命名实体识别理论与代码

本文介绍了命名实体识别(NER)的基本概念、应用和分类,重点探讨了机器学习方法中的CRF模型和深度学习方法,特别是BiLSTM-CRF模型的工作原理。BiLSTM-CRF结合LSTM的长距离依赖处理能力和CRF的全局优化,已成为NER领域的主流模型。

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命名实体识别简介

NER是自然语言处理中的一项基础任务,应用范围非常广泛。

命名实体一般指的是文本中具有特定意义或者指代性强的实体,通常包括人名、地名、组织机构名、日期时间、专有名词等。

NER系统就是从非结构化的输入文本中抽取出上述实体,并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体,比如产品名称、型号、价格等。因此实体这个概念可以很广,只要是业务需要的特殊文本片段都可以称为实体。
学术上NER所涉及的命名实体一般包括3大类(实体类,时间类,数字类)和7小类(人名、地名、组织机构名、时间、日期、货币、百分比)。

实际应用中,NER模型通常只要识别出人名、地名、组织机构名、日期时间即可,一些系统还会给出专有名词结果(比如缩写、会议名、产品名等)。货币、百分比等数字类实体可通过正则搞定。另外,在一些应用场景下会给出特定领域内的实体,如书名、歌曲名、期刊名等。

NER是NLP中一项基础性关键任务。从自然语言处理的流程来看,NER可以看作词法分析中未登录词识别的一种,是未登录词中数量最多、识别难度最大、对分词效果影响最大问题。同时NER也是关系抽取、事件抽取、知识图谱、机器翻译、问答系统等诸多NLP任务的基础。

NER当前并不算是一个大热的研究课题,因为学术界部分学者认为这是一个已经解决的问题。当然也有学者认为这个问题还没有得到很好地解决,原因主要有:命名实体识别只是在有限的文本类型(主要是新闻语料中)和实体类别(主要是人名、地名、组织机构名)中取得了不错的效果;与其他信息检索领域相比,实体命名评测预料较小,容易产生过拟合;命名实体识别更侧重高召回率,但在信息检索领域,高准确率更重要;通用的识别多种类型的命名实体的系统性能很差。

方法

机器学习方法

在基于机器学习的方法中,NER被当作序列标注问题。利用大规模语料来学习出标注模型,从而对句子的各个位置进

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