当前位置 博文首页 > DAYceng：【NLP学习其一】什么是命名实体识别NER?
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词（实体），主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来。
例如有一段文本:天津市空港经济区
我们要在上面文本中识别一些区域和地点,那么我们需要识别出来内容有:
NER的识别靠的是标签，在长期使用过程中，有一些大家使用比较频繁的标签，这里有个网站可以参考
https://spacy.io/api/data-formats?source=post_page---------------------------
识别上述例子我们使用了以下几个标签：
你肯定很关心“B”和“I”是什么意思？为什么一个实体会对应两个标签？（除O之外）下面会进行解释
首先说明，在文本中我们是以字为单位进行标注的
那么“B”和“I”是什么东西？
“B”是Begin的缩写，“I”我不知道是什么的缩写（如果你知道可以在评论区留言）
我们知道实体一般是一个词，因此用来表示它的文字应该有多个
而“B”就是用来表示某个实体开头的第一个字的（英文实体则为单词）
如：
天津市可以表示为
天（B-LOC）津（I-LOC）市（I-LOC）
#以B-LOC开头后面必须全为某某LOC，不能出现别的标签，比如B-PER后面跟个I-LOC就不行
#在训练的时候，我们通常会再加一个概率图模型来减少上述错误的发生，如HMM等
纽约New York可以表示为
New（B-LOC） York（I-LOC）
人名同理不再举例
“O”则表示文本中不相关的字
如：
小红想去二空螺蛳粉嗦粉
上述文本中，除了“小红”和“二空螺蛳粉”以外的字都是“O"(前提是你不关心这些字)
注：除了上述标注方法外的标注均为非法标注
那么?的HMM又是什么?
隐马尔可夫模型，即HMM，是概率图模型的一种,属于生成模型。
笼统的说,我们在上面谈论的"BIO"的实体标签,就属于一种不可观测的隐状态,而HMM模型就是描述由隐状态序列(实体标记)生成可观测结果(可读文本)的过程.
在我们讨论NER的问题当中,隐状态序列是实体标记序列,而可观测序列是我们可读的原始语料文本序列.
如：
隐藏状态序列：（B-LOC）（I-LOC）（I-LOC）
观测状态序列： 天 津 市
这只是HMM用于NER标签时的情况
我们还可以举个例子将HMM思想拓展一下
假如我在打游戏，这时我突然想起一个人，然后我看通讯录找到他的名字给他打电话
上述例子中，
想起的这个人就是隐藏状态；
他的名字就是观测结果；
而我举例用的整段话就是HMM模型本身（因为它描述了一个过程）
