序列标注的BIO标注体系-创新互联

• 输入和输出都是序列
• 输入和输出序列是一一对应的
• 是一种结构化的分类，分类问题的一种推广
• 输出序列用的是BIO标注体系

序列标注是NLP中最基础的任务，应用十分广泛，如分词、词性标注、命名实体识别、关键词抽取、语义角色标注、槽位抽取等实质上都属于序列标注的范畴

• BIO 三位标注（B-begin， I-inside，O-outside）
  B-X表示实体X的开头
  I-X表示实体的结尾
  O表示不属于任何类型

• BIOES （B-begin， I-inside，O-outside，E-end，S-single）
  B表示实体开头
  I表示实体内部
  O表示非实体
  E表示实体结尾
  S表示单个字符，其本身就是一个实体

• BMES 四位序列标注法 （B-begin，M-middle，E-end，S-single）
  B表示实体开头
  M表示实体中间
  E表示实体结尾
  S表示单个字符，其本身就是一个实体

• 中文分词
• 词性标注
• 命名实体识别

分词基本上是所有自然语言处理任务的基础，目的是让文本的内容变成一个个的单词或词组，便于转换为词向量。

中文分词与英文分词的不同：

1. 中文不像英文那样有空格作为词语的界限标志，而且“词”在中文里本来就是一个很模糊的概念，中文也不具备英文中的字母大小写等形态指示
2. 中文的用字灵活多变，有些词语在脱离上下文语境的情况下无法判断是否是命名实体，而且就算是命名实体，当其处在不同的上下文语境下也可能是不同的实体类型
3. 命名实体存在大量的嵌套现象，如“北京大学第三医院”这一组织机构名中还嵌套着同样可以作为组织机构名的“北京大学”，这种现象在组织机构名中尤其严重
4. 中文里广泛存在简化表达现象，如”北医三院”、”国科大”，乃至简化表达构成的命名实体，如“国科大桥‘

对已经分词完成的句子，将句子中的所有词标记词性。这里的“词”对应的就是已分词的词序列中的词，节点的标签空间为词性标记空间如{名词,动词,形容词,… .} 。每个词最终都会打上词性标签

词性标注的难点：

1. 相对于英文，中文缺少词语形态变化，不能从词的形态来识别词性
2. 一词多词性很常见。统计发现，一词多词性的概率高达22.5%。而且越常用的词，多词性线性越严重，比如“研究”既可以是名字也可以是动词。
3. 词性划分标准不统一。词类划分粒度和标记符号等，目前还没有一个广泛认可的统一标准。比如LDC词性标注预料中，将汉语一级词性分为33类，而北京大学语料库则将其划分为26类。词类划分标准和标记符号的不统一，以及分词规范的含糊，都给词性标注带来了很大的困难。jieba分词采用了使用较为广泛的ICTCLAS 汉语词性标注集规范。
4. 未登录词问题。和分词一样，未登录词的词性也是一个比较大的课题。未登录词不能通过查找字典的方式获取词性，可以采用HMM隐马尔科夫模型等基于统计的算法## 命名实体识别

NER又称作专名识别，是自然语言处理中的一项基础任务，应用范围非常广泛。命名实体一般指的是文本中具有特定意义或者指代性强的实体，通常包括人名、地名、组织机构名、日期时间、专有名词等。

NER系统就是从非结构化的输入文本中抽取出上述实体，并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体，比如产品名称、型号、价格等。因此实体这个概念可以很广，只要是业务需要的特殊文本片段都可以称为实体。

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