序列标注的BIO标注体系-创新互联
1、什么是序列标注
3、常见的序列标注任务
网站题目：序列标注的BIO标注体系-创新互联
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- 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
| 输入序列 | 世 | 达 | / | S | A | T | A | 9 | 1 | 5 | 1 | 1 | 数 | 显 | 式 | 游 | 标 | 卡 | 尺 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 输出序列 | B-brand | I-brand | O | B-brand | I-brand | I-brand | I-brand | O | O | O | O | O | O | O | O | B-product | I-product | I-product | I-product |
- 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
| 输入序列 | 世 | 达 | / | S | A | T | A | 9 | 1 | 5 | 1 | 1 | 数 | 显 | 式 | 游 | 标 | 卡 | 尺 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 输出序列 | B-brand | E-brand | O | B-brand | I-brand | I-brand | E-brand | O | O | O | O | O | O | O | O | B-product | I-product | I-product | E-product |
- 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
| 输入序列 | 世 | 达 | / | S | A | T | A | 9 | 1 | 5 | 1 | 1 | 数 | 显 | 式 | 游 | 标 | 卡 | 尺 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 输出序列 | B | E | S | B | M | M | E | S | S | S | S | S | S | S | S | B | M | M | E |
- 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：
- 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
- 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
- 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
- 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：
- 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
- 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。
- 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。
- 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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