中文命名實體識別

來自專欄自然語言處理

命名實體識別的資料網上不多，尤其是讓我們可以跟著做的。想要做這個方向，可以先找簡單的入手。語料可以用人民日報標註語料，目前流行的方法有兩種，一種基於CRF，一種基於深度學習。我個人強烈建議先做項目，再去深入理解原理，這兩者相輔相成，才能成大事

本文脈絡簡單，就是從項目和原理兩方面推薦給大家相關的博客

首先給大家一個開胃菜，先入門一下命名實體識別，總不能做了半天不知道自己在幹什麼吧

命名實體識別（NER）的二三事

一.項目

方法一：基於CRF做命名實體識別

用CRF做命名實體識別(一)

用CRF做命名實體識別(二)

用CRF做命名實體識別(三)

• 用CRF做命名實體識別(一) 主要介紹的是關於人民日報標註語料的預處理，利用CRF++工具包對模型進行訓練以及測試。
• 用CRF做命名實體識別(二) 主要是升級對上一篇升級，新添加了一些特徵，著重介紹了如何生成組織名特徵詞這個特徵。大家也許看的一知半解，進去讀讀便豁然開朗了
• 用CRF做命名實體識別(三) 主要是總結了所有特徵的生成思路，並對它們做了一個效果對比

方法二：基於深度學習做命名實體識別

用深度學習做命名實體識別(附代碼) 主要簡單的介紹下BILSTM-CRF的原理，以及如何把大佬的數據集換成我們自己的數據集，進行訓練。

二. 原理

原理的理解很不容易，這裡主要推薦閱讀書籍和博客。主讀書籍，用博客來輔助理解

書籍推薦：吳軍的《數學之美》，周志華的西瓜書《機器學習》，李航的《統計學習方法》

博客推薦：

1. CRF的原理介紹

如何用簡單易懂的例子解釋條件隨機場（CRF）模型？它和HMM有什麼區別？

如何輕鬆愉快地理解條件隨機場（CRF）？

2. HMM的原理介紹

一文搞懂HMM（隱馬爾可夫模型） - skyme - 博客園

farewell：隱馬爾科夫模型

如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型？

機器學習 --- 4. 大內密探HMM(隱馬爾可夫)圍捕賭場老千

如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型？

3. BILSTM的原理介紹

推薦給初學LSTM或者懂個大概卻不完全懂的人 - CSDN博客

三. 總結

中文的命名實體識別就到這裡了，大家有疑問歡迎提出來一起探討。另外要轉載的話請聯繫我，謝謝各位了