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话说天下大事，分久必合，合久必分。

之前谈到中文分词把文本切分成一个一个词语，现在我们要反过来，把该拼一起的词再拼到一起，找到一个命名实体，比如：“亚太经合组织”

条件随机场的用武之地

上回书说到，概率图模型中的条件随机场适用于在一定观测值条件下决定的随机变量有有限个取值的情况，它特殊就特殊在给定观察序列X时某个特定的标记序列Y的概率是一个指数函数exp(∑λt+∑μs)，这也正符合最大熵原理。基于条件随机场的命名实体识别方法属于有监督的学习方法，需要利用已经标注好的大规模语料库进行训练，那么已经标注好的语料里面有什么样的特征能够让模型得以学习呢？

谈命名实体的放射性

为什么说命名实体是有放射性的呢？举个栗子：“中国积极参与亚太经合组织的活动”，这里面的“亚太经合组织”是一个命名实体，定睛一瞧，这个实体着实不凡啊，有“组织”两个字，这么说来这个实体是一种组织或机构，记住，下一次当你看到“组织”的时候和前面几个字组成的一定是一个命名实体。继续观察，在它之前辐射出了“参与”一次，经过大规模语料训练后能发现，才“参与”后面有较大概率跟着一个命名实体。继续观察，在它之后有“的活动”，那么说明前面很可能是一个组织者，组织者多半是一个命名实体。这就是基于条件随机场做命名实体识别的奥秘，这就是命名实体的放射性

特征模板

前面讲了放射性，那么设计特征模板就比较容易了，我们采用当前位置的前后n个位置上的字/词/字母/数字/标点等作为特征，因为是基于已经标注好的语料，所以这些特征是什么样的词性、词形都是已知的。

特征模板的选择是和具体我们要识别的实体类别有关系的，识别人名和识别机构名用的特征模板是不一样的，因为他们的特点就不一样，事实上识别中文人名和识别英文人名用的特征模板也是不一样的，因为他们的特点就不一样

且说命名实体

前面讲了一揽子原理，回过头来讲讲命名实体是什么，命名实体包括：人名(政治家、艺人等)、地名(城市、州、国家、建筑等)、组织机构名、时间、数字、专有名词(电影名、书名、项目名、电话号码等)、……。其实领域很多，不同人需求不一样，关注的范围也不一样。总之不外乎命名性指称、名词性指称和代词性指称

自古英雄周围总有谋士

基于条件随机场的命名实体方法虽好，但如何利用好还是需要各路谋士献计献策。有的人提出通过词形上下文训练模型，也就是给定词形上下文语境中产生实体的概率；有的人提出通过词性上下文训练模型，也就是给定词性上下文语境中产生实体的概率；有的人提出通过给定实体的词形串作为实体的概率；有的人提出通过给定实体的词性串作为实体的概率；当大家发现这四点总有不足时，有谋士提出：把四个结合起来！这真是：英雄代有人才出，能摆几出摆几出啊

二、自动自动标注

何为词性

常说的词性包括：名、动、形、数、量、代、副、介、连、助、叹、拟声。但自然语言处理中要分辨的词性要更多更精细，比如：区别词、方位词、成语、习用语、机构团体、时间词等，多达100多种。

汉语词性标注最大的困难是“兼类”，也就是一个词在不同语境中有不同的词性，而且很难从形式上识别。

词性标注过程

为了解决词性标注无法达到100%准确的问题，词性标注一般要经过“标注”和“校验”两个过程，第一步“标注”根据规则或统计的方法做词性标注，第二步“校验”通过一致性检查和自动校对等方法来修正。

词性标注的具体方法

词性标注具体方法包括：基于统计模型的方法、基于规则的方法和两者结合的方法。下面我们分别来介绍。

基于统计模型的词性标注方法

提到基于统计模型，势必意味着我们要利用大量已经标注好的语料库来做训练，同时要先选择一个合适的训练用的数学模型，《自己动手做聊天机器人 十五-一篇文章读懂拿了图灵奖和诺贝尔奖的概率图模型》中我们介绍了概率图模型中的隐马尔科夫模型(HMM)比较适合词性标注这种基于观察序列来做标注的情形。语言模型选择好了，下面要做的就是基于语料库来训练模型参数，那么我们模型参数初值如何设置呢？这里面就有技巧了

隐马尔可夫模型参数初始化的技巧

模型参数初始化是在我们尚未利用语料库之前用最小的成本和最接近最优解的目标来设定初值。HMM是一种基于条件概率的生成式模型，所以模型参数是生成概率，那么我们不妨就假设每个词的生成概率就是它所有可能的词性个数的倒数，这个是计算最简单又最有可能接近最优解的生成概率了。每个词的所有可能的词性是我们已经有的词表里标记好的，这个词表的生成方法就比较简单了，我们不是有已经标注好的语料库嘛，很好统计。那么如果某个词在词表里没有呢？这时我们可以把它的生成概率初值设置为0。这就是隐马尔可夫模型参数初始化的技巧，总之原则就是用最小的成本和最接近最优解的目标来设定初值。一旦完成初始值设定后就可以利用前向后向算法进行训练了。

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基于规则的词性标注方法

规则就是我们既定好一批搭配关系和上下文语境的规则，判断实际语境符合哪一种则按照规则来标注词性。这种方法比较古老，适合于既有规则，对于兼词的词性识别效果较好，但不适合于如今网络新词层出不穷、网络用语新规则的情况。于是乎，有人开始研究通过机器学习来自动提取规则，怎么提取呢？不是随便给一堆语料，它直接来生成规则，而是根据初始标注器标注出来的结果和人工标注的结果的差距，来生成一种修正标注的转换规则，这是一种错误驱动的学习方法。基于规则的方法还有一个好处在于：经过人工校总结出的大量有用信息可以补充和调整规则库，这是统计方法做不到的。

统计方法和规则方法相结合的词性标注方法

统计方法覆盖面比较广，新词老词通吃，常规非常规通吃，但对兼词、歧义等总是用经验判断，效果不好。规则方法对兼词、歧义识别比较擅长，但是规则总是覆盖不全。因此两者结合再好不过，先通过规则排歧，再通过统计标注，最后经过校对，可以得到正确的标注结果。在两者结合的词性标注方法中，有一种思路可以充分发挥两者优势，避免劣势，就是首选统计方法标注，同时计算计算它的置信度或错误率，这样来判断是否结果是否可疑，在可疑情况下采用规则方法来进行歧义消解，这样达到最佳效果。

词性标注的校验

做完词性标注并没有结束，需要经过校验来确定正确性以及修正结果。

第一种校验方法就是检查词性标注的一致性。一致性指的是在所有标注的结果中，具有相同语境下同一个词的标注是否都相同，那么是什么原因导致的这种不一致呢？一种情况就是这类词就是兼类词，可能被标记为不同词性。另一种情况是非兼类词，但是由于人工校验或者其他原因导致标记为不同词性。达到100%的一致性是不可能的，所以我们需要保证一致性处于某个范围内，由于词数目较多，词性较多，一致性指标无法通过某一种计算公式来求得，因此可以基于聚类和分类的方法，根据欧式距离来定义一致性指标，并设定一个阈值，保证一致性在阈值范围内。

第二种校验方法就是词性标注的自动校对。自动校对顾名思义就是不需要人参与，直接找出错误的标注并修正，这种方法更适用于一个词的词性标注通篇全错的情况，因为这种情况基于数据挖掘和规则学习方法来做判断会相对比较准确。通过大规模训练语料来生成词性校对决策表，然后根据这个决策表来找通篇全错的词性标注并做自动修正。

总结

词性标注的方法主要有基于统计和基于规则的方法，另外还包括后期校验的过程。词性标注是帮助计算机理解语言含义的关键，有了词性标注，我们才可以进一步确定句法和语义，才有可能让机器理解语言的含义，才有可能实现聊天机器人的梦想