做部分的实验分数。

单词级别的 F1-score 的计算方式如下：

• Gold: 共同 创造 美好 的 新 世纪 —— 二 ○○ 一年 新年 贺词

• Hypothesis: 共同 创造 美 好 的 新 世纪 —— 二 ○○ 一年 新年 贺词

• Precision = 9 / 11 = 0.818

• Recall = 9 / 10 = 0.9

• F1-score = 2PrecisionRecall/(Precision+Recall)=0.857

1.2 模块设计-基于词典

1.2.1 前向最大匹配

从待分词句子的左边向右边搜索，寻找词的最大匹配。我们需要规定一个词的最大长度，每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配，如果没有找到，就缩短长度继续寻找，直到找到字典中的词或者成为单字。

算法流程如下：

• （1）从待分词子串中从前往后取出 max_len 个字，然后扫描分词字典，测试该 max_len 个字的子串是否在字典中；

• （2）如果存在，则从待分词子串中删除掉该 max_len 个字的子串，重新按照规则取子串，重复（1）；

• （3）如果不存在于字典中，则减少该子串的最右一个字，之后重复（1）。

1.2.2 后向最大匹配

从待分词句子的右边向左边搜索，寻找词的最大匹配。同样，我们也需要规定一个词的最大长度，每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配，如果没有找到，就缩短长度继续寻找，直到找到字典中的词或者成为单字。

算法流程如下：

• （1）从待分词子串中从后往前取出 max_len 个字，然后扫描分词字典，测试该 max_len 个字的子串是否在字典中；

• （2）如果存在，则从待分词子串中删除掉该 max_len 个字的子串，重新按照规则取子串，重复（1）；

• （3）如果不存在于字典中，则减少该子串的最左一个字，之后重复（1）。

1.2.3 双向最大匹配

将前向最大匹配算法和后向最大匹配算法进行比较，从而确定正确的分词方法。

算法流程如下：

• （1）比较前向最大匹配和后向最大匹配结果；

• （2）如果分词结果相同，返回其中任意一个；

• （3）如果分词结果不同：

• 比较两者分词总数量，数量高者罚分；

• 比较两者分词中单字词数量，单字词多者罚分；

• 比较两者分词中非字典词数量，非字典词多者罚分；

• 选择罚分最少的作为最终结果。

1.3 模块设计-基于统计学习

1.3.1 data_u.py

• getist：单个分词转换成 tag 序列。按行读入数据，并分析各个字对应的标签，然后返回分析结果。

• handle_data：处理数据，并保存至 save_path。按行读取对应文件中的数据，并做相应的处理，然后把处理的结果保存到 data_save.pkl 中。

1.3.2 dataloader.py

读取通过 data_u.py 处理完后的文件 data_save.pkl，并将其向量化。

1.3.3 infer.py

通过已经训练好的模型，完成对测试文件的分析，并将分词结果保存到 cws_result.txt 文件中。

1.3.4 model.py

• init_hidden：通过 torch.randn 函数进行初始化操作。

• _get_lstm_features：获取 LSTM 框架。

• forward：预测每个标签的 loss 值，以减少无效预测。

• infer：采用 Bi-LSTM+CRF 的基础结构的分析结果。

1.3.5 run.py

采用小批量梯度下降法，对模型进行训练，使得 loss 值降低。

小批量梯度下降，是对批量梯度下降以及随机梯度下降的一个折中办法。其思想是：每次迭代 使用 batch_size 个样本来对参数进行更新，每次使用一个 batch 可以大大减小收敛所需要的迭代次数，同时可以使收敛到的结果更加接近梯度下降的效果。

1.4 代码实现-基于词典

1.4.1 前向最大匹配

defforward_mm_split(self,fmm_text):"""
正向最大匹配分词算法
:param fmm_text:待分词字符串
:return:分词结果，以list形式存放，每个元素为分出的词
"""# 字词列表，存放分词结果word_list=[]# 用于记录分词的起始位置count=0# 字或词当前的长度word_len=self.max_lenwhileword_len>0andcount<len(fmm_text):word=fmm_text[count:count+word_len]word_len=len(word)if(wordinself.words)or(wordinself.delimiter):word_list.append(word)count=count+word_lenword_len=self.max_lenelse:word_len=word_len-1returnword_list

1.4.2 后向最大匹配

defreverse_mm_split(self,rmm_text):"""
逆向最大匹配分词算法
:param rmm_text:待分词字符串
:return:分词结果，以list形式存放，每个元素为分出的词
"""# 字词列表，存放分词结果word_list=[]# 用于记录分词的末尾位置count=len(rmm_text)# 字或词当前的长度word_len=self.max_lenwhileword_len>0andcount>0:ifcount<=word_len:word=rmm_text[:count]else:word=rmm_text[(count-word_len):count]word_len=len(word)if(wordinself.words)or(wordinself.delimiter):word_list.insert(0,word)count=count-word_lenword_len=self.max_lenelse:word_len=word_len-1returnword_list

1.4.3 双向最大匹配

defbidirectional_mm_split(self,bi_text):"""
双向最大匹配分词算法
:param bi_text:待分词字符串
:return:分词结果，以list形式存放，每个元素为分出的词
"""# 前向最大匹配得到的分词结果forward=self.forward_mm_split(bi_text)# 后向最大匹配得到的分词结果reverse=self.reverse_mm_split(bi_text)# 总词数forward_total_words=len(forward)reverse_total_words=len(reverse)# 单字词个数forward_single_words=0reverse_single_words=0# 非字典词数forward_illegal_words=0reverse_illegal_words=0# 罚分，分值越低，表明结果越好forward_score=0reverse_score=0ifforward==reverse:returnforwardelse:# 统计前向匹配的各个词情况
	forwordinforward:iflen(word)==1:forward_single_words+=1ifwordnotinself.words:forward_illegal_words+=1# 统计后向匹配的各个词情况
	forwordinreverse:iflen(word)==1:reverse_single_words+=1ifwordnotinself.words:reverse_illegal_words+=1# 计算罚分
	ifforward_total_words<reverse_total_words:reverse_score+=1
	else:forward_score+=1
	ifforward_illegal_words<reverse_illegal_words:reverse_score+=1
	else:forward_score+=1
	ifforward_single_words<reverse_single_words:reverse_score+=1
	else:forward_score+=1# 比较罚分情况，罚分最小的选做最终结果
	ifforward_score<reverse_score:
		returnforward
	else:
		returnreverse

1.5 运行结果

利用实验包已给出的代码框架，实现完对应的匹配函数后，运行测试样例。

（1）基于词典的中文分词，得到输出结果如下：

（2）基于统计学习的中文分词，将输出的分词文件进行在线测评，结果如下：

1.6 实验小结

实验中总体的代码框架已给出，需要实现的部分为前向最大匹配、后向最大匹配和双向最大匹配三个核心函数。通过相关资料的参考以及对中文分词的个人理解，能够顺利实现各个匹配模式的实现。

基于统计学习的中文分词代码，由于已经给出了代码框架，所以只是在其基础上做了部分优化，并增加了一部分的训练数据。