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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。