@lianjizhe
2018-07-20T15:34:14.000000Z
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CRF
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本文主要是对近期做的命名实体识别做一个总结，会给出构造一个特征的大概思路，以及对比所有构造的特征对结构的影响。先给出我最近做出来的特征对比：
| 特征 | F1值 | 精度 | 召回率 |
|---|---|---|---|
| 字 | 0.8399 | 0.8472 | 0.8327 |
| 字+词性+边界 | 0.8711 | 0.8839 | 0.8589 |
| 字+词性+边界+实体指示词 | 0.8856 | 0.9076 | 0.8649 |
| 字+词性+边界+特征词 | 0.8847 | 0.8990 | 0.8709 |
| 字+词性+边界+实体指示词 +特征词 | 0.8853 | 0.8994 | 0.8718 |
| 字+词性+边界+常用词 | 0.928 | 0.9382 | 0.9182 |
| 字+词性+边界+特征词+常用词 | 0.9293 | 0.9381 | 0.9207 |
| 字+词性+边界+实体指示词+特征词+常用词 | 0.9261 | 0.9334 | 0.9191 |
- 整体操作流程
- 特征的构造思路
- 用CRF++训练模型
- 用CRF++测试模型并计算F1值
- 构造特征，然后合并，格式要符合CRF++训练的格式
- 撰写对应的特征模板
- 用CRF++训练模型
- 用CRF++测试模型并计算F1值
1) 构造词性
用jieba标注分词即可，直接调用jieba
2）构造词语边界特征
迈 B向 E充 B满 M希 M望 E的 W新 B世 M纪 E
思路：
我们把句子先用jieba进行分词，然后遍历所有的词，用len函数判断这个词的长度，如果长度是1，那么标记为W，否则首部(word[0])标记为B，中间(word[1:-1])标记为M，尾部(word[-1])标记为E
3) 构造实体指示词特征
首先肯定会问什么是实体指示词呢？
在中文中，有些词的出现通常标志着该词周围很可能出现相应的命名实体，这样的词，我们称之为命名实体指示词。命名实体指示词是文本中非常有意义的上下文信息，可以有效的帮助识别命名实体。通常可以分为人名指示词、地名指示词和组织名指示词。
比如：温家宝总理主持了政府工作报告。这句话中“总理”这个词很大程度上指示着人名实体温家宝的出现 。
我用人民日报标注语料提取了人名，地名，组织名指示词。先给大家看一下地名指示词大概长什么样子
['向/p','同胞/n','和/c','是/v','发展/vn','历史/n','年/q','人民/n','建设/v','有/v','特色/n','社会主义/n','恢复/v','对/p','主权/n',......]
建立一个实体指示词表的思路：
（1）从人民日报标记语料库中按顺序读取一个词 ；
（2）如果这个词是一个标记了的命名实体则转（3），否则转（1）；
（3）读取当前词左边的 2 个词和右边的 2 个词，组成上下文词汇集合word_text，若当前词左边或者右边的词数少于 2 个，则取尽可能多个；
（4）如果当前词的标记为地名，则在备选地名指示词集合 Indication_l 中查找 word_text中的词，如果找到了，则相应词的频度加 1；否则，将此词加入到 Indication_l 集合 中，该词频度设为 1；
（5）如果当前词是语料中的最后一个词，转（6），否则转（1）；
（6）统计备选备选地名指示词集合 Indication_l中所有词汇在单位语料中出现的频度 f；
（7）如果频度 f 小于阈值(我设置的是20) ，删除该词；
建立好实体指示词表之后就该构建实体指示词这个特征了
a) 先对每句话进行jieba分词，注意是不带标注的jieba分词
b) 遍历每个词，判断这个词是否在我们的实体指示词表里，在的话我们就做个标记是Y，不在的话就标记为N
c) 然后用len函数判断这个词的长度，依次写入我们的标记即可
4) 构造特征词
什么是特征词呢？
比如人名都是以姓氏开头的，所以它的特征词就是姓氏；组织名基本都是以特定的词汇结尾，比如公司，学校，集团等等；地名都是以省，市，国等特定的词结尾。这些都是特征词。这些特征词都可以从百度中查到，我们下载下来，这样就有三个文件。
思路
关于姓氏这个特征词的构造比较简单，因为它只有一个字，我们只需遍历每个字，然后判断这个字是不是在我们的姓氏表里，在的话标记为Y，不在的话标记为N。
中 N共 N中 N央 N总 N书 N记 N、 N国 N家 N主 N席 N江 Y泽 N民 N
关于地名和组织名的特征词构造有点麻烦，因为它是多个字。不过和上面构建实体指示词特征的思路一样
a) 先对每句话进行jieba分词，注意是不带标注的jieba分词
b) 遍历每个词，判断这个词是否在我们的特征词表里，在的话我们就做个标记是Y，不在的话就标记为N
c) 然后用len函数判断这个词的长度，依次写入我们的标记即可
5）构造常用词
什么是常用词呢？
比如常见的人名王伟，张伟等，常见的地名其实就是中国的所有地名，包括各种村什么的，还有常用的组织名，这些都可以从网上找到。这样就可以得到三个文件。
比如组织名"中共中央"就被找到，并标记为Y
中 Y共 Y中 Y央 Y总 N书 N记 N、 N国 N家 N主 N席 N江 N泽 N民 N
和上面构建实体指示词特征的思路一样
a) 先对每句话进行jieba分词，注意是不带标注的jieba分词
b) 遍历每个词，判断这个词是否在我们的常用词表里，在的话我们就做个标记是Y，不在的话就标记为N
c) 然后用len函数判断这个词的长度，依次写入我们的标记即可
6）构造标签
对文本进行jieba标注分词后，我们会得到每个词的词性，然后观察发现，人名标注词性为/nr,组织名是/nt，地名是/ns。这样我们就可以遍历所有的词，先判断词性，再结合前面构造边界的方法便可以构造了。
迈 O向 O充 O满 O希 O望 O的 O新 O世 O纪 O— O— O一 B_TIME九 M_TIME九 M_TIME八 M_TIME年 E_TIME新 B_TIME年 E_TIME讲 O话 O( O附 O图 O片 O1 O张 O) O
7）构造好特征就是合并特征了，我用的是dataframe操作的
下面的特征顺序依次是
(字+词性+边界+地方指示词+组织名指示词+人名指示词+姓氏+地名特征词+组织名特征词+标签)
迈 v B N N N N N N O向 v E N N N N N N O充 nz B N N N N N N O满 nz M N N N N N N O希 nz M N N N N N N O望 nz E N N N N N N O的 uj W Y Y Y N N N O新 nz B N N N N N N O世 nz M N N N N N N O纪 nz E N N N N N N O— x W N N N N N N O— x W N N N N N N O一 m B N N N N N N B_TIME九 m M N N N N N N M_TIME九 m M N N N N N N M_TIME八 m M N N N N N N M_TIME年 m E N N N N N N E_TIME新 t B Y N N N N N B_TIME年 t E Y N N N N N E_TIME讲 n B N N Y N N N O话 n E N N Y N N N O( x W N N N N N N O附 n B N N N N N N O图 n M N N N N N N O片 n E N N N N N N O1 m W Y N N N N N O张 nr W N N N Y N N O) x W N N N N N N O
合并好所有的特征之后这就是划分我们的数据集了，为了计算F1值我们还要把它们划分为训练集(70%)和测试集(30%)。
比如下面的特征模板就是针对
(字+词性+边界+地方指示词+组织名指示词+人名指示词+姓氏+地名特征词+组织名特征词)这几个特征写的
# UnigramU00:%x[-2,0]U01:%x[-1,0]U02:%x[0,0]U03:%x[1,0]U04:%x[2,0]U05:%x[-2,1]U06:%x[-1,1]U07:%x[0,1]U08:%x[1,1]U09:%x[2,1]U10:%x[0,0]/%x[0,1]U11:%x[0,0]/%x[1,0]U12:%x[0,0]/%x[-1,0]U13:%x[-1,0]/%x[0,1]U14:%x[0,0]/%x[1,1]U15:%x[-1,0]/%x[-1,1]U16:%x[-1,0]/%x[-2,0]U17:%x[-2,0]/%x[-2,1]U18:%x[1,0]/%x[2,0]U19:%x[-1,1]/%x[1,0]U20:%x[0,1]/%x[1,0]U21:%x[-2,1]/%x[-1,1]U22:%x[0,1]/%x[-2,1]U23:%x[-1,1]/%x[0,1]U24:%x[-1,1]/%x[1,1]U25:%x[0,1]/%x[1,1]U26:%x[0,1]/%x[2,1]U27:%x[1,1]/%x[2,1]U28:%x[-1,2]U29:%x[-2,2]U30:%x[-1,2]/%x[-2,2]U31:%x[0,1]/%x[-1,2]U32:%x[0,1]/%x[-2,2]U33:%x[0,1]/%x[1,2]U34:%x[0,0]/%x[-1,2]U35:%x[0,0]/%x[-2,2]U36:%x[0,0]/%x[1,2]U37:%x[0,1]/%x[-1,2]/%x[-2,2]U38:%x[-1,2]/%x[0,1]/%x[1,1]U39:%x[-1,2]/%x[-1,1]/%x[0,1]U40:%x[-1,2]/%x[0,1]/%x[0,0]U41:%x[-2,2]/%x[-1,2]/%x[0,1]U42:%x[-2,3]/%x[-1,3]/%x[1,3]%x[2,3]U43:%x[-2,4]/%x[-1,4]/%x[1,4]%x[2,4]U44:%x[-2,5]/%x[-1,5]/%x[1,5]%x[2,5]U45:%x[0,6]U46:%x[0,7]U47:%x[0,8]U48:%x[1,8]U49:%x[2,8]U50:%x[-2,5]/%x[-1,5]/%x[0,6]/%x[1,5]%x[2,5]U51:%x[-2,3]/%x[-1,3]/%x[0,7]U52:%x[-2,4]/%x[-1,4]/%x[0,8]# BigramB
写特征模板首先是要把所有的特征都要罗列进去，然后特征模板里面比如说
“U50:%x[-2,5]/%x[-1,5]/%x[0,6]/%x[1,5]%x[2,5]”这句话的意思就是
当前字是否为姓氏，且它的左边和右边两个字是否为人名指示词%x[-1,5]里面表示[-1行，5列]。0代表的是当前这个字，那么-1不就是代表前一个字么，而那个第五列指的就是第五个特征(注意我构造的特征的顺序，前面有说到)，也就是对应的人名指示词这个特征了
具体操作就看我的简书里关于CRF++训练的操作，那里有详细的介绍。
调用sklearn库即可，非常简单
很重要的一点计算F1值一定记住把预测值和真实值都是O的全部删掉。比如说下面，倒数第二列是真实值，最后一列是预测值。为什么要删掉两列都是O的呢？因为整个数据集这样的太多了，会导致F1值偏高，我之前就把这部分算进去了，结果F1值为0.98，还沾沾自喜，以为自己好厉害
谈 v B N N N N N N O O到 v E N N N N N N O O亚 ns B N N N N N N B_LOCATION B_LOCATION洲 ns E N N N N N N E_LOCATION E_LOCATION金 n B Y N N Y N N O O融 n E Y N N N N N O O风 n B N N N N N N O O波 n E N N N N N N O O, x W N N N N N N O O董 nr B N N N Y N N B_PERSON B_PERSON建 nr M N N N N N N M_PERSON M_PERSON华 nr E N N N N N N E_PERSON E_PERSON说 v W Y Y Y N N N O O: x W N N N N N N O O“ x W N N N N N N O O香 ns B N N N N N N B_LOCATION B_LOCATION港 ns E N N N N N N E_LOCATION E_LOCATION将 d W Y Y Y N N N O O坚 i B N N N N N N O O定 i M N N N N N N O O不 i M N N N N N N O O移 i E N N N N N N O O地 uv W Y N Y N N N O O
用CRF做命名实体识别基本就做到这里了，我们发现(字+词性+边界+特征词+常用词)这几个特征可以达到比较好的效果，F1值为0.9293。再加入特征效果就会下降了，而且训练时间也会加长。后面打算用神经网络来做命名实体识别，目前主流方法是BILSTM-CRF，据说效果是很好的，网上有可以直接用的代码，回来操作一下。希望这篇博文会对大家有所帮助，至少可以帮大家入门命名实体识别。