19、法语监督式命名实体识别与语义消歧新方法

法语监督式命名实体识别与语义消歧新方法

1. 法语命名实体识别（NERC）概述

命名实体识别与分类（NERC）任务旨在检测文本中特定实体的词汇单元，并确定这些单元所指的实体类型，如人物、地点、组织等。该任务通常包含两个步骤：一是检测文本中的命名实体，二是使用预定义的类别对检测到的命名实体进行正确分类。目前，与英语或西班牙语相比，法语可用的自然语言处理（NLP）工具较少。为解决这一问题，研究人员致力于构建法语的先进NLP组件，并将其提供给研究界。

2. NERC主要方法

NERC的主要方法可分为基于知识、监督式、半监督式和无监督式：
- 基于知识的系统 ：早期开发，基于有限状态机和规则集，但开发成本高，难以移植到其他语言。
- 监督式学习 ：目前最广泛使用的方法，包括隐马尔可夫模型、决策树和最大熵模型等。不过，该方法需要大量标记数据，且模型在特定领域的准确性依赖于训练语料库。
- 半监督式系统 ：先学习一个分类器，然后使用未标记数据进行改进，常用大型词汇资源如维基百科。
- 无监督式方法 ：暂未在文中详细提及。

3. 数据集

为创建Apache OpenNLP法语NERC模型，研究使用了ESTER语料库。该语料库基于超过1700小时的广播新闻数据（来自6个法国广播频道），其中100小时被手动转录。语料库包含120万个单词，词汇量为37,000个单词，有74,082个命名实体（15,152个唯一命名实体），标记有大约30个类别，可归纳为8种主要类型