大数据风靡的今天，不从里面挖出点有用的信息都不好意思见人，人工智能号称跨过奇点，统霸世界，从一句话里都识别不出一个命名实体？不会的，让我们大话自然语言处理的囊中取物，看看怎么样能让计算机像人一样看出一句话里哪个像人、哪个像物

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本篇故事纯属酒后性情大作，如有巧合，纯属雷同

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

语料训练那些事儿

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