基于众包训练数据的中文实体标注研究-苏州大学-陈文亮
基于机器学习的中文命名实体识别技术研究
基于机器学习的中文命名实体识别技术研究随着互联网的快速发展和普及，大量的数据被不断地产生和积累。
其中，文本数据占据了很大的比例，尤其是中文文本数据。
而命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）作为文本处理和信息提取的基础和重要环节，对于有效处理和利用这些数据具有重要的作用。
本文将介绍基于机器学习的中文命名实体识别技术，重点探讨其技术原理、应用场景及发展前景。
一、机器学习的中文命名实体识别技术机器学习是指计算机通过学习数据模式和建立模型，进行自主的判断和决策，以达到优化目标的一种方法。
而中文命名实体识别技术则是指对于中文文本数据中的人名、地名、组织机构名等命名实体进行自动识别和标注的技术。
基于机器学习的中文命名实体识别技术包括以下步骤：1.数据预处理：包括中文分词和词性标注等处理，将原始文本划分成词语和相应的标签，如人名、地名、组织机构名等。
2.特征提取：从处理后的文本数据中提取相关的特征，如词语的形态、句法、语义等特征，以辅助后续的模型训练和预测。
3.模型训练：使用已标注的训练数据集，建立机器学习模型，如条件随机场（CRF）、支持向量机（SVM）等，以实现对文本数据的自动分类和识别。
4.预测和评估：使用训练好的模型对新的未标注文本数据进行分类和标注，并进行评估，如准确率、召回率、F1值等指标。
二、中文命名实体识别的应用场景中文命名实体识别技术具有广泛的应用场景。
以下是其中比较典型的几个方面：1.信息检索和分类：在文本搜索和分类领域，中文命名实体识别技术可以帮助提升检索和分类的准确率，优化用户体验。
2.社交网络分析：在社交网络分析中，中文命名实体识别技术可以辅助识别用户的身份、兴趣和关系等信息，以实现更为精准的社交网络分析和推荐。
3.媒体新闻分析：在新闻报道媒体等领域，中文命名实体识别技术可以帮助识别新闻中的人物、地点、事件等实体，建立知识图谱和实现智能分析。
4.金融风控领域：在金融风控领域，中文命名实体识别技术可以帮助识别客户的身份、背景和交易数据等信息，提高金融风控的效率和准确性。
基于机器学习的中文命名实体识别算法研究
基于机器学习的中文命名实体识别算法研究标题：基于机器学习的中文命名实体识别算法研究摘要：命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理中的重要任务之一，其目的是从给定的文本中识别并分类命名实体。
随着中文信息的快速增长，中文NER的研究也变得越来越重要。
本论文通过对中文NER算法的研究，基于机器学习的方法来识别中文命名实体，并对其中的关键技术和方法进行了探讨。
实验结果表明，所提出的中文NER算法在准确性和效率上相对于传统方法具有明显的优势。
一、引言随着人工智能和大数据技术的发展，自然语言处理领域获得了快速的发展。
命名实体识别作为其中的重要任务之一，对于实现智能化的文本分析和信息提取具有重要意义。
本章首先介绍了NER的定义、应用场景以及研究现状，然后提出了论文的主要目标和内容安排。
二、中文命名实体识别算法综述该章节主要对中文命名实体识别算法的研究现状进行综述，包括基于规则的方法、基于统计的方法以及基于深度学习的方法。
对于每个方法，分别介绍了其原理、优缺点以及在中文NER中的应用情况，并总结了各种方法的发展趋势和挑战。
三、基于机器学习的中文NER算法设计在本章中，我们介绍了基于机器学习的中文NER算法的设计思路和流程。
首先，从数据预处理开始，包括数据清洗、分词和特征提取等步骤。
然后，我们介绍了常用的机器学习算法，包括最大熵模型、支持向量机和条件随机场，并对其在中文NER中的应用进行了探讨。
四、实验与结果分析在本章中，我们设计了一系列实验，对所提出的中文NER算法进行了评估和比较。
实验数据集包括了常见的中文命名实体类别，如人名、地名和组织名等。
通过比较各种算法的准确性和效率，我们验证了所提出算法的优势，并分析了实验结果的原因和改进空间。
五、讨论与展望在本章中，我们对中文NER算法进行了综合讨论和总结，并对未来的研究方向进行了展望。
同时，我们也对本论文的不足之处提出了改进的建议，并探讨了相关问题的解决方案。
基于深度学习的中文命名实体识别算法在电子商务领域的应用研究
基于深度学习的中文命名实体识别算法在电子商务领域的应用研究深度学习在自然语言处理领域取得了许多突破性的成果，其中命名实体识别是一个重要的任务。
命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体，比如人名、地名、组织名等，对于电子商务领域而言，命名实体识别在信息抽取、广告推荐、用户行为分析等方面有着广泛的应用。
本论文旨在研究基于深度学习的中文命名实体识别算法在电子商务领域的应用，并对其性能进行评估和讨论。
1. 引言随着电子商务的快速发展，海量的文本数据在电商平台上不断产生。
这些文本数据中包含了大量的实体信息，对这些实体进行识别和抽取具有重要的意义。
传统的基于规则和词典的方法在处理中文文本时面临着很大的挑战，因为中文的语义结构复杂，词性和词序信息丰富，使得传统的方法无法很好地处理中文文本。
而深度学习能够从大规模数据中学习到语言的特征表示，因此在中文命名实体识别任务中具有很好的应用前景。
2. 相关工作目前，关于基于深度学习的中文命名实体识别算法的研究已经取得了很好的成果。
研究者们提出了多种模型和算法，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及卷积神经网络（CNN）等。
这些模型在不同的语料库上进行了实验，取得了较高的准确率和召回率。
3. 数据集和特征在本研究中，我们使用了一个包含大量电子商务领域文本的中文命名实体识别数据集。
该数据集由电商平台的用户评论、商品详情以及广告文本等构成。
我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练和评估。
为了能够更好地识别中文命名实体，我们提取了一系列特征。
首先，我们使用了字嵌入技术，将每个字转换为固定维度的向量表示。
其次，我们还利用了词性标注、命名实体标注和字符级别的特征。
这些特征能够提供更多的上下文和语义信息，有助于提高模型的性能。
4. 模型设计与实验结果在本研究中，我们采用了基于LSTM的深度学习模型进行中文命名实体识别。
该模型在输入层使用了字嵌入和特征提取层，然后通过多层LSTM实现序列建模和特征学习。
基于条件随机场的中文命名实体识别算法的研究
基于条件随机场的中文命名实体识别算法的研究中文命名实体识别，简称中文NER，是中文自然语言处理领域的一个重要研究方向，该技术的目的是从文本中识别出人名、地名、组织机构名等实体，对后续的文本分析、数据挖掘等任务有很重要的作用。
而条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）作为一种非常有效的序列标注方法，在中文NER任务中表现出了优秀的性能和广泛的应用。
本文将探讨基于条件随机场的中文命名实体识别算法的研究。
一、条件随机场简介条件随机场是一种基于概率图模型的方法，最早由Lafferty、McCallum和Pereira在2001年提出。
它的本质是给定输入序列 $\mathbf{x}={x_1,x_2,...,x_n}$，以及对应的输出序列 $\mathbf{y}={y_1,y_2,...,y_n}$，计算条件概率分布$P(\mathbf{y}|\mathbf{x})$，即在给定输入序列的情况下输出序列的概率。
CRF 的特点是可以考虑序列上各个位置的标注之间的相互依赖关系，而且可以自适应地学习特征权值，因此常被用于序列标注任务。
二、CRF在中文NER中的应用在中文NER任务中，CRF在标注序列的时候，可以考虑上下文语境信息，从而提高准确性。
具体来说，中文NER任务可以分为两步，首先是分词与特征提取，然后是标注。
其中，特征提取非常重要，需要基于分词后的词汇以及前后文进行特征提取，如词性、词义、上下文等等。
CRF 适合处理这种带有标注耦合关系的任务，具有较好效果。
CRF 也可以处理多种类型的实体，包括人名、地名、组织机构名和时间等等。
三、基于CRF的中文NER算法流程基于CRF的中文NER算法一般可以分为以下几个步骤：（1）特征提取：通过分词后的词汇产生特征，其中包括词性、词义、字形等等。
（2）特征模板设计：选择合适的特征模板，一般包括当前单词、前一个单词和后一个单词的序列特征等。
基于BLSTM-CNN-CRF的中文命名实体识别方法
基于BLSTM-CNN-CRF的中文命名实体识别方法一、引言随着信息技术的发展和智能化应用的日益普及，自然语言处理（NLP）领域的研究和应用也得到了前所未有的发展。
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为NLP 领域的重要技术之一，其主要任务是识别和提取文本中具有特定意义的实体名称，如人名、地名、组织机构名等。
在中文命名实体识别任务中，由于中文语言特有的语法结构和词汇特征，NER任务面临着一些挑战，如长词性、歧义性等。
如何有效地利用深度学习模型来解决中文NER问题成为了研究的热点之一。
本文将介绍基于双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BLSTM）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和条件随机场（Conditional Random Field, CRF）的中文命名实体识别方法。
首先将介绍BLSTM、CNN和CRF模型的原理及其在命名实体识别任务中的应用。
然后结合这三个模型，介绍其联合使用的思路和具体设计。
通过实验分析，验证了基于BLSTM-CNN-CRF的中文命名实体识别方法的有效性和性能优势。
二、BLSTM模型BLSTM是一种适用于序列数据建模的深度学习模型，其能够对历史和未来信息进行建模，因此在处理自然语言等序列数据时表现出良好的性能。
BLSTM模型由两个LSTM（长短期记忆网络）组成，分别沿着时间轴的正向和反向进行推理，并将两个方向的输出连接在一起，形成一个综合的输出。
通过这种方式，BLSTM能够捕捉序列数据中的长期依赖关系和上下文信息，适用于命名实体识别等序列标注任务。
三、CNN模型CNN是一种常见的深度学习模型，主要用于图像处理领域，但在自然语言处理任务中也有着广泛应用。
CNN通过卷积层和池化层来提取输入数据中的特征，并通过全连接层进行分类或标注。
基于字词联合训练的BiLSTM中文电子病历命名实体识别
基于字词联合训练的Bi-LSTM中文电子病历命名实体识别万里」罗曜儒*李智'棊小蓉*摘耍为j‘实现对中文电子病历中实体的自动化识别与信息抽取，提出了-种基于字词联合训练的双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)命名实体识别新算法。
根据中文语言特性，在传统词向量中融入字向量的语义信息并将其作为神经网络的输入。
实验过程中训练集、验证集与测试集随机按电子病历数量的3:1:2的概率生成。
通过对比论文提出的语言模型与其他模型，实验结果显示基于字词联合训练的Bi-LSTM能达到最高准确率98.28%与最低复杂度1.169。
该结果证明提出的模型能有效识别中文电子病历中如疾病、症状等相关实体，为自动化处理医学文本数据提供现实基础。
羌傩诃命名实体识别字诃联合训练Bi I.STMDoi:10.3969/j」ssn.1673-7571.2019.02.018［屮图分类号］R197.32;TP391［文献标识码］AThe Recognition of Naming Entity of13i—LS I M('hinese Electronic Medical Records B.ised on the Joint Training of C'hinese Characters and Words/WAN Li,LUO Yao—ru,LI Zhi,et al//C?hina Digital Medicine.—201914(2):54to56Abstract In order to realize automatic recognition and information extraction of entities in Chinese electronic medical records.«i new naming entity recognition algorithm based on bi-directional long—short—time memory network(Bi—LS T M)of j oint training of Chinese characters and words is proposed.According to the characteristics of Chinese language,the semantic information of character vector is integrated into traditional word vector,and it is used as the input of neural network.During the experiment,the training set, the verific«iti(in set and the test set are randomly generated according to the probability of3:1:2of the number of electronic medical records.By comparing the language model proposed in this paper with other models,the experimental results show that Bi-LSTM based on the joint training of("hinese characters and words can achieve the highest accuracy of98.28%and the lowest complexity of 1.169.The results prove that the proposed model can effectively identify the related entities in Chinese electronic medical records, such as diseases and symptoms,and provide a practical basis for automatic processing of medical text data.Keywords naming entity recognition,joint training of C'hincse characters and words.Bi—LSTMFund project Fund of Sichuan Provincial Health Department(No.2016HH0070)Corresponding author Key Laboratory,Education Department of Birth Defects and Related Diseases of Women and Children, West China Second University Hospital,Sichuan University,Chengdu610041,Sichuan Province,P.R.C.1背景命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中一个重要任务，其主要目的是为了自动化处理文本数据，方便后续进行数据挖掘等工作。
基于机器学习的中文命名实体识别研究
基于机器学习的中文命名实体识别研究近年来，机器学习技术在自然语言处理领域得到了广泛应用，其中命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）作为自然语言处理的重要任务之一，也得到了越来越多的关注。
命名实体是指指代具体事物的名称，例如人名、地名、组织机构名等，识别这些实体对于很多应用场景来说都至关重要，如信息抽取、搜索引擎等。
在这篇文章中，我们将聚焦于基于机器学习的中文命名实体识别研究。
一、命名实体识别命名实体识别是自然语言处理任务中的一个子任务，它的目标是在文本中识别出指称某一类具体事物实体的字符串序列，例如人名、地名、组织机构名等。
一句话中可能包含多个实体，如“马云是阿里巴巴的创始人”，其中“马云”和“阿里巴巴”分别是人名和组织机构名。
为了实现命名实体识别，通常需要使用机器学习算法训练分类模型，这样可以从数据中自动学习实体的特征，如实体的词性、上下文信息等，进而对文本中的实体进行识别。
二、中文命名实体识别中文命名实体识别与英文相比，具有一些特殊性。
中文是汉字构成的语言，一个词可以由多个汉字组成，而且一个汉字本身就包含了大量的信息。
这些特点需要我们在命名实体识别时进行特殊的处理。
中文命名实体的主要类型包括人名、地名、组织机构名和专有名词等。
中文命名实体的识别方法可以分为基于规则和基于统计的方法。
基于规则的方法主要是通过定义一些规则来识别实体，虽然准确率高，但是需要人工编写规则并频繁更新，不利于系统的扩展。
基于统计的方法则是使用机器学习算法训练分类模型，这样可以从数据中自动学习实体的特征，准确率较高，并且可以进行在线学习，不需要频繁更新规则。
通常使用的中文命名实体识别技术包括条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）、递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）等。
其中，CRF是基于标注的机器学习算法，通过考虑实体标注之间的关系，可以更好地识别实体。
基于序列标注任务的命名实体识别模型研究
基于序列标注任务的命名实体识别模型研究随着信息时代的发展和互联网技术的不断革新，人们越来越需要从海量的文本数据中获取有用的信息。
然而，这要求计算机能够理解和解析文本数据，识别其中的实体，进而理解其含义和语义。
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）就是解决这个问题的一种重要技术。
一、基本概念命名实体指的是文本中具有特定命名含义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。
命名实体识别的任务就是在文本中识别出这些实体，并进行分类和标注。
命名实体识别是自然语言处理领域的一个重要任务，广泛应用于搜索引擎、机器翻译、信息抽取、智能问答等领域。
二、基于序列标注的NER模型目前，基于序列标注的NER模型已成为命名实体识别的主流方法，并取得了广泛应用和研究。
常见的序列标注方法包括：最大熵模型、条件随机场模型、循环神经网络模型等。
1. 最大熵模型（MaxEnt）最大熵模型是基于马尔可夫模型的一种统计模型，其基本思路是在所有可行的模型中，选择一个熵最大的模型作为最优模型。
在命名实体识别领域，最大熵模型可以通过上下文特征、词性标注、语法特征等多个方面对命名实体进行分类和识别。
2. 条件随机场模型（CRF）条件随机场模型是一种概率化的无向图模型，主要考虑的是序列标注问题，强调了特征之间的相关性。
在命名实体识别领域，条件随机场模型可以通过定义特征函数、标签转移概率等多个方面对命名实体进行分类和识别。
相比于最大熵模型，条件随机场模型在建模时能够更好地处理命名实体之间的依赖关系，具有更好的精度和效果。
3. 循环神经网络模型（RNN）循环神经网络模型是一种能处理序列数据的深度学习模型，通过自然语言文本数据的上下文信息，对命名实体进行分类和识别。
循环神经网络模型能够有效处理变长的文本序列，可以实现长短期记忆，学习到文本的复杂语义特征，具有更好的泛化性能和表现力。
三、模型评价指标在命名实体识别模型的评价中，通常采用精度、召回率和F1值等指标进行评价。
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• 困难
ALCrowd框架
标注员分类器
LSTM-CRF
实体标注
共享特征1
共享特征2
NER相关特征
语料
基于众包训练数据的中文 实体标注研究
陈文亮 苏州大学人类语言技术研究所(SUDA-HLT) 2017-12
知识图谱
• 知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实 体(entity)或者概念(concept)，边代表实体/概念 之间的各种语义关系。
知识图谱
规模庞大
本报告涉及内容
新关系
语言 分析
新数据
• 果断抛弃专家，直接用众包数据
• 从众包数据学习一个可用中文NER系统
• 学习众人取得的共识信息 • 消解一些相互冲突的标注噪音
简单方法-直接使用
• 假装这个数据是专家标注的 • 直接使用LSMT-CRF训练
简单方法-投票
• 对众包语料采用少数服从多数原则再处理
小白小白，我们玩个成语接龙吧！
你说谢谢的诗意哥哥吗？
• 和自己脑海里面的产品概念进行拟合 • 可以快速标注句子
• 直接开工
• 每个人由于背景/知识面不同，对规范理解会不同 • 标注员的共性
• 有些人对鞋子了解的多一些 • 有些人对衣服了解的多一些 • 。。。 我们专注的对象
对抗网络
• 适用任务
• 跨语言(Cross-Lingual) • 跨领域(Domain Adaptation) • 多任务(Multi-task) • 学习不同语言共性 • 学习不同领域共性 • 学习不同任务共性
• 现实：普通标注员 不停的问专家 各种问 -> 专家崩溃
待标句子
普通 标注员
X
专家 标注员
待标句子
专家崩溃后。。。
• 普通标注员
• 按照自己的理解标注完任务 • 领着报酬，愉快地走了 • 数据规模是很大的 • 有些标注挺好的，但有很多是有冲突的 • 专家对这些结果是不满意的
• 留下众包标注数据
例子（差别很大）
简单方法-投票
• 得到投票后的训练语料 • 直接使用CRF或者LSTM-CRF训练 • 但是效果不好
LSTM-crowd
• 把每个标注员都表示为向量 • 问题：测试时无法获得标注员信息
方案一
(Nguyen et al., 2017)
方案二
普通标注员的“特点”
• 快速看实体定义规范（15分钟），比如电商的产品
• 通过对抗网络学习
跨语言
任务相关模块 分类器分不出输入语言
两种语言的共性表示
两种语言的语料
跨领域
任务相关模块 分类器分不出输入领域
两种领域的共性表示
两种领域的语料
众包数据学习
• 对抗学习：学习共性
• 步骤1：输入各个标注员标注的语料 • 步骤2：学习出来的标注员的“共性” • 步骤3：分类器分不清是谁标注的 • 不同领域、不同语言的特征明显 • 如何区别标注员呢？
研究者的想法
• 三个臭皮匠可以抵得上一个诸葛亮 • 钱已经花了，留下了众包数据
IBM的Jelinek：“每当我解雇一个语言学 家，语音识别系统的性能就会改善一些。” (“Every time I fire a linguist the performance of the recognizer improves”.) 某些研究者：当我解雇所有标注专家，在群 众帮助下NER系统依然可以改善一些。
• • • •
完美结合：专家负责解决难题，普通人解决简单题 预算合适：一群便宜的+几位贵的 标注速度：应该是很快的 多、快、好、省
• 为了这个美好路线，苏大设计SNAP系统
SNAP标注系统
• 苏州大学SNAP标注系统
• • • • 任务类型：分类任务、序列标注任务和句法标注任务 序列标注任务：NER、分词、词性 浏览器模式：支持多人同时标注 质量控制：
• • • • 随机多人普通标注员标注 专家审核标注不一致 投诉机制 权威专家确定答案
• 标注员评价
• 地雷审核 • 反馈学习专家意见
数据标注：理想 VS 现实
• 理想：句子-> 普通标注员 -> 偶尔求助专家标注员 ->完美收工
待标句子
普通 标注员
待标句子
专家 标注员
数据标注：理想 VS 现实
• 实际应用
招人，标语料
标注数据
• 专家标注员（适用于不计成本的主）
• 对标注规范了如指掌，且有耐心标注 • 优点：标注质量高 • 缺点：难找且贵
• 普通标注员（适用于精打细算的主）
• 对标注规范粗通（能花15分钟阅读规范就是好标注员） • 优点：数量多，便宜 • 缺点：标注质量较低
标注数据
• 有些缺钱但希望拥有高质量语料的研究者 • 中间路线：N名普通标注员+1~2名专家
• 众包数据
场景2：现有一个列表，如何构建新系统
• 任务：有一个实体表/KB关系表，构建能识别类似实体的系统 • 例子：识别歌名，现有一个歌名表，要求识别句子中的歌名 • 问题：一般都缺乏标注语料 • 远程监督数据
• 使用现有KB自动生成训练语料，也包含大量噪音
NER系统构建场景
• 研究课题
• • • • • • • • 有一定规模的人工标注训练语料 常见领域：新闻领域 常见类别：人名、地名、组织机构名等 目标：构建在测试集上表现很好的系统 新领域：电商领域、对话领域、金融领域等 新类别：产品、品牌、歌名等 目标：构建在新领域里面还算能用的系统 问题：通常无人工标注训练语料
• 常见人工语料
场景1：多快糙省构建人工语料
• 任务：新领域/新任务 • 例子：互联网文本处理 • 文本种类多、数量大
• • • • 。
场景1：多快糙省构建人工语料
• 在处理互联网文本面临的挑战 • 专家标注
• 现有语言分析工具性能下降的很快 • 互联网文本通常没有人工标注语料 • 代价高，速度慢 • 在新领域中，有时候不得不标一些新语料 • 少、慢、好、贵 • 非专家标注员快速完成语料标注，包含大量噪音 • 多、快、糙、省
知识 获取
数据融合 信息抽取 NER
KG
主要内容
• 噪音训练数据 • 众包NER数据
• 基于众包数据的NER研究进展
• 总结
噪音训练数据
• NLP系统构建 • 专家语料
• 给定一个NLP任务 • 通常需要训练语料，理想是100%正确语料 • LDC分词语料/北大分词语料一致性都低于99% • 一致性更差