Chinesische Entitätserkennungsmethoden und häufig verwendete Datensätze

Named Entity Recognition (NER) ist eine wichtige Aufgabe in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie zielt darauf ab, Entitäten mit bestimmten Bedeutungen aus Texten zu identifizieren, wie z. B. Namen von Personen, Orten, Organisationen usw. Chinesisches NER steht vor größeren Herausforderungen, da die chinesische Sprache besondere Merkmale aufweist und den Einsatz weiterer Sprachverarbeitungstechnologien und -regeln erfordert, um damit umzugehen.

Chinesische Methoden zur Erkennung benannter Entitäten umfassen hauptsächlich regelbasierte, statistikbasierte und hybride Methoden. Regelbasierte Methoden identifizieren Entitäten durch manuelles Erstellen von Regeln oder Regelvorlagen. Statistikbasierte Methoden verwenden Algorithmen des maschinellen Lernens, um Entitätserkennungsmodelle aus großen Korpora zu lernen. Hybridmethoden kombinieren zwei Methoden, um sowohl Regeln als auch statistisches Lernen zu nutzen.

Für die spezifische Implementierung der Erkennung benannter chinesischer Entitäten können im Allgemeinen die folgenden Schritte verwendet werden:

1. Wortsegmentierung: Teilen Sie den chinesischen Text nacheinander in Wörter auf, um ihn anschließend zu verarbeiten.

2. Teil-of-Speech-Tagging: Markieren Sie jedes segmentierte Wort mit einem Teil-of-Speech-Tag für die spätere Verarbeitung.

3. Entitätserkennung: Entitäten im Text anhand voreingestellter Regeln oder trainierter Modelle erkennen.

Im Prozess der Entitätserkennung müssen Sie auf die folgenden Punkte achten:

1 Definition von Entitätskategorien: Es ist notwendig, zu bestimmen, welche Entitäten erkannt werden müssen, und diese in verschiedene Kategorien zu klassifizieren. wie Namen von Personen und Orten, Name einer Organisation usw.

2. Bestimmung der Entitätsgrenzen: Es ist notwendig, die Startposition und Endposition der Entität für die spätere Kennzeichnung der Entität zu bestimmen.

3. Lösung für das Problem der Entitätsduplizierung: Die gleiche Entität kann mehrmals im Text vorkommen und muss einheitlich als dieselbe Entität gekennzeichnet werden, um eine wiederholte Zählung zu vermeiden.

Chinesische Namenserkennung ist weit verbreitet. Beispielsweise muss bei Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie Informationsextraktion, Informationsabruf, Textklassifizierung und maschineller Übersetzung zunächst die Erkennung benannter Entitäten durchgeführt werden. Gleichzeitig wird es auch häufig in sozialen Medien, Nachrichtenmedien, Werbung und anderen Bereichen eingesetzt. Beispielsweise kann die Identifizierung der persönlichen Daten der Benutzer in sozialen Medien Unterstützung für präzise Werbung und Marketing in Nachrichtenberichten bieten. Die Identifizierung der Namen von Personen, Orten, Organisationen und anderen an der Veranstaltung beteiligten Personen kann den Benutzern helfen, den Hintergrund und die Relevanz schneller zu verstehen Informationen über den Vorfall.

Chinese Named Entity Recognition Dataset

Chinese Named Entity Recognition Dataset ist die Grundlage für das Training und die Bewertung von Named Entity Recognition-Modellen. Derzeit gibt es mehrere chinesische Named Entity Recognition-Datensätze, die weit verbreitet sind. Das Folgende ist eine Einführung in einige häufig verwendete chinesische Datensätze zur Erkennung benannter Entitäten:

1) MSRA-NER-Datensatz: MSRA-NER ist ein von Microsoft Research Asia erstellter chinesischer Datensatz zur Erkennung benannter Entitäten, der mehr als 80.000 Nachrichten enthält Elemente Text, von denen mehr als 60.000 für Schulungen und mehr als 20.000 für Tests verwendet werden. Zu den Entitätskategorien dieses Datensatzes gehören Namen von Personen, Orten, Organisationen und anderen Entitäten.

2) People’s Daily-Datensatz von PKU und MSRA: Dieser Datensatz wurde gemeinsam von der Peking University und Microsoft Research Asia erstellt und umfasst verschiedene Arten von Artikeln wie Nachrichtenberichte, Leitartikel und Kommentare von People’s Daily. Dieser Datensatz ist groß und enthält mehr als 500.000 Entitätsanmerkungen.

3) WeiboNER-Datensatz: Dieser Datensatz wurde von der Tsinghua-Universität erstellt und enthält eine große Anzahl chinesischer Texte von Sina Weibo, darunter Namen von Personen, Ortsnamen, Organisationsnamen, Uhrzeit, Datum, Fachbegriffe usw. Entitätstyp. Der Datensatz enthält auch herausfordernde Elemente wie Internet-Slang und neues Vokabular.

4) OntoNotes-Datensatz: Dieser Datensatz wurde vom National Institute of Standards and Technology erstellt und enthält Textdaten und Entitätsanmerkungen in mehreren Sprachen (einschließlich Chinesisch). Der Datensatz ist groß und enthält mehr als 100.000 Entitätsanmerkungen.

5) CCKS 2017 Aufgabe 2 Datensatz: Dieser Datensatz wurde von der Chinese Information Society of China erstellt und ist eine der Aufgaben von CCKS (Chinese Knowledge Graph Research Area der Chinese Information Society of China). 2017. Es umfasst Nachrichten und Enzyklopädien, Weibo und andere Texttypen, die verschiedene Entitätstypen wie Personennamen, Ortsnamen, Organisationsnamen usw. umfassen. Der Datensatz ist groß und enthält etwa 100.000 Entitätsanmerkungen.

Kurz gesagt ist die Erkennung benannter chinesischer Entitäten eine wichtige Aufgabe in der Verarbeitung natürlicher Sprache mit einem breiten Anwendungsspektrum und wichtiger praktischer Bedeutung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonChinesische Entitätserkennungsmethoden und häufig verwendete Datensätze. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!