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- - 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：

实体边界识别 ：确定文本中实体的开始和结束位置。
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
B	Begin，表示实体片段的开始
I	Inside，表示实体片段的中间
M	Middle，表示实体片段的中间（用于BMES）
E	End，表示实体片段的结束
S	Single，表示实体片段为单个字或单词
O	Other，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
在这里插入图片描述

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。
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）。
标注方法（如 BIO 、 BMES 、 BIOES ）提供了不同的方式来标注实体的边界和类别。
BIO 标注法是最基本的标注方法，而 BMES 和 BIOES 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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