命名实体识别从数据集到算法实现

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是 NLP 的基础任务，指从文本中识别出命名性指称项，为关系抽取等任务做铺垫。狭义上，是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体（时间、货币名称等构成规律明显的实体类型可以用正则等方式识别）。当然，在特定领域中，会相应地定义领域内的各种实体类型。目前的主流工作，是将 NER当做深度学习任务来做，所以，我们需要大量的、高质量的数据。

公开数据集

首先让我们来看看常见公开数据集

CoNLL 2003（https://www.clips.uantwerpen.be/conll2003/ner/）

这个数据集包括1393篇英语新闻文章和909篇德语新闻文章。英语语料库是免费的，德国语料库需要收钱(75美元)。英语语料实际上是RCV1(Reuters Corpus, Volume 1， https://trec.nist.gov/data/reuters/reuters.html), 路透社早些年公开的一些数据集。你需要填个使用申请表(包含组织和个人两种类型)，然后就可以使用了。

CoNLL2003中，实体被标注为四种类型：

LOC (location, 地名)

ORG (organisation，组织机构名)

PER （person，人名）

MISC (miscellaneous，其他)

一条标注数据的组织形式如下：

[word][POS tag][chunk tag][NER tag]

比如：

U.N. NNP I-NP I-ORG 
  official NN I-NP O 
  Ekeus NNP I-NP I-PER 
  heads VBZ I-VP O 
  for IN I-PP O 
  Baghdad NNP I-NP I-LOC 
  . . O O

更加详细的关于标注数据的介绍，见当时官方给出的一篇文章 http://www.aclweb.org/anthology/W03-0419

OntoNotes 5.0 / CoNNLL 2012 (https://catalog.ldc.upenn.edu/ldc2013t19)

OntoNotes 5.0由 1745k 英语、900k 中文和300k 阿拉伯语文本数据组成，OntoNotes 5.0的数据来源也多种多样，有电话对话、新闻通讯社、广播新闻、广播对话和博客。实体被标注为【PERSON】、【ORGANIZATION】和【LOCATION】等18个类别，详情见https://catalog.ldc.upenn.edu/docs/LDC2013T19/OntoNotes-Release-5.0.pdf。你只需要在这个网站注册一下https://catalog.ldc.upenn.edu/signup

还有很多其他公开数据集，包括NLPBA2014， Enron Emails 等等，这里就不做详细介绍了，大家可以 google 一下。

标注方法

NER 标注方法有很多种，这里主要介绍3种最常见。

IOB 标注法

IOB 标注法，是 CoNLL 2003 采用的标注法， I 表示 inside, O 表示 Outside, B 表示 Begin。而标注的 label是 I-XXX 的，表示这个字符，在 XXX类命名实体的内部(inside)。B用于标记一个命名实体的开始。

比如：

Tom B-PER
hanks I-PER
is O
my O
name O

BIOES

这是在 IOB方法上，扩展出的一个更复杂，但更完备的标注方法。其中 B表示这个词处于一个实体的开始(Begin), I 表示内部(inside), O 表示外部(outside), E 表示这个词处于一个实体的结束为止， S 表示，这个词是自己就可以组成一个实体(Single)

BIOES 是目前最通用的命名实体标注方法。

Markup

Makeup 是 OntoNotes 使用的标注方法，思路比较简单, XML，比如：

<ENAMEX TYPE=”ORG”>Disney</ENAMEX> is a global brand .

它用标签把命名实体框出来，然后，在 TYPE 上，设置相应的类型。

当然，还有很多其他的标注方法，比如 IO, BMEWO 等等，感兴趣的读者可以 google一下。

模型

目前业界比较常用的模型，是 LSTM + CRF。这这类模型中， NCRF++算法, 是目前最好的 NER 算法，发表在 COLLING 2018上，论文见 https://arxiv.org/abs/1806.04470 。NCRF++在它的文章中报告其在 CoNLL2003 上能达到91.35的 F1。

框架

NCRF++的整体框架如下：

它支持 BIO（注意，BIO和 IOB 有点区别）, BIOES 两种标注模式。因为 CoNLL2003 太过久远，一般将其转换到新的标注格式上来，转换方法见：https://github.com/jiesutd/NCRFpp/blob/master/utils/tagSchemeConverter.py

表现

NCRF++是目前 state-of-the-art的命名实体识别方案：

ID    Model    Nochar    CharLSTM    CharCNN
1    WordLSTM    88.57    90.84    90.73
2    WordLSTM+CRF    89.45    91.20    91.35
3    WordCNN    88.56    90.46    90.30
4    WordCNN+CRF    88.90    90.70    90.43

速度

NCRF++的速度表现也非常优异，在使用全批处理的情况下，在单个1080 显卡上，训练速度能到到1000句话每秒，解码速度能达到2000句话每秒。

目前 NCRF++ 已经开源(https://github.com/jiesutd/NCRFpp)。

原文发布时间为：2018-06-28
本文作者： Huaiwen
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