8.HanLP实现--命名实体识别_hanlp 命名实体识别

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP

8. 命名实体识别

8.1 概述

1. 命名实体

   文本中有一些描述实体的词汇。比如人名、地名、组织机构名、股票基金、医学术语等，称为命名实体。具有以下共性:

   • 数量无穷。比如宇宙中的恒星命名、新生儿的命名不断出现新组合。
   • 构词灵活。比如中国工商银行，既可以称为工商银行，也可以简称工行。
   • 类别模糊。有一些地名本身就是机构名，比如“国家博物馆”

2. 命名实体识别

   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。由于上述难点，命名实体识别也是一个统计为主、规则为辅的任务。

   对于规则性较强的命名实体，比如网址、E-mail、IBSN、商品编号等，完全可以通过正则表达式处理，未匹配上的片段交给统计模型处理。

   命名实体识别也可以转化为一个序列标注问题。具体做法是将命名实体识别附着到{B,M,E,S}标签，比如， 构成地名的单词标注为“B/ME/S- 地名”，以此类推。对于那些命名实体边界之外的单词，则统一标注为0 ( Outside )。具体实施时，HanLP做了一个简化，即所有非复合词的命名实体都标注为S，不再附着类别。这样标注集更精简，模型更小巧。

命名实体识别实际上可以看作分词与词性标注任务的集成: 命名实体的边界可以通过{B,M,E,S}确定，其类别可以通过 B-nt 等附加类别的标签来确定。

HanLP内部提供了语料库转换工序，用户无需关心，只需要传入 PKU 格式的语料库路径即可。

8.2 基于隐马尔可夫模型序列标注的命名实体识别

之前我们就介绍过隐马尔可夫模型，详细见: 4.隐马尔可夫模型与序列标注

隐马尔可夫模型命名实体识别代码见(自动下载 PKU 语料库): hmm_ner.py

https://github.com/NLP-LOVE/Int