13、中文命名实体识别的多特征融合与半联合标注方法

中文命名实体识别的多特征融合与半联合标注方法

1. 引言

命名实体识别（NER）在文本挖掘应用中具有重要地位。英文NER已经取得了较高的性能，但中文NER仍有很大的提升空间。命名实体是包含预定义名称的短语，如人名、地名和组织机构名等。NER是从文本中提取这些命名实体的过程，广泛应用于问答系统、关系抽取和社交网络分析等领域。

由于中文句子中没有明显的词分隔符，词法分析问题使得中文NER变得尤为困难。为了提高中文NER的性能，研究人员提出了多种方法，本文将介绍多特征融合的方法以及一种新颖的半联合标注方法。

2. 多特征融合的中文命名实体识别

2.1 局部特征

在提取局部特征时，需要考虑两种上下文信息：内部词汇信息和外部上下文信息。例如，在字符序列“ 者 者者 记记记记 者 记记 ”中，某个候选词会有对应的内部词汇信息和外部上下文信息。

通过特征模板从训练语料中提取候选特征。特征模板是一种提取特征的模式，一个模板可能对应多个特征，一组上下文和候选词也可能对应多个特征。以下是部分特征模板：
| 模板编号 | 特征描述 |
| — | — |
| (1#) | C - 4：前第四个字符 |
| (2#) | C - 3：前第三个字符 |
| (3#) | C - 2：前第二个字符 |
| (4#) | C - 1：前一个字符 |
| (5#) | C0：当前字符 |
| (6#) | C0：当前词是否在列表(2)中 |
| (7#) | C0：当前词是否在列表(3)中 |
|… |… |

使用这些特征模板