Python与自然语言处理——词性标注与命名实体识别（一）_jieba命名实体识别

词性标注与命名实体识别（一）

词性标注

词性标注简介

• 词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并标注的过程。
• 中文特点：
  • 一个词的词性是不固定的
  • 但从整体上看，一个词常用的只有1、2种词性（特别是实词）

词性标注规范

词性标注一般需要一定的标注规范，如将词分为名词、形容词、动词等。中文领域尚无统一标准，常用的包括：

• 北大的词性标注集
• 宾州词性标注集

这里我们使用北大词性标注集：

Jieba的词性标注

• 标注流程如下
  • 首先通过正则表达式判断是否为汉字，若符合表达式则判定为汉字

  re_han_internal=re.compile("[\u4E00-\u9FD5a-zA-Z0-9+#&\._]+)")
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  • 然后基于前缀词典构建有向无环图，进一步计算最大概率路径，同时在前缀词典中找出它所分出的词性，若未找到则设置为“未知”
  • 若是汉字则根据正则表达式继续匹配，赋予“未知”、“数字”和“英语”。
• 代码示例

######词性标注######
import jieba.posseg as psg

sent="中文分词是文本处理不可或缺的一步！"
seg_list=psg.cut(sent)
print(' '.join(['{0}/{1}'.format(w,t) for w,t in seg_list]))
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• 显示结果

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中文/nz 分词/n 是/v 文本处理/n 不可或缺/l 的/uj 一步/m ！/x

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命名实体识别（NER）

命名实体识别简介

• 目标：识别语料中的人名、地名、组织机构名等命名实体。
• 命名实体
  • 三大类：实体类、时间类以及数字类
  • 七小类：人名、地名、组织机构名、时间、日期、货币和百分比
• 还存在的问题
  • 只在有限的文本类型和实体类型取得了效果
  • 实体命名评测语料较小，容易过拟合
  • 更侧重高召回率
  • 通用的识别多种类型的命名实体系统性差
• 中文命名实体识别的主要难点
  • 各类命名实体的数量众多
  • 命名实体的构成规律复杂
  • 嵌套情况复杂
  • 长度不确定
• 主要方法
  • 基于规则
  • 基于统计
  • 混合方法

基于随机条件场的命名实体识别

• 随机条件场的定义
  设$X=\left(X_1,X_2,\cdots ,X_n\right)$和$Y=\left(Y_1,Y_2,\cdots ,Y_m\right)$是联合随机变量，若随机变量$Y$构成一个无向图$G=\left(V,E\right)$表示的马尔可夫模型，则其条件概率分布$P\left(Y|X\right)$称为条件随机场（CRF），即
  $$P\left(Y_v|X,Y_w,w̸=v\right)=P\left(Y_v|X,Y_w,w\sim v\right)$$
  其中$w\sim v$表示图 G = (