中文命名实体识别及关系提取ppt课件
中文姓名识别.ppt
5
继续处理剩余的“碎片： 她 的 “她 的” 费用： 14.2829 不是姓名 因此，作为单字词输出，得到最后结果：
她/ 的/ 名字/ 是/ 叫/ 谭柳华/ 吧/
6
课后练习
1 改进例子程序，使得可以识别数字 2 在例子程序中增加跟踪功能，将分析过
程中的全部侯选词及其费用输出到一个 文件中。
7
第九讲 中文姓名识别
詹卫东 /doubtfire
zwd@
1
提纲
用概率法猜测中文姓名
2
一 概率法猜测中文姓名
例子： 她的名字是叫谭柳华吧
1 从右向左取出词串（直到非单字词为止）：
是叫谭柳华吧
2 在上述单字词串（碎片）中寻找可能是中文姓名的部分：
同源姓名
交错姓名
交错姓名
“谭柳”费用高，删 “柳华”费用高，删 “柳华吧”费用高，删
之
之
之
谭柳华
4
产生输出串 ： 是 叫 谭柳华 吧
poffset = 4
先处理姓名左边的词串： 是/ 叫/
再输出姓名串：
是/ 叫/ 谭柳华/
再输出姓名右边的词串： 是/ 叫/ 谭柳华/ 吧/
继续向左输出词串： 名字/ 是/ 叫/ 谭柳华/ 吧/
是叫谭柳华吧
7.4944 20.0000
- 0.2694 20.0000
- 10.3450 - 16.2774
- 9.4401 - 6.8817
1.5160
把“谭柳”加入候选姓 名
把“谭柳华”加入候选 姓名
把“柳华”加入候选姓 名
把“柳华吧”加入候选姓
名
3
得到四个候选姓名：
谭柳(-10.3450) 谭柳华(- 16.2774) 柳华(- 9.4401) 柳华吧(- 6.8817)
中文信息抽取第八章
• 8.2. 3 )、 (5)赋予中文姓名具有统 计意义上的可区别性, (4)、(6)使得部分姓名模糊, (7)则导致相邻候选姓名之间产生交叉歧义。
• 8.2. 2 中文姓名前后文规律
• 在真实文本中, 中文姓名的前后文常常会有指示标 志, 如称谓、 与人有关的特征词等。例如:
• 例8. 1 市委书记何平谈到镇江工业。 • 例8. 2 叶振民认为 • 例8.3 记者于青报道。
(4)某些姓氏可用作单字词,其中不乏高频单字词。常 用的姓氏如“王、黄、马、高、于”等,不常用的姓 氏如“从、那”等。
(5)名字用字分布较姓氏用字要平缓、分散。共得到 3679个名字用字,频率最高的前17个字的覆盖率为 10.5%,前80个字为30.3%,前207个字为50. 3%,前1122 个字为90.4%。
• (4)表达形式多样。
• (5)首次出现后往往采用缩写形式。
• (6)在中文文本的处理中,由于文本中的人名、地名 等一些未登录词常被切成单个的字, 大大影响了文 本分析和处理效果 。
• 3.命名实体识别的方法
• 命名实体识别方法：基于规则的方法和基于统计 的方法。
• 基于规则的方法：性能要优于基于统计的方法； 这些规则往往依赖于具体语言、领域、文本格式, 编制过程耗时且容易产生错误,并且需要富有经验 的语言学家才能完成
• 8.2 中文人名识别
• 人名识别在英文中已得到很好的研究, 因为英文本 身具有一些明显特征(如大小写),并且也不存在切 分造成的错误,使得人名识别在英文中变得较为容 易。而在中文领域,则变得有些困难。对人名进行 识别的主要困难在于: ①中国人名和外国译名构成 的多样性; ②人名内部相互成词; (3)人名与其上下 文组合成词, 造成边界歧义。
[nlp]命名实体识别中的中文名识别算法
![[nlp]命名实体识别中的中文名识别算法](https://img.taocdn.com/s3/m/ee12cc5668eae009581b6bd97f1922791688be61.png)
[nlp]命名实体识别中的中⽂名识别算法⽬录命名实体识别命名实体识别是⾃然语⾔处理中的⼀项基础性⼯作，需要把⽂本中出现的命名实体包括⼈名、地名、组织机构名、⽇期、时间、和其他实体识别出来并加以归类。
特征模板⼀般采⽤当前位置的前后n（n≥1）个位置上的字（或词、字母、数字、标点等，不妨统称为“字串”）及其标记表⽰，即以当前位置的前后n个位置范围内的字串及其标记作为观察窗⼝：（…w－n/tag－n，…，w－1/tag－1w0/tag0，w1/tag1，…，wn/tagn，…）。
考虑到，如果窗⼝开得较⼤时，算法的执⾏效率会太低，⽽且模板的通⽤性较差，但窗⼝太⼩时，所涵盖的信息量⼜太少，不⾜以确定当前位置上字串的标记，因此，⼀般情况下将n值取为2～3，即以当前位置上前后2～3个位置上的字串及其标记作为构成特征模型的符号。
由于不同的命名实体⼀般出现在不同的上下⽂语境中，因此，对于不同的命名实体识别⼀般采⽤不同的特征模板。
例如，在识别汉语⽂本中的⼈名时，考虑到不同国家的⼈名构成特点有明显的不同，⼀般将⼈名划分为不同的类型：中国⼈名、⽇本⼈名、俄罗斯⼈名、欧美⼈名等。
同时，考虑到出现在⼈名左右两边的字串对于确定⼈名的边界有⼀定的帮助作⽤，如某些称谓、某些动词和标点等，因此，某些总结出来的“指界词”（左指界词或右指界词）也可以作为特征。
特征函数确定以后，剩下的⼯作就是训练CRF模型参数λ。
⼤量的实验表明，在⼈名、地名、组织机构名三类实体中，组织机构名识别的性能最低。
⼀般情况下，英语和汉语⼈名识别的F值都可以达到90％左右，⽽组织机构名识别的F值⼀般都在85％左右，这也反映出组织机构名是最难识别的⼀种命名实体。
当然，对于不同领域和不同类型的⽂本，测试性能会有较⼤的差异。
基于多特征的命名实体识别⽅法、专家知识的评测结果混合模型的⼈名、地名、机构名识别性能（F-测度值）⽐单独使⽤词形特征模型时的性能分别提⾼了约5.4％，1.4％，2.2％，⽐单独使⽤词性特征模型时分别提⾼了约0.4％，2.7％，11.1％。
NLP课件(自然语言处理课件)ppt
自然语言处理是一种人工智能技术 自然语言处理主要研究如何让计算机理解和生成自然语言 自然语言处理技术可以应用于语音识别、文本生成、机器翻译等领域 自然语言处理技术对于人机交互、智能客服等方面有着重要的应用价值
早期：语言学、计算机科学和人 工智能的结合
1990年代：NLP研究开始繁荣， 应用范围扩大
语言文本
自然语言理解：让计算机能 够理解人类语言的含义，实
现人机交互
目的：使计算机能够理解和 处理人类语言
定义：对自然语言文本进行 处理、分析和理解的过程
应用领域：搜索引擎、机器 翻译、情感分析、智能客服
等
中文自然语言处理的特点： 语言文字的复杂性、多义性、
歧义性等
定义：将中文文 本分割成单独的 词语
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
1950年代：出现首批NLP相关研 究
2000年代至今：深度学习引领 NLP发展，取得突破性成果
机器翻译 语音识别 文本分类 信息检索
语言模型：建立语言模型， 对文本进行分类、聚类等操 作
基础理论：语言学、计算机 科学、数学等学科交叉的研 究
自然语言生成：让计算机自 动生成符合语法规则的自然
NLTK库的应用领 域
NLTK库的未来发 展
SpaCy库是什么？ SpaCy库在自然语言处理中的优势 SpaCy库的主要功能 SpaCy库的使用场景和案例
介绍StanfordNLP库 展示代码示例 讲解应用场景 演示效果及优势
介绍Hugging Face Transformer s 库 讲解其在自然语言处理中的优势 举例说明其在具体任务中的应用 总结其在实际应用中的重要性
结果展示：将分析结果以图表、报告等形式展示给用户，以便用户能 够直观地了解舆情分析的情况。
机器学习课件-文本分析
章节介绍
•
文本分析是机器学习领域重要的应用之，也称之为文本挖掘。通过对文本
内部特征提取，获பைடு நூலகம்隐含的语义信息或概括性主题，从而产生高质量的结
构化信息，合理的文本分析技术能够获取作者的真实意图。典型的文本挖
掘方法包括文本分类、文本聚类、实体挖掘、观点分析、文档摘要和实体
关系提取等，常应用于论文查重、垃圾邮件过滤、情感分析、智能机器和
其中test.txt是待测试的文本句子，每行是一个经过分词的句子。通过-lm指
定在上步中训练好的语言模型。检测结果储存在test_result.ppl中，示例如下
议程 语言模型
拥有 全新 骁龙 660 移动 平台 搭配 6G 运存 让 数据处理 高效
p( 拥有 | <s> )
= [2gram] 0.01793821 [ -1.746221 ]
，在保证原文含义的基础上,找出最具代表性的文本特征，与之相关的有TFIDF、信息增益(Information Gain)和互信息(MI)等
议程
TF-IDF
•
TF-IDF (Term Frequency- Inverse Document Frequency)是一种文本统计方法，
主要用来评估文本中的一个词对语料库中一篇文档的重要程度，其中Term
对于一个由词语组成的的句子 = 1 , 2 , . . . . . , ,它的概率表示
为
= 1, 2 … …
= 1 2 1 … ( |1, 2, … , −1 )
p( 移动 | 660 ...) = [1gram] 0.0001365131 [ -3.864826 ]
p( 平台 | 移动 ...) = [2gram] 0.0196641 [ -1.706326 ]
中文电子病历命名实体和实体关系语料库构建
中文电子病历命名实体和实体关系语料库构建一、本文概述本文主要研究中文电子病历命名实体和实体关系语料库的构建。
电子病历是由医务人员撰写的记录，包含了丰富的医疗知识和患者健康信息。
对电子病历进行命名实体识别和实体关系抽取等信息抽取研究，对临床决策支持、循证医学实践和个性化医疗服务等具有重要意义。
构建电子病历命名实体和实体关系标注语料库是进行这些研究的首要任务。
本文在调研国内外电子病历命名实体和实体关系标注语料库构建的基础上，结合中文电子病历的特点，提出了适合中文电子病历的命名实体和实体关系的标注体系。
在医生的指导和参与下，制定了详细的命名实体和实体关系标注规范，并构建了一个标注体系完整、规模较大且一致性较高的标注语料库。
该语料库包含992份病历文本，命名实体标注一致性达到922，实体关系一致性达到895。
本文的研究为中文电子病历信息抽取的后续研究打下了坚实的基础，有助于推动相关领域的研究和发展。
二、中文电子病历命名实体识别在中文电子病历的语境中，命名实体识别（Named EntityRecognition, NER）是一项至关重要的任务。
其目标在于从非结构化或半结构化的病历文本中，准确地识别并提取出具有特定含义的实体，如患者姓名、疾病名称、药物名称、手术名称等。
这些实体对于后续的病历信息抽取、疾病分析、辅助诊断等任务具有基础性作用。
在构建中文电子病历命名实体和实体关系语料库的过程中，命名实体识别是首要的步骤。
这需要对大量的病历文本进行深入的语义理解和分析。
具体来说，NER系统需要能够识别出文本中的各类实体，并赋予它们相应的标签。
例如，对于患者姓名，可以赋予“患者”这一标签对于疾病名称，可以赋予“疾病”这一标签。
为了实现这一目标，我们可以采用基于规则的方法、基于统计的方法或基于深度学习的方法。
基于规则的方法依赖于手工制定的规则，这种方法简单直观，但泛化能力较弱。
基于统计的方法则依赖于大量的训练数据，通过机器学习算法学习出实体识别的模型，这种方法对训练数据的数量和质量要求较高。
机器翻译中的命名实体识别和实体关系抽取方法
机器翻译中的命名实体识别和实体关系抽取方法机器翻译（Machine Translation, MT）是一项涉及自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）的重要技术，旨在将源语言文本自动翻译成目标语言文本。
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）和实体关系抽取（Entity Relationship Extraction）是机器翻译中的两个关键任务，本文将详细介绍这两个方法及其在机器翻译中的应用。
一、命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）命名实体识别是一种识别文本中特定类别实体（如人名、地名、组织机构名等）的技术。
NER在机器翻译中具有重要意义，因为命名实体在句子中往往具有特殊的语义和语法作用，对翻译结果起到重要影响。
1.传统方法传统的命名实体识别方法主要基于规则和词典匹配。
规则匹配方法依赖于手工编写的规则来识别命名实体，例如，利用正则表达式来匹配人名的特定模式。
词典匹配方法则利用已有的命名实体词典，通过查找词典中的实体词来识别命名实体。
这些方法在一定程度上能够识别命名实体，但对于未知的实体和词义消歧等问题表现不佳。
2.基于机器学习的方法随着机器学习的发展，基于机器学习的命名实体识别方法逐渐兴起。
常用的机器学习方法包括：最大熵（Maximum Entropy）、支持向量机（Support Vector Machine）、条件随机场（Conditional Random Field）等。
这些方法通过在标注数据上进行训练，学习到命名实体识别的模式和规律，并能够识别未知的实体。
3.深度学习方法近年来，深度学习方法在命名实体识别中逐渐崭露头角。
其中，基于循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的模型如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrent Unit, GRU）等，以及基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的模型在命名实体识别任务上表现出色。
中文命名实体识别及关系提取初中教育精选演示课件.ppt
测试结果
测试方法： 将训练集拆分，80%用于训练 ，20%用于测试(200篇左右)
测试结果：
NR
Recall Precision F-score
81.6% 92.6% 86.7% 961/1178 884/961
NS
NT
精选课件
84.4% 88.8% 86.6%
1362/161 1190/136
0 1 [.*/w|.*] [讯/v|.*/w|.*] [-] 0 1 [.*/w|.*] [报道/v|.*/w|.*] [-] 0 1 [.*/w|.*] [电/v|.*/w|.*] [-]
精选课件
Founder关系
方法和Located-in关系抽取中上下文匹配的方式相同。
实际情况中，Founder关系一定是要有关键词提示的。 比如：Bill Gates创办了微软公司 【中文中有关键词】
精选课件
关于提取地点的核心词
如果一个地点只有一个词，那么去掉它的可以忽略的后 缀，所有可以忽略的后缀以字典形式存在一个文件中。 “上海市”==》“上海” 如果一个地点实体由多个词组成，那么提取它的词性， 然后取最后一个NS，然后判断后缀是否可忽略，如果可 忽略返回最后的NS，否则返回最后的NS+后缀 “上海/NS浦东/NS机场/N”==》“浦东机场” “香港/NS特别/a行政区/N”==》“香港”
86.7%
935/1178 891/935
NS
82.5%
89.8%
86.0%
1331/1613 1180/1331
NT
85.1%
91.2%
88.0%
精53选7课/6件31 485/537
一些问题
为什么没有在标记集中加入分词信息的一列
中文命名实体识别技术综述
一、中文命名实体识别技术的发 展历程
早期的中文命名实体识别技术主要基于规则和词典的方法。研究人员通过手 动定义规则或利用已有的词典来进行实体识别。由于中文语言的复杂性和丰富性， 这种方法往往需要大量的人工干预和调整，难以实现自动化和通用化。
随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的中文命名实体识别方法逐渐 成为主流。神经网络方法通过学习大量的语料库，自动提取文本中的特征，从而 实现对实体的识别。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用 的模型。此外，长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等模型也在中文命名实 体识别中取得了良好的效果。
二、中文命名实体识别的现状
目前，中文命名实体识别已经取得了显著成果。以下是一些主要的研究现状：
1、深度学习模型的应用：深度学习模型已成为中文命名实体识别的主流方 法。其中，基于Transformer的模型表现尤为突出。例如，CR-Net、BERT和 ALBERT等预训练模型在多项比赛中展现出强大的实力。
2、预训练语言模型的探索与应用：利用大规模预训练语言模型（如BERT、 GPT等），进行迁移学习，将预训练模型中蕴含的丰富语义信息和语言知识应用 到中文命名实体识别任务中。通过对预训练模型进行微调（fine-tuning），使 其适应命名实体识别任务的需求。
3、强化学习与生成对抗网络的应用：利用强化学习算法优化命名实体识别 的决策过程，使模型能够在不同场景和条件下做出自适应的决策。同时，结合生 成对抗网络（GAN）技术，将实体识别任务转化为生成任务，通过生成高质量的 实体实例来提高模型的泛化能力。
为了解决这些问题，研究者们正在不断探索新的技术和方法。例如，使用预 训练语言模型（Pre-trained Language Model）进行迁移学习，将大规模语料 库中的知识迁移到命名实体识别任务中；利用无监督学习技术，在没有标注数据 的情况下，通过自监督学习或弱监督学习提高实体识别的准确性；结合多种模型 和方法，形成集成学习策略，以获得更准确的识别结果。
中文命名实体识别及关系提取
例子
关系
方法和关系抽取中上下文匹配的方式相同。
实际情况中，关系一定是要有关键词提示的。 比如： 创办了微软公司 【中文中有关键词】
是微软之父【后文中有关键词】
关系
大多数关系的关键词不是动词而是变化多端的职位 :中共中央总书记胡锦涛 微软鲍尔默
原因：中文偏正关系 *为什么将词缀放到机器学习的标记中而不是用于结 果修正？ 后缀容易识别，但是向前匹配的位置难于确定 ，比如“上海研究院”。
训练模板
字的特征识别： []:前一个字 [] [] [][]:前面一个字和当前字的组合 [][] , [][]
词缀特征识别： []:前一个字的词缀 [][][][][]
其它问题
为什么没有引入词性信息？ ）一般的词性标注的准确率在左右，而且人民日报语
料的标注词性比较多，有种，准确率要比低一些。 ）命名实体的准确率在以上，已经比词性标注要高了
。 ）对于命名实体的提升的话，词性标注没有明显的帮
助办法，换句话说词性对于判错还有些用，但是对于只 会降低。
？？？
关系识别
关系： 穷举任意两个在一篇文章中出现的命名实体，然后判
Thanks
匹配的上下文形式化： 作用方向：是在前，在后，还是反之。 作用域：：一个句子，不可有其他实体打断 ：之后全文 （新华社北京讯） ：之前全文 （记者北京报道） 上文，中间，下文：正则表达式，上下文只用一个窗
口，中间的文字去掉无用词，只保留名词和动词。
[] [.*地处.*] [] [] [.*位于.*] [] [] [.*坐落.*] [] [] [.*在] [] [] [.*地址是] [] [] [] [.*报道.*] [] [] [.*讯.*] [] [] [.*电.*]
信息抽取资料
信息抽取信息抽取是指从海量文本数据中提取出特定信息或知识的过程，是一种重要的数据挖掘技术。
随着互联网和数字化技术的发展，文本数据在不断增长，如何高效地从中提取有用信息成为了一个亟待解决的问题。
信息抽取技术应运而生，通过自动化地从大量文本数据中抽取出结构化信息，帮助人们更快速地获取所需的知识。
信息抽取的分类信息抽取技术主要分为三类：命名实体识别、关系抽取和事件抽取。
命名实体识别命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
通过命名实体识别技术，可以帮助用户快速了解文本中涉及的实体，提高信息查找的效率。
关系抽取关系抽取是指从文本中抽取出实体之间的关系，帮助用户理清实体之间的联系、了解实体之间的互动关系。
关系抽取技术在知识图谱构建、用户画像分析等领域有着重要的应用价值。
事件抽取事件抽取是指从文本中抽取出特定事件或动作，帮助用户了解文本中所涉及的事件发生背景、参与者等信息。
事件抽取技术在舆情分析、新闻报道等方面有重要的应用。
信息抽取的技术原理信息抽取技术主要依赖于自然语言处理和机器学习技术。
通过构建语言模型、实体识别模型和关系抽取模型，从文本中提取出所需的信息。
在信息抽取过程中，常用的技术包括词法分析、句法分析、语义分析等。
信息抽取的应用场景信息抽取技术在多个领域有着广泛的应用，如金融领域的资讯抓取和分析、医疗领域的临床实体识别、电商领域的商品关键信息提取等。
信息抽取技术不仅提高了数据处理的效率，还为人们提供了更智能、便捷的信息获取方式。
总结信息抽取作为一种重要的数据挖掘技术，正在发挥着越来越重要的作用。
通过信息抽取技术，可以快速从海量文本数据中提取出有用的信息，帮助人们更好地理解世界、获取知识。
随着人工智能的不断发展，信息抽取技术也将不断完善和拓展，为人们的信息获取带来更多便利和效率。
中文信息处理课件
基于深度学习的分类算法
通过人工制定规则对文本进行分类， 具有简单直观的优点，但需要大量的 人力物力。
利用神经网络对文本进行分类，具有 较高的分类精度和泛化能力，但需要 大量的计算资源和训练时间。
基于统计的分类算法
利用统计学方法对文本进行分类，具 有较高的准确率，但需要大量的训练 数据。
情感分析技术
有特定意义的实体，如人 名、地名、组织名等的过程。
关键技术包括：基于规则的方 法、基于模板的方法和基于机 器学习的方法等。
命名实体识别技术广泛应用于 信息提取、智能问答、信息推 荐等领域。
05
中文信息处理面临的挑战与解决方案
语言特性的挑战与解决方案
情感词典构建
手工构建
通过人工方式对词汇进行情感极 性标注，构建情感词典。优点是 准确度高，但工作量大，耗时耗 力。
自动构建
利用机器学习算法对大量语料进 行学习，自动构建情感词典。优 点是速度快，但准确度相对较低 。
04
信息抽取与关系抽取
信息抽取技术
信息抽取是从非结构 化的文本中提取结构 化的信息的过程。
基于统计的分词方法
HMM（隐马尔可夫模型）
通过训练大量文本，计算出各个状态之间的转移概率和观测概率，从而确定最 佳的分词结果。
CRF（条件随机场）
基于序列标注的方法，通过训练数据学习标签序列的概率分布，从而对未标注 的文本进行分词。
深度学习在中文分词中的应用
RNN（循环神经网络）
01
利用RNN捕捉句子中的上下文信息，结合分词任务的特点，对
由于中文词汇量庞大且语言使用的特殊性，很多词汇在语料 库中出现的频率很低，这使得模型训练时面临数据稀疏的问 题。为了解决这一问题，可以采用数据增强技术、预训练语 言模型以及迁移学习等方法。
老钱自然语言处理实战训练营 命名实体提取项目实践(附源码)PPT模板
演讲人
2 0 2 x - 11 - 11
目录01来自第1章命名实体识别概述
第1章命名实体识别概述
1. 1-1命名实体的定义与典型应用场景命名实体的定义与典型应用场景 2. 1-2命名实体的难点命名实体的难点 3. 1-3命名实体实现的一般流程命名实体实现的一般流程 4. 1-4命名实体实现的一般算法-crf++命名实体实现的一般算法-crf++ 5. 1-5命名实体实现的一般算法-基于lstm命名实体实现的一般算法-基于lstm 6. 1-2命名实体的难点命名实体的难点 7. 1-3命名实体实现的一般流程命名实体实现的一般流程 8. 1-4命名实体实现的一般算法-CRF++命名实体实现的一般算法-CRF++ 9. 1-5命名实体实现的一般算法-基于LSTM命名实体实现的一般算法-基于
CRF++0.58安装
6
第2章基于经典方法crf 的地名实体提取项目实 践
2-7crf++0.58模型训练 crf++0.58模型训练
2-8项目总结crf++0.58模型训 练
2-8项目总结CRF++0.58模型训 练
感谢聆听
0
2
第2章基于经典方法crf的地名实体提取项目实 践
第2章基于经典方法crf的地名实体提取项目实践
2-1项目背景介绍项目背
1
景介绍
2-2数据集介绍数据集介
绍
2
2-3项目架构设计项目架
3
构设计
2-4CRF标注体系介绍
CRF标注体系介绍
文本件中的实体命名识别与关系提取技术综述
文本件中的实体命名识别与关系提取技术综述实体命名识别（Named Entity Recognition，简称NER）与关系提取（Relation Extraction）是自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）中的重要任务，它们在信息提取、知识图谱构建、问答系统等领域有着广泛的应用。
本文将对实体命名识别和关系提取的技术综述进行介绍。
一、实体命名识别技术综述实体命名识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
常用的实体命名识别方法主要包括基于规则的方法、基于统计机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于规则的方法是指通过预定义的规则来识别实体。
这种方法需要手工制定规则，因此对领域和语言的适应性较差。
基于规则的方法虽然简单易实现，但在复杂的语境下表现不佳。
基于统计机器学习的方法是指利用统计模型来识别实体。
常用的统计机器学习算法包括最大熵模型、隐马尔可夫模型和条件随机场等。
这些方法依赖于大量的标注数据，通过学习文本中的特征和上下文信息来判断实体类型。
基于统计机器学习的方法在准确率上有较好的表现，但需要大量的标注数据来训练模型，并且对于新的领域和语言需要重新训练。
基于深度学习的方法是指利用深度神经网络来进行实体命名识别。
常见的深度学习模型包括循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork，简称CNN）。
这些模型通过捕捉文本中的上下文信息和语义特征来进行实体命名识别，相对于传统方法具有更好的泛化性能。
二、关系提取技术综述关系提取是指从文本中提取出实体之间的关系。
关系提取可以分为两个子任务：实体对齐和关系分类。
实体对齐是指将文本中的实体与知识库或语料库中的实体进行对应，关系分类是指将实体对之间的关系进行分类。
常用的关系提取方法主要包括基于规则的方法、基于统计机器学习的方法和基于深度学习的方法。
汉语命名实体识别研究
文献综述
命名实体识别技术的研究可以追溯到20世纪90年代，当时主要基于规则和词 典的方法来进行实体识别。随着深度学习技术的不断发展，端到端学习方法逐渐 成为了主流。目前，命名实体识别技术的研究主要集中在以下几个方面：
1、语音识别中的应用：在语音识别领域，命名实体识别技术主要用于从语 音信号中识别出具有特定意义的实体。例如，在智能客服系统中，从用户的语音 输入中自动识别出人名、地名、产品名等实体，有助于提高客服效率和服务质量。
研究结果
通过采用上述解决方案，许多研究者在汉语命名实体识别方面取得了显著的 成果。例如，有研究者在权威数据集上实现了超过90%的识别准确率，表明了汉 语命名实体识别技术在实践中的应用价值。此外，也有研究者于提高模型的效率， 通过优化神经网络结构和训练算法，实现了实时高效的命名实体识别。
不足与展望
参考内容二
摘要
命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，旨在从 文本中自动识别出具有特定意义的实体。本次演示将详细介绍命名实体识别技术 的定义、应用和发展现状，并探讨未来的发展趋势。
引言
在自然语言处理领域，命名实体识别一直是一个备受的研究方向。该技术主 要用于从文本中自动识别出人名、地名、组织名等具有特定意义的实体。这些实 体在文本中通常以特定的词语或短语出现，例如“美国”、“清华大学”、“联 合国”等。命名实体识别技术在很多应用场景中都具有重要意义，例如信息提取、 问答系统、机器翻译等。
2、多种数据集的使用：目前，中文命名实体识别已经建立了多个公开数据 集，如MSRA-NER、 MSRA-NER-gigaword、THU-NER等。这些数据集为研究者们提 供了丰富的训练和测试数据。
3、结合其他技术：研究者们将其他技术如强化学习、迁移学习等与深度学 习相结合，以提高中文命名实体识别的性能。例如，使用迁移学习将英文命名实 体识别的预训练模型应用于中文命名实体识别。
命名实体识别-江会星45页PPT
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
命名实体识别-江会星
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
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主 PSsuf B O
席 PSsuf E O
1） 训练时间过长，内存消耗过大。 如果训练在可接受 的时间内，增大训练语料比多增加分词信息有效得多。
2）分词和命名实体标注可以映射为一列，没必要增加一 个维度。比如"主 PSsuf O-B"。实验数据显示，性能没 有任何变化。
如何获得词缀信息
1）从训练语料中抽取所有的命名实体，然后计算频率， 然后抽取所有词的后缀，然后计算频率，取频率高的。
例子
1 0 [-] [.*|地处/v|.*] [-] 1 0 [-] [.*|位于/v|.*] [-] 1 0 [-] [.*|坐落/v|.*] [-] 1 0 [-] [.*/v|在/p] [-] 1 0 [-] [.*|地址/n|是/v] [-] 1 2 [-] [-] [.*|报道/v|.*/w] 1 2 [-] [-] [.*|讯/v|.*/w] 1 2 [-] [-] [.*|电/v|.*/w]
存在的问题
命名实体识别：命名实体有很多都识别了，但是无法准 确定位一个完整的命名实体，比如“三峡坝区”
命名实体识别：外国人名
关系提取：上下文匹配的办法还比较幼稚，个人认为如 果有一个标注的训练语料的话，如果可以统计词频，确 定关键词。
Thanks
Any Other Quentions？？？
关系识别
Located-in关系： 穷举任意两个在一篇文章中出现的命名实体，然后判断 他们是否是Located-in关系。
判断标准： 1）如果一个地点实体（NS）是一个组织（NT）的模糊 前缀。比如“上海市” “上海大白兔有限公司” 2）一个地点后紧接着一个组织，“上海市” 的"大白兔 有限公司" 3) 在上下文中有关键词匹配成功 4）NT中内含NS，“上海市闵行区派出所”
如何匹配上下文
在没有标注语料的情况下，采用了自定义规则，因为从 训练语料来看，新闻题材中需要上下文匹配的情况较少 ，而且特点比较一致。
匹配的上下文形式化： 作用方向：是NS在前，NT在后，还是反之。 作用域：0：一个句子，不可有其他实体打断
1：NS之后全文 （新华社北京讯） 2：NS之前全文 （记者北京报道） 上文，中间，下文：正则表达式，上下文只用一个窗口 ，中间的文字去掉无用词，只保留名词和动词。
0 1 [.*/w|.*] [讯/v|.*/w|.*] [-] 0 1 [.*/w|.*] [报道/v|.*/w|.*] [-] 0 1 [.*/w|.*] [电/v|.*/w|.*] [-]
Founder关系
方法和Located-in关系抽取中上下文匹配的方式相同。
实际情况中，Founder关系一定是要有关键词提示的。 比如：Bill Gates创办了微软公司 【中文中有关键词】
935/1178 891/935
NS
82.5%
89.8%
86.0%
1331/1613 1180/1331
NT
85.1%
91.2%
88.0%
537/631 485/537
一些问题
为什么没有在标记集中加入分词信息的一列
Example:江 PSsur B B nr-B
泽 UN
B1 nr-B1
民 UN
E nr-E
关于提取地点的核心词
如果一个地点只有一个词，那么去掉它的可以忽略的后 缀，所有可以忽略的后缀以字典形式存在一个文件中。 “上海市”==》“上海” 如果一个地点实体由多个词组成，那么提取它的词性， 然后取最后一个NS，然后判断后缀是否可忽略，如果可 忽略返回最后的NS，否则返回最后的NS+后缀 “上海/NS浦东/NS机场/N”==》“浦东机场” “香港/NS特别/a行政区/N”==》“香港”
测试结果
测试方法： 将训练集拆分，80%用于训练 ，20%用于测试(200篇左右) 测试结果：
NR
NS
NT
Recall Precision F-score
81.6% 92.6% 86.7% 961/1178 884/961
84.4% 88.8% 86.6%
1362/161 1190/136
3
2
Bill Gates是微软之父【后文中有关键词】
Employee关系
大多数Employee关系的关键词不是动词而是变化多端的 职位 Example:中共中央总书记胡锦涛
微软CEO鲍尔默
识别方法：1）提取NT和NR之间的关键名词，作用域是 一个句子中不可打断，除了并列举例的人名。
2）采用一个字典匹配，检查之间是否有职位
中文命名实体识别及关系提取
*** *** ***
中文命名实体识别
语料：人民日报1998年版
主要方法：根据训练预料，利用CRF进行机器学 习
中文命名实体识别
标注集1：由字构词 将{ ns,nr,nt}三种实体类型，和分词中的词位信息
{B,B1,B2,M,E,S}做组合，其它字标记为O Example:
85.2% 90.7% 87.9%
538/631 483/538
校正
考虑到没有充分利用分词结果
Error:"{张牙舞/nr}爪" ===》利用 分词结果可以校正
校正方法：如果命名实体不是由完 整的几个词组成的，判错
校正结果：
Recall
Precision F-score
NR
79.3%
95.5%
86.7%
2）手动检查是否添加了无用的后缀，比如“上海市”在 训练语料出现很多次，提取后缀会出现“海市”为一个 高频率后缀，这些需要特殊处理。
其பைடு நூலகம்问题
为什么没有引入词性信息？ 1）一般的词性标注的准确率在90%左右，而且人民日报 语料的标注词性比较多，有40+种，准确率要比90%低一 些。 2）命名实体的准确率在90%以上，已经比词性标注要高 了。 3）对于命名实体的Recall提升的话，词性标注没有明显 的帮助办法，换句话说词性对于判错还有些用，但是对 于Recall只会降低。