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通俗易懂:序列标注与命名实体识别(NER)概述及标注方法解析

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目录

      • 一、序列标注(Sequence Tagging)
      • 二、命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)
        • **命名实体识别的作用**
        • **命名实体识别的常见实体类别** :
      • 三、标签类型
      • 四、序列标注的三种常见方法
        • 1. **BIO(Begin, Inside, Outside)标注法**
        • 2. **BMES(Begin, Middle, End, Single)标注法**
        • 3. **BIOES(Begin, Inside, Outside, End, Single)标注法**
      • 五、应用与总结
      • 六、 实体识别相关参考

一、序列标注(Sequence Tagging)

序列标注 是自然语言处理(NLP)中的一项基础任务,旨在为文本中的每个元素(如词或字符)分配一个标签。序列标注任务通常应用于多种 NLP 任务中,包括但不限于:

  • 分词 :将连续的文本分割成词或子词。
  • 词性标注(POS tagging) :为每个词分配其词性标签(如名词、动词、形容词等)。
  • 命名实体识别(NER) :识别并标注文本中的命名实体(如人名、地名、组织名等)。
  • 关键词抽取 :从文本中提取出具有重要意义的词语。
  • 语义角色标注(SRL) :识别句子中的谓词和论元,并标注其语义角色。
  • 槽位抽取(Slot Filling) :从用户输入中提取关键信息(如日期、地点、时间等)。

序列标注的任务是从一个序列(如词语或字符组成的序列)中识别并标注出相应的信息,通常每个元素都被赋予一个标签。


二、命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)

命名实体识别(NER) 是序列标注中的一个重要任务,它的目标是从文本中识别并分类特定意义的实体,通常包括人名、地名、组织名、日期、时间等专有名词。

命名实体识别的作用

命名实体识别是自然语言处理的一个重要组成部分,它在多个应用领域中扮演着基础工具的角色:

  • 信息提取 :从大规模文本中提取结构化信息,如人名、地名、日期等。
  • 问答系统 :帮助系统理解用户的问题,从而准确提供答案。
  • 语法分析与句法分析 :通过识别实体,有助于文本的进一步理解和分析。
  • 机器翻译 :确保翻译中专有名词(如人名、地名)不发生错误翻译。
  • Semantic Web 的元数据标注 :帮助将信息标注为机器可读的元数据。

NER 的任务通常包括:

  1. 实体边界识别 :确定文本中实体的开始和结束位置。
  2. 实体类别分类 :为实体分配具体的类别标签(例如人名、地名、组织名等)。
命名实体识别的常见实体类别
  • 人名(PERSON)

  • 地名(LOCATION)

  • 机构名(ORGANIZATION)

  • 时间(DATE)

  • 日期(DATE)

  • 货币(MONEY)

  • 百分比(PERCENT)

  • 人名(PERSON)

  • 地名(LOCATION)

  • 机构名(ORGANIZATION)

  • 时间(DATE)

  • 日期(DATE)

  • 货币(MONEY)

  • 百分比(PERCENT)


三、标签类型

在进行命名实体识别时,文本中的每个字(中文)或每个单词(英文)都需要被标注一个标签。常见的标签类型包括:

标签说明
BBegin,表示实体片段的开始
IInside,表示实体片段的中间
MMiddle,表示实体片段的中间(用于BMES)
EEnd,表示实体片段的结束
SSingle,表示实体片段为单个字或单词
OOther,表示非实体部分

这些标签帮助模型识别文本中实体的边界,并标记出哪些部分属于实体,哪些部分属于非实体。


四、序列标注的三种常见方法

1. BIO(Begin, Inside, Outside)标注法

BIO 是一种常用的序列标注方法,标记实体的开始、中间和非实体部分。

  • B :实体的开始。
  • I :实体的中间部分。
  • O :不属于任何实体的部分。

样例

我 O
是 O
李 B-PER
果 I-PER
冻 I-PER
, O
我 O
爱 O
中 B-ORG
国 I-ORG
, O
我 O
来 O
自 O
四 B-LOC
川 I-LOC
。 O

其中:

  • B-PER 表示人名的开始。
  • I-PER 表示人名的中间部分。
  • O 表示非实体部分(如标点符号)。
2. BMES(Begin, Middle, End, Single)标注法

BMES 是对 BIO 的扩展,增加了对单词中每个部分(包括单独的字或词)的标记。

  • B :实体的开始。
  • M :实体的中间部分。
  • E :实体的结束。
  • S :单个字或单词即为一个实体。

样例

我 S
是 S
四 B
川 M
人 E

其中:

  • B 表示实体的开始(一个词的开始)。
  • M 表示实体的中间部分。
  • E 表示实体的结束(一个词的结尾)。
  • S 表示单个词或字作为一个实体。
3. BIOES(Begin, Inside, Outside, End, Single)标注法

BIOES 是对 BIO 和 BMES 的进一步扩展,添加了一个“实体结束”(E)和“单个实体”(S)的标记,支持更详细的标注。

  • B :实体的开始。
  • I :实体的中间部分。
  • O :非实体部分。
  • E :实体的结束。
  • S :实体本身即为单个字或单词。

样例

我 O
是 O
李 B-PER
果 I-PER
冻 E-PER
, O
我 O
爱 O
中 B-LOC
国 E-LOC
, O
我 O
来 O
自 O
四 B-LOC
川 E-LOC
。 O

在这个样例中:

  • B-PER 表示人名的开始。
  • I-PER 表示人名的中间部分。
  • E-PER 表示人名的结束。
  • O 表示非实体部分。

五、应用与总结

应用参考:https://tech.meituan.com/2020/07/23/ner-in-meituan-nlp.html
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  1. 序列标注 是 NER、分词、词性标注等 NLP 任务的基础,其核心任务是为文本中的每个元素分配标签。
  2. 命名实体识别(NER) 是序列标注中的一个重要应用任务,目标是识别文本中的实体并为其分配类别标签(如人名、地名、组织名等)。
  3. 标注方法(如 BIOBMESBIOES )提供了不同的方式来标注实体的边界和类别。
  4. BIO 标注法是最基本的标注方法,而 BMESBIOES 方法则扩展了标注的细粒度,增加了对单个词和实体尾部的标注。

通过这些标注方法,机器能够理解文本中的实体信息,为更高层次的自然语言理解和处理任务打下基础。

六、 实体识别相关参考

中文名称:https://blog.csdn.net/u010099080/article/details/104881167
https://blog.csdn.net/scgaliguodong123_/article/details/121303421
https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/16599009.html
https://zh-cn.shaip.com/blog/named-entity-recognition-and-its-types/
https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER/tree/master
https://github.com/CLOVEXCWZ/NER_DEMO

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