自然语言处理实验之命名实体识别标注_命名实体识别序列标注

命名实体识别标注

常用的命名实体识别方法：
识别过程一般建模成一个系列标注过程，即给定标注系列C1,C2⋯,Cn(句子),选择一条（概率）最大化的标注路径L1,L2⋯,Ln，
满足函数：
argmaxP(L1, ⋯,Ln | C1, ⋯,Cn)

实验

1. 采用BIO标注
   例子：
   自 然 语 言 处 理 是 人 工 智 能 的 一 个 分 支
   B I I I I I O O O O O O O O O O
2. 运用长短期记忆神经递归网络LSTM和条件随机场CRF

实验主要步骤

数据集：分为训练集和测试集，且都为JSON文件格式。

将clue/train.json文件中text和label部分分别提取出来。如下图：

进行序列标注，此处采用BIO标注模式：

上述函数，返回值是二维句子列表（嵌套结构），最里层的一个列表代表一个句子，列表的一个元素对应句子中的一个字。以及根据相应句子按字为单位根据BIO标注模式标注好的标签（嵌套结构）。

特征：

标签：

统计训练集中的出现的所有标签类别，用字典数据类型进行排序标号。
为接下来 字符—>数字 的步骤做准备，需要做相应的字典映射，方便传入训练模型（神经网络模型不能识别字符）。

神经网络模型定义：
LSTM（长短时记忆网络）：
LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用来解决长序列依赖问题。它通过引入门控机制，包括输入门、遗忘门和输出门，来控制信息的流动，从而有效地捕捉和保留长序列中的信息。LSTM在处理长期依赖关系时相比传统的RNN表现更好，适用于需要记忆长期上下文信息的任务。

CRF（条件随机场）：
CRF是一种判别模型，通常用于序列标注问题。在NLP中，CRF通常用于将标签分配给输入序列的每个元素，如词性标注或命名实体识别。CRF考虑了序列中相邻标签之间的关系，通过建模条件概率来联合考虑整个序列的标签分配。这种条件建模使得CRF在序列标注任务中能够更好地处理标签之间的依赖关系，尤其是在考虑全局一致性时。

结合 LSTM 和 CRF：
在某些任务中，人们常常将LSTM和CRF结合在一起，形成一个端到端的序列标注模型。LSTM用于学习输入序列中的特征表示，然后CRF用于建模标签之间的依赖关系，确保全局一致性。这种结合通常能够提高序列标注任务的性能，尤其是在需要考虑上下文依赖关系的情况下。

接下来就是将 句子train_sentences（一个一个的字）------> 数字：
先利用train_sentences做一个字典，可以先将train_sentences平铺成一维列表，再利用set型数据的构造函数将字去重，然后利用dic型数据将其一一编号，从而得到一个字典。（eg:{‘自’ : 1, ‘然’ : 2, ‘语’ : 3, ‘言’ : 4}）
根据该字典将train_sentences中的字一一映射成数字得到数字编码的二维列表。

类似的操作，将train_labels（BIO序列标注的标签）------> 数字。

然后将训练数据转化为张量。以下是转化为张量的一些好处：

1. 张量是数学运算的基本单位，能够方便地进行线性代数运算，如矩阵乘法、向量运算等，这对于深度学习等领域至关重要。
2. 张量运算可以通过GPU等硬件进行高效并行处理，加速深度学习模型的训练和推断过程。多数深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）基于张量进行模型的构建和训练，因此将数据表示为张量更容易与这些框架集成。
3. 在深度学习中用于计算梯度，这对于反向传播算法和模型优化至关重要。
4. 可以在不同平台上进行传递和存储，支持模型在多种硬件设备上运行，提高了模型的可移植性。

同时我们要保证训练时的每批数据长度相同，若数据长度不够则用0填充。

接下来就是训练过程的展示：
此处设置模型迭代训练15次，学习率0.0005，hidden_dim = 200，emb_dim = 100。

并保存模型。

导入测试集，并将测试集的数据预处理同上述训练集的数据预处理。
用处理好的测试集数据放入模型进行预测并保存预测结果。

注意：这里仅仅只是BIO标注的预测结果的准确率计算，由于O占大多数，所以实体的标注（B、I 的标注）的准确率无法直观的知晓。

计算并绘制混淆矩阵：

根据混淆矩阵来看，模型整体预测效果不错，但由于B-address的出现次数过多，导致模型预测时，出现了其他标签向B-address频繁地预测，而忽视样本数量较少的类别的情况。对预测准确性稍有影响，解决方案是可以针对该标签欠采样、在损失函数中引入类别权重、不平衡学习算法等等。

这里的提取思想是：
模型在序列标注预测时，部分序列的标注没有遵从BIO标注，部分实体的第一个字没有被标注（即没有B-），这里将从‘I-’标注开始的字串中，向前移动一位字符作为‘B-’, 即拓展‘I-’字串前一位字符作为该实体。

举个例子：
真实序列标注是 自 B-xxx 然 I-xxx 语 I-xxx 言 I-xxx 。 O
模型预测的标注是 自 O 然 I-xxx 语 I-xxx 言 I-xxx 。 O

可以看到向前拓展一位字符即为正确的序列标注。
对于模型预测正常的序列标注按照‘B-’开始序列标注，‘I-’为中间序列标注 的方式提取。

提取出来的结果为：

在经过一系列的有点点复杂的格式转换，得到以下结果：


这样就得到了更直观的实体标注的结果对比，发现有些句子会出现标注错误的情况，如上两图中蓝框框住的部分。多标注了一个‘枪’作为了实体。

到这里就可以直观的看到模型预测出的实体、下标范围及其类别预测准确率还是不错滴。