NLP命名实体识别

命名实体识别（Named Entity Recognition， NER）是指在文本中识别出特殊对象，如人、地点、组织机构等。

命名实体识别方法概述

基于规则的方法：利用专家手工制订的规则进行命名实体识别。举例：“赵某出生于山东省菏泽市曹县……于 11 月 22 日将刘某诉至菏泽市曹县人民法院”，构建规则，满足“地名+人民法院”的词认定为组织机构。
基于传统机器学习的方法：基于传统机器学习的方法又可分为有监督和无监督的方式。有监督的方法将 NER 转换为多分类或序列标记任务。根据标注好的数据，人工构建特征工程，然后应用机器学习算法训练模型使其对数据的模式进行学习。例如隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）和条件随机场（CRF）等。
基于深度学习的方法：以端到端的方式自动检测对应输入语料中的实体类别，通过深度学习的方式自动发现隐藏的特征，抽取与实体相对应的语义信息，是现在主流的做法。

粗粒度命名实体识别

标注形式

粗粒度命名实体识别对实体类别的划分比较简单，通常只是把实体划分为人名、地名、 组织机构和其他四种类型。
● PER，即 Person，表示人物，如 Michael Jordan、姚明。
● ORG，即 Organization，表示机构，如 World Health Organization、市政府。
● LOC，即 Location，表示地点，如 New York、北京。
● MISC，即 Miscellaneous，表示其他实体，需要区分于标注 O，如“东京奥运会”是一个其他实体，而O表示不属于实体的其他词。

IOBES 标注方式为例 ：
● B，即 Begin，表示实体开头。
● I，即 Intermediate，表示实体中间。
● E，即 End，表示实体结尾。
● S，即 Single，表示单个词构成的实体。
● O，即 Other，表示其他，用于标记无关单词及字符。
举例：Michael Jordan visited Mars 被标注为 B-PER, E-PER, O, S-LOC。
除此之外，有IOB、BIO等标注方式。

基于LSTM的命名实体识别

命名实体识别任务的一个经典的解决方法是 ：BiLSTM-CRF 模型。它由双向的 LSTM 网络后叠加一个 CRF 层组成，其结构如图所示：

案例分析：
以 CoNLL2003英语语料库数据集为例， 该数据集采用 BIO 标注法，实体被分为四种类型：人物（PER），地名（LOC），组织（ORG）， 其他实体（MISC），即共 9 种标签，下图为数据集的一个例子。

class Conll03Reader: # 定义一个数据集读取类。
    def read(self, data_path): # 用于读取训练集、验证集和测试集。
        data_parts = ['train', 'valid', 'test']
        dataset = {}
        for data_part in tqdm(data_parts):
            dataset[data_part] = self.read_file(str(os.path.join(data_path, data_part+’txt’)))
        return dataset

	def read_file(self, file_path): # 用于从数据集中获取第一列的词，和第四列的实体标注。
        samples, tokens, tags = [], [], []
        with open(file_path,'r', encoding='utf-8') as fb:
            for line in fb:
                line = line.strip('\n’)
                if line == '-DOCSTART- -X- -X- O':  # 去除数据头
                    pass
                elif line ==‘’: # 每当一句话结束，将这句话中，词和对应标注的元组构成列表添加到samples中。
                    if len(tokens) != 0:
                        samples.append((tokens, tags))
                        tokens = []
                        tags = []
                else:         # 数据分割，只要开头的词和最后一个实体标注。
                    contents = line.split(' ')
                    tokens.append(contents[0])
                    tags.append(contents[-1])
        return samples


# 定义网络模型
class BiLSTM_CRF(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, tag_to_ix, embedding_dim, hidden_dim):
    # 定义类初始化函数
        super(BiLSTM_CRF, self).__init__()
        self.embedding_dim = embedding_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.vocab_size = vocab_size
        self.tag_to_ix = tag_to_ix
        self.tagset_size = len(tag_to_ix)

        self.word_embeds = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim // 2,
                            num_layers=1, bidirectional=True)
        self.hidden2tag = nn.Linear(hidden_dim, self.tagset_size)
        # 转移矩阵，transaction[i][j]表示从label_j转移到label_i的概率，虽然是随机生成的，但是后面会迭代更新
        self.transitions = nn.Parameter(torch.randn(self.tagset_size, self.tagset_size))
        # 设置任何标签都不可能转移到开始标签，而结束标签不可能转移到其他任何标签
        self.transitions.data[tag_to_ix[START_TAG], :] = -10000
        self.transitions.data[:, tag_to_ix[STOP_TAG]] = -10000
        # 随机初始化lstm的输入（h_0，c_0）
        self.hidden = self.init_hidden()
	
	# 获取LSTM的输出
    def _get_lstm_features(self, sentence):
        # 输入：id化的自然语言序列
        # 输出：序列中每个字符的发射分数
        self.hidden = self.init_hidden()
        embeds = self.word_embeds(sentence).view(len(sentence), 1, -1)
        # lstm模型的输出矩阵维度为（seq_len，batch，num_direction*hidden_dim）
        lstm_out, self.hidden = self.lstm(embeds, self.hidden)
        # 把batch维度去掉，以便接入全连接层
        lstm_out = lstm_out.view(len(sentence), self.hidden_dim)
        # 用一个全连接层将其转换为（seq_len，tag_size）维度，才能生成最后的发射分数
        lstm_feats = self.hidden2tag(lstm_out)
        return lstm_feats

    # 前向传播，得到一个最佳的路径以及路径得分
    def forward(self, sentence):
        # 先输入BiLSTM模型中得到它的发射分数
        lstm_feats = self._get_lstm_features(sentence)
        # 使用维特比解码得到最大概率的标注路径，作为标注序列。
        score, tag_seq = self._viterbi_decode(lstm_feats)
        return score, tag_seq

# 将标签映射到数字类别便于计算
tag_to_ix = {"B-PER": 0, "I-PER": 1,"B-ORG":2,"I-ORG":3,"B-LOC":4,"I-LOC":5,"B-MISC":6,"I-MISC":7, "O": 8, START_TAG: 9, STOP_TAG: 10}
# 训练过程，文本序列输入模型，对应的标注序列转化为张量。
for epoch in range(EPOCH):
    for sentence, tags in training_data:
        # 训练前将梯度清零
        optimizer.zero_grad()
        # 准备输入
        sentence_in = prepare_sequence(sentence, word_to_ix)
        targets = torch.tensor([tag_to_ix[t] for t in tags], dtype=torch.long)
        # 前向传播，计算损失函数
        loss = model.neg_log_likelihood(sentence_in, targets)# 将文本序列输入模型，得到标注路径和路径得分，并同时计算正确标注序列的路径得分，从而计算loss。
        # 反向传播计算loss的梯度
        loss.backward()
        # 通过梯度来更新模型参数
        optimizer.step()

    # 损失函数
    def neg_log_likelihood(self, sentence, tags):
        feats = self._get_lstm_features(sentence)
        # 预测路径得分        
        forward_score = self._forward_alg(feats)
        # 正确路径得分
        gold_score = self._score_sentence(feats, tags)
        # 原本CRF是要最大化gold_score - forward_score，但深度学习一般都最小化损失函数，使得模型收敛，所以给该式子取反。
        return forward_score - gold_score

CRF需要维护两个矩阵，发射矩阵和转移矩阵。发射矩阵由BiLSTM的输出得到，转移矩阵则预先定义并随机初始化，在计算过程中迭代更新。

细粒度命名实体识别

细粒度命名实体识别是将实体识别并划分为更多的类型。细粒度命名实体识别往往对应着复杂的实体类别体系，实体类别体系可以构建树形层次结构。

FIGER 和 OntoNotes 是细粒度实体分类常用的数据集。其他细粒度命名实体识别数据集：TypeNet 拥有1080个类别，UFET 拥有10000多个细分类别。

存在的问题及解决方法

(1)类别体系不统一、标注难度大。
即便存在详细的标注标准，细粒度实体类别体系依然没有达成统一。当类别划分不清楚时，会很难指导标注人员去标注数据。
解决方案：基于当前已有的通用知识模型（Free base 等）实现类别界定。利用大规模知识图谱等进行远程监督标注。
(2)远程监督的噪声干扰。
该方法忽视了实体的上下文内容信息，导致引入了包含上下文无关的类别噪声。解决方案：基于启发的方法把有冲突的类型的mention给删掉。
(3)实体标注少、标签不平衡。
解决方案：迁移学习方法、小样本方法。
(4）实体标签有层次。
解决方案：利用层次信息提高识别效率，比如迁移学习等。
(5)实体边界嵌套。
比如‘北京大学”,“北京”,“大学”，采用序列标注方法很难奏效。
解决方案：可以尝试机器阅读理解等方法。