自然语言处理-命名实体识别实验（CRF条件随机场实现）

一、概念

        命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）中的“命名实体”一般是指文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体，可分为三大类（实体类、时间类和数字类）和七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）。

        命名实体识别的任务就是识别出文本中的命名实体，通常分为两个过程：实体边界识别和实体类别的确定。

二、问题转化

中文命名实体识别的本质就是序列标注。

        设定３种命名实体标注符号PER、LOC、ORG分别代表人名、地名、机构名；3种命名实体标注符号B、I、O分别代表实体开始、实体中间、其它。

        这样就有７种标记L=｛B-PER，I-PER，B-LOC，I-LOC，B-ORG，I-ORG，O}，这样就把命名实体识别转换成了每个字的分类问题。例如：

尼克松是一个人名吧，那就把开始的一个字‘尼’标注为 实体开始 ，即B-PER，其他的字标注为实体中间，即I-PER，依次类推标注其他命名实体。

这样就可以用分类模型去做了吧，但要注意以下几点：

• 中文词灵活多变：有些词语在不同语境下可能是不同的实体类型，辽宁有个市叫“沈阳”，也有一些人名叫“沈阳”。有些取名叫“高富帅”，但“高富帅” 是一个现代流行的形容词。
• 中文词的嵌套情况复杂：一些中文的命名实体中常常嵌套另外一个命名实体，如“北京大学附属中学”
• 中文词存在简化表达现象：通常对一些较长的命名实体词进行简化表达，如“北京大学”通常简化为“北大”，“北京大学附属中学”通常简化为“北大附中”

所以也并不是一个简单的分类，要把这些问题都考虑进模型中。

三、方法

主要有三大类方法

有了方法，那就构建模型呗，下面是基于统计的模型

四、CRF模型

这里简单介绍一下CRF模型，

        **条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）**是一种用于序列标注的概率图模型，广泛应用于自然语言处理任务，如命名实体识别（NER）、词性标注等。   

        CRF模型思想主要来源于最大熵模型。观察序列 X 和标注序列 Y 的条件概率 P(Y∣X)，直接最大化条件概率来训练模型，相对于HMM和最大熵马尔可夫模型（MEMM），CRF模型它没有HMM那样严格的独立性假设，克服了MEMM标记偏置的缺点。

• 序列标注任务：给定输入序列 ，预测对应标注序列 。
• CRF假设 Y 的条件概率可以通过一个图结构建模，常用的是线性链CRF。

1. 特征设计

        因为输入序列X一般是一段文本序列，机器学习算法是不能直接使用的，需要将它们转化成机器学习算法可以识别的数值特征，然后再交给机器学习的算法进行操作。对于序列标注问题，需要先对输入序列进行特征提取。

        &#