自然语言处理工具HanLP-基于层叠HMM地名识别

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更多发布于：2019-07-26 09:51

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	本篇接上一篇内容《hanlp-基于HMM-Viterbi的人名识别原理介绍》介绍一下层叠隐马的原理。首先说一下上一篇介绍的人名识别效果对比： 1. 只有Jieba识别出的人名准确率极低，基本为地名或复杂地名组成部分或复杂机构名组成部分。举例如下： [1] 战乱的阿富汗地区，qiang zhi可随意买卖，AK47价格约500人民币 “阿富汗”被识别为人名。 [2] 安庆到桂林自驾游如何规划？ “桂林”被识别为人名。 [3] 2018天津市和平分局招聘社区戒毒、社区康复工作人员成绩查询入口 “康复”被识别为人名。 2. 只有HanLP识别出的人名除了特别常用姓氏的名字识别正确，其他的都识别错误。举例如下： [1] 纳溪区副区长李明带队到“花田酒地”景区检查节前安全工作 “花田酒”被被识别为人名。 [2] 秀英“线上线下”齐发力助力贫困户“微互动”拓宽农产品销路 “齐发力”被识别为人名。 [3] 紧急通知：秦报融媒粉团祖山一日游日报名费大调整！ “秦报”被识别为人名。 3. HanLP与Jieba都识别出的人名 1. 非常用姓氏识别出的人名基本错误。 [1] 房产高管薪酬大起底万科郁亮年薪1189.9万仅排第二 [2] 生生不息南通支云发布汶川地震十周年海报呼吁赛前默哀 [3] 为什么伊郎不能有he wu qi，而美国有he wu qi？ 2. 名字本身构成词时基本错误。 [1] 周口一村庄杨絮着火，对付杨絮用啥方法好呢？ [2] 上联: 三国魏蜀吴，如何对下联？ [3] 上联:灯火辉煌万家乐。求下联？如何解决这些badcase呢，要看你的时间了，如果时间充裕的话，可以调整发射概率文件也就是nr.txt文件。如果时间不充裕的话，比如我现在的情况，那就只保留常用姓氏，以及特别需要关注的人名了。上一篇的内容先说到这里，介绍本篇的主题”基于层叠隐马的命名实体识别”我这里主要阅读的是这篇文章《基于层叠隐马尔可夫模型的中文命名实体识别》。层叠就是将模型级联起来的意思，因此系统的结构如下图所示：图片：图1.jpg 如图所示，层叠隐马就是训练三个隐马模型，每个模型标注一种实体，三个模型采用级联形式连接。不同的实体有不同的角色标注，实际就是特征，这些特征需要有语言学的知识，实际上就是你的阅读量，通过你大量阅读总结经验，比如姓氏可以作为名字的一个特征（张、王、李、赵），常用地名的后缀可以作为一个特征（省、市、区、县），机构名表处所的尾字可以作为一个特征（局、处、所、院）。这里地名的角色标注简表如下所示：图片：图2.jpg