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一、序列标注（Sequence Tagging）

序列标注 是自然语言处理（NLP）中的一项基础任务，旨在为文本中的每个元素（如词或字符）分配一个标签。序列标注任务通常应用于多种 NLP 任务中，包括但不限于：

• 分词 ：将连续的文本分割成词或子词。
• 词性标注（POS tagging） ：为每个词分配其词性标签（如名词、动词、形容词等）。
• 命名实体识别（NER） ：识别并标注文本中的命名实体（如人名、地名、组织名等）。
• 关键词抽取 ：从文本中提取出具有重要意义的词语。
• 语义角色标注（SRL） ：识别句子中的谓词和论元，并标注其语义角色。
• 槽位抽取（Slot Filling） ：从用户输入中提取关键信息（如日期、地点、时间等）。

序列标注的任务是从一个序列（如词语或字符组成的序列）中识别并标注出相应的信息，通常每个元素都被赋予一个标签。

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二、命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）

命名实体识别（NER） 是序列标注中的一个重要任务，它的目标是从文本中识别并分类特定意义的实体，通常包括人名、地名、组织名、日期、时间等专有名词。

命名实体识别的作用

命名实体识别是自然语言处理的一个重要组成部分，它在多个应用领域中扮演着基础工具的角色：

• 信息提取 ：从大规模文本中提取结构化信息，如人名、地名、日期等。
• 问答系统 ：帮助系统理解用户的问题，从而准确提供答案。
• 语法分析与句法分析 ：通过识别实体，有助于文本的进一步理解和分析。
• 机器翻译 ：确保翻译中专有名词（如人名、地名）不发生错误翻译。
• Semantic Web 的元数据标注 ：帮助将信息标注为机器可读的元数据。

NER 的任务通常包括：

1. 实体边界识别 ：确定文本中实体的开始和结束位置。
2. 实体类别分类 ：为实体分配具体的类别标签（例如人名、地名、组织名等）。

命名实体识别的常见实体类别 ：

• 人名（PERSON）

• 地名（LOCATION）

• 机构名（ORGANIZATION）

• 时间（DATE）

• 日期（DATE）

• 货币（MONEY）

• 百分比（PERCENT）

• 人名（PERSON）

• 地名（LOCATION）

• 机构名（ORGANIZATION）

• 时间（DATE）

• 日期（DATE）

• 货币（MONEY）

• 百分比（PERCENT）

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三、标签类型

在进行命名实体识别时，文本中的每个字（中文）或每个单词（英文）都需要被标注一个标签。常见的标签类型包括：

标签	说明
B	Begin，表示实体片段的开始
I	Inside，表示实体片段的中间
M	Middle，表示实体片段的中间（用于BMES）
E	End，表示实体片段的结束
S	Single，表示实体片段为单个字或单词
O	Other，表示非实体部分

这些标签帮助模型识别文本中实体的边界，并标记出哪些部分属于实体，哪些部分属于非实体。

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四、序列标注的三种常见方法

1. BIO（Begin, Inside, Outside）标注法

BIO 是一种常用的序列标注方法，标记实体的开始、中间和非实体部分。

• B ：实体的开始。
• I ：实体的中间部分。
• O ：不属于任何实体的部分。

样例 ：

我 O
是 O
李 B-PER
果 I-PER
冻 I-PER
， O
我 O
爱 O
中 B-ORG
国 I-ORG
， O
我 O
来 O
自 O
四 B-LOC
川 I-LOC
。 O

其中：

• B-PER 表示人名的开始。
• I-PER 表示人名的中间部分。
• O 表示非实体部分（如标点符号）。

2. BMES（Begin, Middle, End, Single）标注法

BMES 是对 BIO 的扩展，增加了对单词中每个部分（包括单独的字或词）的标记。

• B ：实体的开始。
• M ：实体的中间部分。
• E ：实体的结束。
• S ：单个字或单词即为一个实体。

样例 ：

我 S
是 S
四 B
川 M
人 E

其中：

• B 表示实体的开始（一个词的开始）。
• M 表示实体的中间部分。
• E 表示实体的结束（一个词的结尾）。
• S 表示单个词或字作为一个实体。

3. BIOES（Begin, Inside, Outside, End, Single）标注法

BIOES 是对 BIO 和 BMES 的进一步扩展，添加了一个“实体结束”（E）和“单个实体”（S）的标记，支持更详细的标注。

• B ：实体的开始。
• I ：实体的中间部分。
• O ：非实体部分。
• E ：实体的结束。
• S ：实体本身即为单个字或单词。

样例 ：

我 O
是 O
李 B-PER
果 I-PER
冻 E-PER
， O
我 O
爱 O
中 B-LOC
国 E-LOC
， O
我 O
来 O
自 O
四 B-LOC
川 E-LOC
。 O

在这个样例中：

• B-PER 表示人名的开始。
• I-PER 表示人名的中间部分。
• E-PER 表示人名的结束。
• O 表示非实体部分。

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五、应用与总结

应用参考:https://tech.meituan.com/2020/07/23/ner-in-meituan-nlp.html

1. 序列标注 是 NER、分词、词性标注等 NLP 任务的基础，其核心任务是为文本中的每个元素分配标签。
2. 命名实体识别（NER） 是序列标注中的一个重要应用任务，目标是识别文本中的实体并为其分配类别标签（如人名、地名、组织名等）。
3. 标注方法（如 BIO 、 BMES 、 BIOES ）提供了不同的方式来标注实体的边界和类别。
4. BIO 标注法是最基本的标注方法，而 BMES 和 BIOES 方法则扩展了标注的细粒度，增加了对单个词和实体尾部的标注。

通过这些标注方法，机器能够理解文本中的实体信息，为更高层次的自然语言理解和处理任务打下基础。

六、 实体识别相关参考

中文名称：https://blog.csdn.net/u010099080/article/details/104881167
https://blog.csdn.net/scgaliguodong123_/article/details/121303421
https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/16599009.html
https://zh-cn.shaip.com/blog/named-entity-recognition-and-its-types/
https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER/tree/master
https://github.com/CLOVEXCWZ/NER_DEMO