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序列标注(Sequense Tagging)是NLP中最基础的任务,应用十分广泛,如分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、语义角色标注、槽位抽取(Slot Filling)等实质上都属于序列标注范围。
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),是指识别文中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说,命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中的三大类命名实体(实体列、时间类、数字类)、七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币、和百分比)。
1.实体边界识别;
2.确定实体类别(人名、地名、机构名或其他)
进行命名实体识别时,通常需要对每个字进行标注,中文为单个字,英文为单词、空格分割。标注标签类型如下表所示
类型:说明
B:Begin,代表实体片段的开始
I :Internediate,代表实体片段的中间
M:Middle,代表实体片段的中间
E:End,代表实体片段的结束
S:Single,代表实体片段的单个字
O:Other,代表字符不为任何实体
1.BIO:标识实体的开始、中间和非实体部分
2.BMES:增加S单个实体情况的标注
3.BIOSE:增加E实体的结束标识
·B-X 代表实体X的开头
·I-X 代表实体X的中间或结尾
·O代表不属于任何类型的实体
我 O 是 O 李 B-PER 果 I-PER 冻 I-PER , O 我 O 爱 O 中 B-ORG 国 I-ORG , O 我 O 来 O 自 O 四 B-LOC 川 I-LOC 。 O
·B 表示一个词的词首位置
·M 表示一个词的中间位置
·E 表示一个词的末尾位置
·S 表示一个单独的字词
我 S
是 S
四 B
川 M
人 E
·B 表示开始
·I 表示内部
·O 表示非实体
·E 表示实体尾部
·S 表示该词本身就是一个实体
我 O 是 O 李 B-PER 果 I-PER 冻 E-PER , O 我 O 爱 O 中 B-LOC 国 E-LOC , O 我 O 来 O 自 O 四 B-LOC 川 E-LOC 。 O
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