http://www.hankcs.com/nlp/ner/place-names-to-identify-actual-hmm-viterbi-role-labeling.html

命名實體識別（Named Entity Recognition）也是自然語言處理中的一個難關，特別是中文這樣沒有大小寫等固定形態的語言。上次介紹過《實戰HMM-Viterbi角色標注中國人名識別》，這次基于類似的原理，為HanLP實現中文地址地名（NS）的自動識別。

原理

訓練

對熟語料自動角色標注，統計單詞的角色頻次、角色的轉移概率等，訓練出一個模型，同時總結一些可用的模式串。

識別

根據上述模型，利用HMM-Viterbi算法標注陌生文本的粗分結果，利用Aho-Corasick算法模式匹配，匹配出可能的地址，將其送入第二層隱馬爾可夫模型中。

實戰

訓練

自動角色標注

《基于層疊隱馬爾可夫模型的中文命名實體識別.pdf》中使用如下地名識別角色：

我在此基礎上拓充了CDE分別為三字地名的三個字位，H為中國地名的后綴，G為整個地址，這樣一般最多可以識別6字地名（CDE地名+三字后綴），比論文有所改進。

通過少量的代碼即可自動對熟語料進行角色標注，比如對于這一句人民日報2014切分語料中的句子：

1	王先東/nr?來自/v?湖北/ns?荊門/ns?，/w?在/p?佛山市/ns?[南海區/ns?大瀝鎮/ns]/nz?某/rz?物業公司/nis?做/v?保安/b

逐步處理得到

1 2 3 4 5 6 7

原始語料?[未##人/nr,?來自/v,?湖北/ns,?的/ude1,?荊門/ns,?，/w,?在/p,?烏魯木齊市/ns,?[南海區/ns?大瀝鎮/ns]/ns,?某/rz,?物業公司/nis,?做/v,?保安/b] 添加首尾?[始##始/S,?未##人/nr,?來自/v,?湖北/ns,?的/ude1,?荊門/ns,?，/w,?在/p,?烏魯木齊市/ns,?[南海區/ns?大瀝鎮/ns]/ns,?某/rz,?物業公司/nis,?做/v,?保安/b,?末##末/Z] 標注上文?[始##始/S,?未##人/nr,?來自/A,?湖北/ns,?的/A,?荊門/ns,?，/w,?在/A,?烏魯木齊市/ns,?[南海區/ns?大瀝鎮/ns]/ns,?某/rz,?物業公司/nis,?做/v,?保安/b,?末##末/Z] 標注下文?[始##始/S,?未##人/nr,?來自/A,?湖北/ns,?的/B,?荊門/ns,?，/B,?在/A,?烏魯木齊市/ns,?[南海區/ns?大瀝鎮/ns]/ns,?某/B,?物業公司/nis,?做/v,?保安/b,?末##末/Z] 標注中間?[始##始/S,?未##人/nr,?來自/A,?湖北/ns,?的/X,?荊門/ns,?，/B,?在/A,?烏魯木齊市/ns,?[南海區/ns?大瀝鎮/ns]/ns,?某/B,?物業公司/nis,?做/v,?保安/b,?末##末/Z] 拆分地名?[始##始/S,?未##人/nr,?來自/A,?湖北/ns,?的/X,?荊門/ns,?，/B,?在/A,?烏魯木齊市/ns,?南海區/ns,?大瀝鎮/ns,?某/B,?物業公司/nis,?做/v,?保安/b,?末##末/Z] 處理整個?[始##始/S,?未##人/Z,?來自/A,?湖北/G,?的/X,?荊/C,?門/H,?，/B,?在/A,?烏魯木齊/G,?市/H,?南/C,?海/D,?區/H,?大/C,?瀝/D,?鎮/H,?某/B,?物業公司/Z,?做/Z,?保安/Z,?末##末/Z]

統計詞頻

在對所有熟語料句子執行自動標注后，即可統計每一個非Z詞語的詞頻，得到一個角色詞典：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

位于?A?1660?X?93?B?33 位列?B?17?A?13?X?1 位居?B?25?A?14?X?1 位次?B?1 位置?B?5?A?1 低?B?9 低于?A?18?B?2 低產田?B?1 低價?B?1 低估?A?5 低保?B?3 低保戶?B?3 低效?B?1 低溫?B?3 低熱值?B?1 低碳?B?27 低空?B?2 低調?B?5 低速?B?3 低階煤?B?1 住?A?81?B?53 住友?B?1 住在?A?271?B?1

統計轉移矩陣

轉移矩陣指的是從一個角色標簽轉移到另一個角色的頻次，利用它和角色詞頻可以計算出HMM中的初始概率、轉移概率、發射概率，進而完成求解。關于維特比算法和實現請參考《通用維特比算法的Java實現》。

這里對人民日報2014切分語料訓練出如下轉移矩陣：

?

?

識別

例子

以“南翔向寧夏固原市彭陽縣紅河鎮黑牛溝村捐贈了挖掘機”為例，不進行地名識別時，會得出下列輸出：

1	[南翔/ns,?向/p,?寧夏/ns,?固原市/ns,?彭/nz,?陽/ag,?縣/n,?紅/a,?河鎮/ns,?黑/a,?牛/n,?溝/n,?村/n,?捐贈/v,?了/ule,?挖掘機/n]

上例中“寧夏”“固原市”等屬于常用地名，因此被收錄到核心詞典中，此處表現出正確的分詞結果。但是像“彭陽縣”“紅河鎮”“黑牛溝村”等地名屬于非常小的地方，沒有被詞典收錄，自然也沒法得出正確的分詞結果。

角色標注

1 2

地名角色觀察：[??Z?41339414?][南翔?H?1000?][向?A?1076?B?115?X?70?C?49?D?5?][寧夏?H?1000?][固原市?H?1000?][彭?C?85?][陽?D?1255?C?81?B?1?][縣?H?6878?B?25?A?23?D?19?X?3?C?2?][紅?C?1000?B?46?A?3?][河鎮?H?1000?][黑?C?960?B?25?][牛?D?24?C?8?B?7?][溝?H?107?D?90?E?36?C?27?B?14?A?3?][村?H?4467?D?68?B?28?A?8?C?3?][捐贈?B?10?A?1?][了?A?4115?B?97?][挖掘機?B?1?][??Z?41339414?] 地名角色標注：[?/Z?,南翔/H?,向/B?,寧夏/H?,固原市/H?,彭/C?,陽/D?,縣/H?,紅/C?,河鎮/H?,黑/C?,牛/D?,溝/E?,村/H?,捐贈/B?,了/A?,挖掘機/B?,?/Z]

模式匹配

利用Aho-Corasick算法模式匹配如下模式串：

1 2 3 4

????????CH ????????CDH ????????CDEH ????????GH

得到如下地名：

1 2 3

識別出地名：彭陽縣?CDH 識別出地名：紅河鎮?CH 識別出地名：黑牛溝村?CDEH

第二層隱馬模型細分

其實這應該算是第三層隱馬模型，因為地名識別中也用到了一次HMM，并且那次的輸出是這次的輸入。細分之后得出最終的結果：

1	[南翔/ns,?向/p,?寧夏/ns,?固原市/ns,?彭陽縣/ns,?紅河鎮/ns,?黑牛溝村/ns,?捐贈/v,?了/ule,?挖掘機/n]

總結

HMM模型可以解決很多問題，將多個HMM模型層疊起來，可以發揮出更加精準的效果。

不過2元文法依然會有誤命中的情況，事實上，一些高頻地名已經收錄到核心詞典和用戶自定義詞典中。所以HanLP的默認配置關閉了地名識別，僅僅在一些極端情況下（專門提取縣級地址）交由用戶打開。

目錄

• 原理
• 訓練
• 識別
• 實戰
• 訓練
• 自動角色標注
• 統計詞頻
• 統計轉移矩陣
• 識別
• 角色標注
• 模式匹配
• 第二層隱馬模型細分
• 總結

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的实战HMM-Viterbi角色标注地名识别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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