本文對(duì)自然語言基礎(chǔ)技術(shù)之命名實(shí)體識(shí)別進(jìn)行了相對(duì)全面的介紹，包括定義、發(fā)展歷史、常見方法、以及相關(guān)數(shù)據(jù)集，最后推薦一大波 Python 實(shí)戰(zhàn)利器，并且包括工具的用法。

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定義

先來看看維基百科上的定義：Named-entity recognition (NER) (also known as entity identification, entity chunking and entity extraction) is a subtask of information extraction that seeks to locate and classify named entity mentions in unstructured text into pre-defined categories such as the person names, organizations, locations, medical codes, time expressions, quantities, monetary values, percentages, etc.

命名實(shí)體識(shí)別（Named Entity Recognition，簡(jiǎn)稱NER），又稱作“專名識(shí)別”，是指識(shí)別文本中具有特定意義的實(shí)體，主要包括人名、地名、機(jī)構(gòu)名、專有名詞等。簡(jiǎn)單的講，就是識(shí)別自然文本中的實(shí)體指稱的邊界和類別。

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發(fā)展歷史

命名實(shí)體識(shí)別這個(gè)術(shù)語首次出現(xiàn)在 MUC-6（Message Understanding Conferences），這個(gè)會(huì)議關(guān)注的主要問題是信息抽取（Information Extraction），第六屆 MUC 除了信息抽取評(píng)測(cè)任務(wù)還開設(shè)了新評(píng)測(cè)任務(wù)即命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)。

除此之外，其他相關(guān)的評(píng)測(cè)會(huì)議包括CoNLL（Conference on Computational Natural Language Learning）、ACE（Automatic Content Extraction）和IEER（Information Extraction-Entity Recognition Evaluation）等。

在MUC-6之前，大家主要是關(guān)注人名、地名和組織機(jī)構(gòu)名這三類專業(yè)名詞的識(shí)別。自MUC-6起，后面有很多研究對(duì)類別進(jìn)行了更細(xì)致的劃分，比如地名被進(jìn)一步細(xì)化為城市、州和國(guó)家，也有人將人名進(jìn)一步細(xì)分為政治家、藝人等小類。

此外，一些評(píng)測(cè)還擴(kuò)大了專業(yè)名詞的范圍，比如CoNLL某年組織的評(píng)測(cè)中包含了產(chǎn)品名的識(shí)別。一些研究也涉及電影名、書名、項(xiàng)目名、研究領(lǐng)域名稱、電子郵件地址、電話號(hào)碼以及生物信息學(xué)領(lǐng)域的專有名詞（如蛋白質(zhì)、DNA、RNA等）。甚至有一些工作不限定“實(shí)體”的類型，而是將其當(dāng)做開放域的命名實(shí)體識(shí)別和分類。

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常見方法

早期的命名實(shí)體識(shí)別方法基本都是基于規(guī)則的。之后由于基于大規(guī)模的語料庫的統(tǒng)計(jì)方法在自然語言處理各個(gè)方面取得不錯(cuò)的效果之后，一大批機(jī)器學(xué)習(xí)的方法也出現(xiàn)在命名實(shí)體類識(shí)別任務(wù)。宗成慶老師在統(tǒng)計(jì)自然語言處理一書粗略的將這些基于機(jī)器學(xué)習(xí)的命名實(shí)體識(shí)別方法劃分為以下幾類：

有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法：這一類方法需要利用大規(guī)模的已標(biāo)注語料對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練。目前常用的模型或方法包括隱馬爾可夫模型、語言模型、最大熵模型、支持向量機(jī)、決策樹和條件隨機(jī)場(chǎng)等。值得一提的是，基于條件隨機(jī)場(chǎng)的方法是命名實(shí)體識(shí)別中最成功的方法。

半監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法：這一類方法利用標(biāo)注的小數(shù)據(jù)集（種子數(shù)據(jù)）自舉學(xué)習(xí)。

無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法：這一類方法利用詞匯資源（如 WordNet）等進(jìn)行上下文聚類。

混合方法：幾種模型相結(jié)合或利用統(tǒng)計(jì)方法和人工總結(jié)的知識(shí)庫。

值得一提的是，由于深度學(xué)習(xí)在自然語言的廣泛應(yīng)用，基于深度學(xué)習(xí)的命名實(shí)體識(shí)別方法也展現(xiàn)出不錯(cuò)的效果，此類方法基本還是把命名實(shí)體識(shí)別當(dāng)做序列標(biāo)注任務(wù)來做，比較經(jīng)典的方法是 LSTM+CRF、BiLSTM+CRF。

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相關(guān)數(shù)據(jù)集

1. CCKS2017 開放的中文的電子病例測(cè)評(píng)相關(guān)的數(shù)據(jù)。

評(píng)測(cè)任務(wù)一：

https://biendata.com/competition/CCKS2017_1/

評(píng)測(cè)任務(wù)二：

https://biendata.com/competition/CCKS2017_2/

2. CCKS2018 開放的音樂領(lǐng)域的實(shí)體識(shí)別任務(wù)。

評(píng)測(cè)任務(wù)：

https://biendata.com/competition/CCKS2018_2/

3. (CoNLL 2002)Annotated Corpus for Named Entity Recognition。

地址：

https://www.kaggle.com/abhinavwalia95/entity-annotated-corpus

4. NLPCC2018 開放的任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)中的口語理解評(píng)測(cè)。

地址：

http://tcci.ccf.org.cn/conference/2018/taskdata.php

5. 一家公司提供的數(shù)據(jù)集,包含人名、地名、機(jī)構(gòu)名、專有名詞。

下載地址：

https://bosonnlp.com/dev/resource

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工具推薦

1. Stanford NER

斯坦福大學(xué)開發(fā)的基于條件隨機(jī)場(chǎng)的命名實(shí)體識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)參數(shù)是基于 CoNLL、MUC-6、MUC-7 和 ACE 命名實(shí)體語料訓(xùn)練出來的。

地址：

https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml

Python 實(shí)現(xiàn)的 Github 地址：

https://github.com/Lynten/stanford-corenlp

2 .MALLET

麻省大學(xué)開發(fā)的一個(gè)統(tǒng)計(jì)自然語言處理的開源包，其序列標(biāo)注工具的應(yīng)用中能夠?qū)崿F(xiàn)命名實(shí)體識(shí)別。

官方地址：

http://mallet.cs.umass.edu/

3. Hanlp

HanLP 是一系列模型與算法組成的 NLP 工具包，由大快搜索主導(dǎo)并完全開源，目標(biāo)是普及自然語言處理在生產(chǎn)環(huán)境中的應(yīng)用。支持命名實(shí)體識(shí)別。

Github 地址：

https://github.com/hankcs/pyhanlp

官網(wǎng)：

http://hanlp.linrunsoft.com/

4. NLTK

NLTK 是一個(gè)高效的 Python 構(gòu)建的平臺(tái),用來處理人類自然語言數(shù)據(jù)。

Github 地址：

https://github.com/nltk/nltk

官網(wǎng)：

http://www.nltk.org/

5. SpaCy

工業(yè)級(jí)的自然語言處理工具，遺憾的是不支持中文。

Gihub 地址：

https://github.com/explosion/spaCy

官網(wǎng)：https://spacy.io/

6. Crfsuite

可以載入自己的數(shù)據(jù)集去訓(xùn)練 CRF 實(shí)體識(shí)別模型。

文檔地址：

https://sklearn-crfsuite.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest

代碼已上傳：

https://github.com/yuquanle/StudyForNLP/blob/master/NLPbasic/NER.ipynb