轻松入门自然语言处理系列 专题9 基于特征工程+CRF的实体识别

前言

CRF（Conditional Random Fields）是一种基于统计学习的序列标注模型，适用于自然语言处理任务中的序列标注问题，如词性标注、命名实体识别、句法分析等。其中，命名实体识别就是一种实体识别任务，它的目的是从一段文本中识别出包含人名、地名、组织机构名等实体信息。

CRF模型的特点在于它能够对输入序列进行全局优化，以求得最大可能序列的标注结果。CRF模型的训练过程就是学习如何计算标注序列的概率，并求得训练数据中所有标注序列概率的最大值，以用于预测新的未知数据的标注。

在实体识别任务中，CRF模型通常将输入文本表示成一个序列，然后对序列中每个位置上的词语进行标注，标注出它是否是实体，如果是实体则标注出实体类型。CRF模型不仅能够利用当前位置的信息来进行标注，还可以利用前后文的信息来进行全局优化，从而提高实体识别任务的准确率。

一、使用CRF进行实体识别

1.数据标注基础

实体识别的第一步是获取标注的数据，即进行标注数据，工业界每个领域可能都有自己的专有数据。命名实体识别NER可以看作一个序列标注问题。有2个常用的标注体系：

• BIO

  成分：

  • B：beginning，表示一个实体的开始部分。

  • I：inside，表示一个实体除开始部分的其他部分。

  • O：outside，表示非实体部分。

  举例：小明