词性标注与命名实体识别

本文详细介绍了词性标注和命名实体识别的基本概念、常用方法和技术。词性标注是自然语言处理的重要预处理步骤,涉及词类划分和标注规范。jieba库提供了词性标注功能,结合规则和统计方法进行。命名实体识别则旨在识别文本中的专有名词,如人名、地名等,常用方法包括HMM、CRF等。条件随机场(CRF)作为命名实体识别的一种有效模型,能够考虑全局信息,相比HMM具有优势。

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Table of Contents

词性标注

简介

词性标注规范

jieba

命名实体识别

简介

基于条件随机场的命名实体识别


词性标注

简介

词性是词汇基本的语法属性,也称为词类。词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴,确定其词性并加以标注的过程。词性标注是很多NLP任务的预处理步骤,如句法分析,经过词性标注后的文本会带来很大的便利性,但也不是不可或缺的步骤。整体上看在中文中,大多数词语,尤其是实词,一般只有一到两个词性,且其中一个词性的使用频率远大于另一个,即使每次都单纯选取最高频词性,也能实现80%准确率。

词性标注最简单的方法是从语料库中统计每个词所对应的高频词性,将其作为默认词性,这样显然还有上升空间。目前较主流的方法是同分词一样,将句子的词性标注作为一个序列标注问题来解决,同样分词中的常用方法,如HMM, CRF都可以在词性标注上使用。

词性标注规范

词性需要有一定的规范,如将词分为名词、形容词、动词,然后用'n' 'adj' 'v'来表示。中文领域尚无统一的标注标准,较为主流的有北大词性标注集合宾州词性标注集。北大词性标注集部分标注词性如下表所示:

    Ag     形语素     形容词性语素。形容词代码为a,语素代码g前面置以A。
    a       形容词      取英语形容词adjective的第1个字母。
 ad     副形词 直接作状语的形容词。形容词代码a和副词代码d并在一起。
 an     名形词 具有名词功能的形容词。形容词代码a和名词代码n并在一起。
    b       区别词      取汉字“别”的声母。
    c       连词        取英语连词conjunction的第1个字母。
    Dg     副语素     副词性语素。副词代码为d,语素代码g前面置以D。
    d       副词     取adverb的第2个字母,因其第1个字母已用于形容词。
    e       叹词     取英语叹词exclamation的第1个字母。
    f        方位词      取汉字“方” 的声母。
 g       语素    绝大多数语素都能作为合成词的“词根”,取汉字“根”的声母。
    h       前接成分   取英语head的第1个字母。
    i        成语        取英语成语idiom的第1个字母。
    j     

### Python 中的词性标注命名实体识别 #### 使用 `spaCy` 进行词性标注命名实体识别 `spaCy` 是一种高效的工业级自然语言处理库,能够快速执行多种任务,包括但不限于分词、词性标注以及命名实体识别。 ```python import spacy # 加载预训练的语言模型 nlp = spacy.load('zh_core_web_sm') text = "Apple正在计划开设第一家英国门店,投资约10亿美元。" doc = nlp(text) print("=== 词性标注 ===") for token in doc: print(f"{token.text}: {token.pos_}") print("\n=== 命名实体识别 ===") for ent in doc.ents: print(f"{ent.text}: {ent.label_}") ``` 上述代码展示了如何通过加载中文版本的小型核心Web管道来解析一段文本并分别打印出每个单词对应的词性和被识别出来的实体及其类别[^2]。 #### Java 中基于 Stanford NLP 的实现方法 对于Java开发者来说,Stanford NLP 提供了一套完整的解决方案用于处理各种自然语言相关的任务: ```java import edu.stanford.nlp.pipeline.*; import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { Properties props; StanfordCoreNLP pipeline; props = new Properties(); props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner"); pipeline = new StanfordCoreNLP(props); String text = "Apple is planning to open its first UK store."; Annotation document = new Annotation(text); pipeline.annotate(document); List<CoreMap> sentences = document.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class); System.out.println("=== Part-of-Speech Tagging ==="); for (CoreMap sentence : sentences) { for (CoreLabel token : sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class)) { String word = token.get(CoreAnnotations.TextAnnotation.class); String pos = token.get(CoreAnnotations.PartOfSpeechAnnotation.class); System.out.printf("%s: %s\n", word, pos); } } System.out.println("\n=== Named Entity Recognition ==="); for (CoreMap sentence : sentences) { for (CoreLabel token : sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class)) { String ne = token.get(CoreAnnotations.NamedEntityTagAnnotation.class); if (!ne.equals("O")) { String entity = token.get(CoreAnnotations.TextAnnotation.class); System.out.printf("%s: %s\n", entity, ne); } } } } } ``` 这段程序首先配置了一个包含多个功能模块(如分词、分割句子、POS标记等)的核心NLP流水线实例;接着创建了一个文档对象并将待分析字符串赋给它;最后调用了pipeline的方法完成整个流程,并遍历输出了词语其相应的词性标签及命名实体信息[^3]。
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