基于双向GRU-CRF的中文包装产品实体识别

文章编号：1006-3080(2019)03-0486-05DOI: 10.14135/ki.1006-3080.20180407001基于双向GRU-CRF 的中文包装产品实体识别李一斌， 张欢欢（华东理工大学信息科学与工程学院，上海 200237）摘要：为了实现包装行业的信息自动抽取，需要对文本中的包装产品进行命名实体识别工作。

设计了一种基于双向GRU-CRF 的中文包装产品实体识别方法。

以预训练的领域词向量为输入，通过双向GRU 网络对上下文语义信息进行建模，并使用输出端的CRF 层对最佳标签序列进行预测。

将该模型与传统的序列标注模型以及循环神经网络模型在包装产品文本数据集上进行了对比，实验结果表明，本文模型具有较少人工特征干预、更高准确率和召回率等优点。

关键词：命名实体识别；双向GRU 网络；CRF 模型；包装产品；深度学习中图分类号：TP391文献标志码：A智能化是继数字化和网络化之后新一代信息技术发展的重要方向[1]，随着信息技术的不断发展，包装产业也进入了高度智能化时代。

在包装产业高度智能化的环境下，大量的产品说明、用户手册等都是以电子文档的形式呈现。

为了给用户提供更好、更人性化的服务，必须结合用户的个性化需求，从多而杂的信息中找到有价值的商业信息。

然而在包装产业领域，产品名的构成复杂、长度较长，如“防静电透明PVC 板棒”、“双通道连卷背心袋机”等，这种结构使得产品实体识别比一般的实体识别更为复杂和困难。

为了充分挖掘包装产业信息中的价值，并为接下来的包装产业知识图谱构建、包装产业智能问答等基础应用打下良好的数据基础，包装产品实体识别是必不可少的步骤。

1 相关工作在产业信息处理领域，由于产品实体的结构特征多变、边界模糊，不适合用一般的命名实体识别的方法来处理。

根据命名实体的定义和已有的产品命名实体研究，一般认为产品命名实体包括品牌、系列、型号、种类和属性5个方面，但它们并非不可或缺，一些品牌的产品没有系列名，而一些品牌独有的系列则可以省略品牌名，如“JD-111电子式纸张耐折度测定仪”，这种复杂的名称组成结构对命名实体识别技术带来了很大的挑战。

crf实体识别原理CRF实体识别原理CRF（Conditional Random Field）是一种概率化的无向图模型，被广泛应用于自然语言处理领域的实体识别任务。

本文将从浅入深，对CRF实体识别的原理进行解释。

什么是实体识别？实体识别是指在自然语言文本中识别并分类出具有特定意义的实体，如人名、组织机构名、地名等。

实体识别在信息抽取、问答系统等任务中扮演着重要的角色。

CRF是一种用于实体识别的机器学习方法。

CRF模型的基本结构CRF模型可以看作是一个无向图，图中的节点表示输入句子中的每个词，边表示节点之间的关系。

CRF模型的基本结构包括：1.输入层：将句子中的每个词表示为特征向量，常用的特征包括词性、词义、前缀后缀等。

2.发射概率：根据输入特征向量，计算每个节点属于各个实体类别的概率。

3.转移概率：计算节点之间的转移概率，表示从一个实体类别转移到另一个实体类别的概率。

4.标签路径：通过求解概率最大的路径，确定每个节点的标签。

CRF模型的数学原理CRF模型基于条件随机场理论，对于给定的输入序列X和标签序列y，CRF模型定义了条件概率P(y|X)，即在给定输入序列X的情况下，标签序列y出现的概率。

CRF模型的数学表达式为：P(y|X) = (1/Z) * exp(∑(i=1 to n) ∑(j=1 to m) λ_j * t_j(y_i-1, y_i, X, i) + ∑(i=1 to n)∑(k=1 to l) λ_k’ * s_k(y_i, X, i))其中，Z是归一化因子，m是特征的个数，n是句子中词的个数，l是实体类别的个数，λ是特征权重。

t_j是转移特征函数，用于表示从状态y_i-1到y_i的转移特征。

s_k是发射特征函数，用于表示节点y_i属于实体类别k的特征。

CRF模型的训练包括两个步骤：特征提取和参数估计。

特征提取将输入序列映射为特征向量，参数估计通过最大似然估计或正则化方法确定特征权重。

基于BLSTM-CNN-CRF的中文命名实体识别方法一、引言随着信息技术的发展和智能化应用的日益普及，自然语言处理（NLP）领域的研究和应用也得到了前所未有的发展。

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为NLP 领域的重要技术之一，其主要任务是识别和提取文本中具有特定意义的实体名称，如人名、地名、组织机构名等。

在中文命名实体识别任务中，由于中文语言特有的语法结构和词汇特征，NER任务面临着一些挑战，如长词性、歧义性等。

如何有效地利用深度学习模型来解决中文NER问题成为了研究的热点之一。

本文将介绍基于双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BLSTM）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和条件随机场（Conditional Random Field, CRF）的中文命名实体识别方法。

首先将介绍BLSTM、CNN和CRF模型的原理及其在命名实体识别任务中的应用。

然后结合这三个模型，介绍其联合使用的思路和具体设计。

通过实验分析，验证了基于BLSTM-CNN-CRF的中文命名实体识别方法的有效性和性能优势。

二、BLSTM模型BLSTM是一种适用于序列数据建模的深度学习模型，其能够对历史和未来信息进行建模，因此在处理自然语言等序列数据时表现出良好的性能。

BLSTM模型由两个LSTM（长短期记忆网络）组成，分别沿着时间轴的正向和反向进行推理，并将两个方向的输出连接在一起，形成一个综合的输出。

通过这种方式，BLSTM能够捕捉序列数据中的长期依赖关系和上下文信息，适用于命名实体识别等序列标注任务。

三、CNN模型CNN是一种常见的深度学习模型，主要用于图像处理领域，但在自然语言处理任务中也有着广泛应用。

CNN通过卷积层和池化层来提取输入数据中的特征，并通过全连接层进行分类或标注。

基于crf命名实体识别实验总结基于CRF的命名实体识别实验总结一、引言命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理中的重要任务之一，其目标是从文本中识别和分类出命名实体，如人名、地名、组织机构名等。

在实际应用中，命名实体识别对于信息抽取、问答系统、机器翻译等任务具有重要意义。

本文通过基于条件随机场（Conditional Random Field，CRF）的命名实体识别实验，总结实验流程、方法和结果，并提出一些改进思路。

二、实验流程1. 数据准备命名实体识别的数据集通常包含已经标注好的文本，其中标注了待识别的命名实体位置和类别。

在本实验中，我们使用了一个公开的命名实体识别数据集，该数据集包含新闻文章以及对应的命名实体标注。

2. 特征提取特征提取是命名实体识别的关键步骤。

在CRF模型中，通常使用基于上下文的特征来表示待识别的实体。

常见的特征包括词性、词边界、前缀和后缀等。

在本实验中，我们使用了基本的词性和词边界特征作为输入特征。

3. 模型训练CRF模型是一种判别式模型，通过最大化条件概率来训练模型参数。

在本实验中，我们使用已标注的数据集作为训练集，通过最大似然估计来学习模型参数。

训练过程中，我们使用了基于梯度下降的优化算法来优化模型参数。

4. 模型评估为了评估模型的性能，我们使用了准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值来衡量模型的识别效果。

准确率表示识别为命名实体的实体中真正属于命名实体的比例，召回率表示命名实体中被正确识别出来的比例，F1值是准确率和召回率的调和平均值。

三、实验结果经过多次实验和参数调优，我们得到了如下的实验结果。

在测试集上，我们的模型达到了85%的准确率、87%的召回率和86%的F1值。

这表明我们的模型在命名实体识别任务上取得了较好的性能。

四、改进思路尽管我们的模型取得了较好的性能，但仍存在一些改进的空间。

以下是一些建议的改进思路：1. 引入更多的特征：除了词性和词边界特征，我们可以考虑引入其他特征，如词性标签的上下文信息、词义信息和语法依存关系等，以提升模型性能。

基于CRF命名实体识别实验总结引言命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。

CRF（Conditional Random Fields）是一种常用的序列标注模型，被广泛应用于命名实体识别任务中。

本文将对基于CRF的命名实体识别实验进行总结和探讨。

实验设计在进行基于CRF的命名实体识别实验时，我们首先需要准备训练集和测试集。

训练集通常包含大量已标注的文本数据，用于训练CRF模型。

测试集则用于评估模型在未见过的数据上的性能表现。

接下来，我们需要进行特征工程，将文本数据转换为机器学习算法可以处理的特征表示。

常用的特征包括词性、词边界、上下文等。

最后，我们使用CRF模型对测试集进行预测，并评估模型的准确率、召回率、F1值等指标。

实验步骤数据准备1.收集大量已标注的文本数据作为训练集和测试集。

2.对文本数据进行预处理，如分词、词性标注等。

特征工程1.选择合适的特征表示方式，如词性、词边界、上下文等。

2.将文本数据转换为特征向量表示。

模型训练1.使用训练集对CRF模型进行训练。

2.调整模型参数，如正则化参数、迭代次数等。

模型预测与评估1.使用训练好的CRF模型对测试集进行预测。

2.计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。

实验结果与讨论在进行基于CRF的命名实体识别实验后，我们得到了一些实验结果。

根据实验结果，我们可以对模型的性能进行评估，并进行一些讨论和分析。

模型性能评估我们使用准确率、召回率、F1值等指标对模型的性能进行评估。

根据实验结果，我们可以得出模型在命名实体识别任务上的表现。

实验结果分析在对模型性能进行评估后，我们可以对实验结果进行分析和讨论。

我们可以探讨模型在不同类型实体上的表现差异，以及模型在不同文本领域上的适应性等。

实验结果可视化为了更直观地展示实验结果，我们可以使用可视化工具对命名实体识别结果进行展示。

基于条件随机场（CRF）的命名实体识别 很久前做过⼀个命名实体识别的模块，现在有时间，记录⼀下。

⼀、要识别的对象 ⼈名、地名、机构名 ⼆、主要⽅法 1、使⽤CRF模型进⾏识别(识别对象都是最基础的序列，所以使⽤了好评率较⾼的序列识别算法CRF) 2、使⽤规则对相关数据进⾏后过滤、 三、具体实现 1、训练数据的⽣成 主要使⽤了⼈民⽇报免费部分，以及⼀些及它从⽹上找到的资源（时间长了，记不住了，好像还⾃⼰标注了些） 2、模板的⽣成 使⽤的是Unigram,由于考虑到要识别的实体⼀般情况下没有长距离依赖以及训练时的效率问题，所以模板没有写得过长。

经过⼏次测试，最终确定的模板如下。

#UnigramU00:%x[-3,0]U01:%x[-2,0]U02:%x[-1,0]U03:%x[0,0]U04:%x[1,0]U05:%x[2,0]U06:%x[3,0]U07:%x[-3,0]/%x[-2,0]U8:%x[-2,0]/%x[-1,0]U9:%x[-1,0]/%x[0,0]U10:%x[0,0]/%x[1,0]U11:%x[1,0]/%x[2,0]U12:%x[2,0]/%x[3,0]# BigramB 3、参数寻优 参数寻优，使⽤⽹上提供的python脚本，进⾏参数寻优。

（脚本的具体使⽤⽅法不在这⾥赘述） 4、迭代训练 a)使⽤初始的训练数据及调优过的参数进⾏训练 b)使⽤训练好的model对⽂本进⾏实体识别 c)对识别错误的结果进⾏⼈⼯标注，添加到训练集，转⾄步骤a) 这⾥的采⽤了⼈⼯⼲预的⽅法，来提⾼识别⾼性能，可能有些⿇烦，但这是个⽐较有效的⽅法。

5、总体性能 经测试，总体准确度（A ccuracy)在94%以上。

注：没有经过严格的测试，只是取了300篇⽂章，对其中的实体标注了，然后⽤模型识别了⼀遍，统计了Acc，⽽recall⼏乎100%，我感觉测试⽂章⽐较少，所以这个测试结果可能不太严谨，由于最后领导感觉达到要求了，所以我也没有继续提⾼。

基于crf命名实体识别实验总结实验目的：本次实验的主要目的是通过使用CRF（条件随机场）模型对文本中的命名实体进行识别，进一步提高自然语言处理技术在信息提取、文本分类、机器翻译等方面的应用效果。

实验方法：1. 数据预处理首先需要对原始数据进行预处理，包括分词、标注等操作。

这里我们使用了中科院计算所发布的人民日报语料库，将其按照8:2的比例划分为训练集和测试集。

同时，我们还对数据进行了清洗和去重等操作，确保数据质量。

2. 特征工程在CRF模型中，特征工程是非常重要的一步。

我们需要从文本中提取出有用的特征，并将其转化为可供模型使用的格式。

在本次实验中，我们主要使用了以下几种特征：（1）字级别特征：包括当前字、前一个字、后一个字等信息；（2）词级别特征：包括当前词、前一个词、后一个词等信息；（3）上下文特征：包括当前句子前面几个句子和后面几个句子中出现过的实体类型等信息；（4）组合特征：将不同层次的特征进行组合，得到更加丰富的特征信息。

3. 模型训练在特征工程完成后，我们使用Python中的sklearn_crfsuite库来训练CRF模型。

具体地，我们使用了L-BFGS优化算法和10折交叉验证的方式来训练模型，并设置了不同的参数组合进行实验比较。

4. 模型评估在模型训练完成后，我们需要对其进行评估。

这里我们主要使用了以下两个指标：（1）精确度（Precision）：表示预测为正例的样本中有多少是真正的正例；（2）召回率（Recall）：表示所有真正的正例中有多少被预测为正例。

通过计算这两个指标，我们可以得到模型在测试集上的性能表现。

实验结果：经过多次实验比较，我们最终得到了一个F1值为0.89左右的命名实体识别模型。

具体地，该模型在测试集上的精确度和召回率分别达到了0.90和0.88左右，表现较为优秀。

结论：本次实验通过使用CRF模型对命名实体进行识别，并通过特征工程、模型训练和评估等环节逐步提升了模型性能。

基于半监督学习与CRF的应急预案命名实体识别应急预案命名实体识别是指在应急预案文档中识别出相关的命名实体，如地名、机构名称、人名等，为应急预案的信息提取和分析提供支持。

本文基于半监督学习与条件随机场（CRF）的方法，提出一种中文应急预案命名实体识别的解决方案。

1. 引言随着社会的不断发展，自然灾害、公共安全事件等突发事件频发，应急预案成为重要的防范和应对措施。

应急预案是指政府、企业等机构为应对各类突发事件所制定的预先部署方案，其中包含大量的命名实体信息，如地名、机构名称、人名等。

准确地识别这些命名实体对于应急预案的信息管理、分析和应对工作至关重要。

2. 半监督学习与CRF的基本原理半监督学习是指利用大量未标记数据和少量标记数据来训练模型的学习方法，其目的是通过利用未标记数据的统计特性来提高模型的性能。

条件随机场（CRF）是一种常用的序列标注模型，主要用于标注序列数据，如命名实体识别、词性标注等任务。

CRF考虑了序列数据之间的相关性和特征之间的依赖关系，能够更准确地进行标注。

3. 中文应急预案命名实体数据集的构建构建中文应急预案命名实体数据集是识别任务的基础。

针对应急预案文档，我们首先利用关键词提取和模式匹配的方法，从文档中提取出可能的命名实体，如地名、机构名称和人名等。

然后，利用人工标注和自动标注的方式对这些命名实体进行标注，构建中文应急预案命名实体数据集。

4. 半监督CRF模型训练在应急预案命名实体识别任务中，数据集往往规模较小，且存在大量未标记数据。

为了充分利用未标记数据，我们采用半监督学习的方式进行模型训练。

我们使用少量标记数据训练初始CRF模型，然后利用未标记数据对已有模型进行自训练，得到更加准确的模型参数。

我们通过有监督学习的方式对模型进行微调，进一步提高模型性能。

5. 实验与结果分析我们将提出的半监督CRF模型应用于中文应急预案命名实体识别任务中，对比了基于有监督学习的CRF模型和传统的基于规则的方法。

专利名称：一种基于BERT-BiGRU-CRF的中文命名实体识别方法
专利类型：发明专利
发明人：董文永,杨飘
申请号：CN201910302430.1
申请日：20190416
公开号：CN110083831A
公开日：
20190802
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于BERT‑BiGRU‑CRF的中文命名实体识别方法。

该方法包括三个阶段，第一阶段预处理海量文本语料，预训练BERT语言模型；第二阶段预处理命名实体识别语料，利用训练好的BERT语言模型对命名实体识别语料进行编码；第三阶段将编码后的语料输入BiGRU+CRF 模型中进行训练，利用训练好的模型对待识别语句进行命名实体识别。

本发明通过构建基于
BERT‑BiGRU‑CRF的中文命名实体识别方法，通过BERT预训练语言模型增强字的语义表示，根据字的上下文动态生成语义向量，有效表征了字的多义性。

提高了中文命名实体识别的精度，且与基于语言模型微调的方法相比减少了训练参数，节省了训练时间。

申请人：武汉大学
地址：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
国籍：CN
代理机构：武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：鲁力
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基于半监督学习与CRF的应急预案命名实体识别
应急预案命名实体识别是一项重要的任务，目的是从文本中标识出与应急预案相关的
命名实体，包括地名、组织机构名、人名等。

目前，基于半监督学习与条件随机场（Conditional Random Fields，简称CRF）的方法在中文命名实体识别任务中取得了较好的效果。

半监督学习是指在训练过程中使用了有标签和无标签数据的学习方法。

由于应急预案
命名实体识别任务往往缺乏大规模的标注数据，使用半监督学习可以更好地利用未标注数据，提高系统性能。

在命名实体识别任务中，CRF是一种经典的序列标注模型，它通过建模上下文信息和
特征之间的条件概率关系来进行标注预测。

CRF模型可以很好地捕捉到命名实体之间的上
下文关系和特征之间的依赖关系，从而提高识别的准确性。

1. 构建特征：需要从文本中提取一些特征，例如词性、词形和上下文等。

这些特征
可以帮助模型理解文本中的上下文关系和依赖关系。

2. 标注部分有监督数据：从现有的有监督数据中标注一部分命名实体，作为有标签
数据。

4. 构建CRF模型并训练：利用有标签和伪标签数据训练CRF模型。

CRF模型可以通过定义转移概率和状态概率，来建模命名实体之间的上下文关系和特征之间的依赖关系。

5. 预测与评估：使用训练好的CRF模型对新的文本进行命名实体预测，并进行评估。

评估指标可以包括精确率、召回率和F1值等。

基于半监督学习与CRF的应急预案命名实体识别方法可以通过有效地利用未标注数据，提高模型性能。

该方法在实际应用中可以帮助实现快速而准确的应急预案命名实体识别。