1、什么是序列標(biāo)注

• 輸入和輸出都是序列
• 輸入和輸出序列是一一對應(yīng)的
• 是一種結(jié)構(gòu)化的分類，分類問題的一種推廣
• 輸出序列用的是BIO標(biāo)注體系

序列標(biāo)注是NLP中最基礎(chǔ)的任務(wù)，應(yīng)用十分廣泛，如分詞、詞性標(biāo)注、命名實體識別、關(guān)鍵詞抽取、語義角色標(biāo)注、槽位抽取等實質(zhì)上都屬于序列標(biāo)注的范疇

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• BIO 三位標(biāo)注（B-begin， I-inside，O-outside）
  B-X表示實體X的開頭
  I-X表示實體的結(jié)尾
  O表示不屬于任何類型

輸入序列	世	達(dá)	/	S	A	T	A	9	1	5	1	1	數(shù)	顯	式	游	標(biāo)	卡	尺
輸出序列	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表示實體開頭
  I表示實體內(nèi)部
  O表示非實體
  E表示實體結(jié)尾
  S表示單個字符，其本身就是一個實體

輸入序列	世	達(dá)	/	S	A	T	A	9	1	5	1	1	數(shù)	顯	式	游	標(biāo)	卡	尺
輸出序列	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 四位序列標(biāo)注法 （B-begin，M-middle，E-end，S-single）
  B表示實體開頭
  M表示實體中間
  E表示實體結(jié)尾
  S表示單個字符，其本身就是一個實體

輸入序列	世	達(dá)	/	S	A	T	A	9	1	5	1	1	數(shù)	顯	式	游	標(biāo)	卡	尺
輸出序列	B	E	S	B	M	M	E	S	S	S	S	S	S	S	S	B	M	M	E

3、常見的序列標(biāo)注任務(wù)

• 中文分詞
• 詞性標(biāo)注
• 命名實體識別

3.1 中文分詞

分詞基本上是所有自然語言處理任務(wù)的基礎(chǔ)，目的是讓文本的內(nèi)容變成一個個的單詞或詞組，便于轉(zhuǎn)換為詞向量。

中文分詞與英文分詞的不同：

1. 中文不像英文那樣有空格作為詞語的界限標(biāo)志，而且“詞”在中文里本來就是一個很模糊的概念，中文也不具備英文中的字母大小寫等形態(tài)指示
2. 中文的用字靈活多變，有些詞語在脫離上下文語境的情況下無法判斷是否是命名實體，而且就算是命名實體，當(dāng)其處在不同的上下文語境下也可能是不同的實體類型
3. 命名實體存在大量的嵌套現(xiàn)象，如“北京大學(xué)第三醫(yī)院”這一組織機(jī)構(gòu)名中還嵌套著同樣可以作為組織機(jī)構(gòu)名的“北京大學(xué)”，這種現(xiàn)象在組織機(jī)構(gòu)名中尤其嚴(yán)重
4. 中文里廣泛存在簡化表達(dá)現(xiàn)象，如”北醫(yī)三院”、”國科大”，乃至簡化表達(dá)構(gòu)成的命名實體，如“國科大橋‘

3.2 詞性標(biāo)注

對已經(jīng)分詞完成的句子，將句子中的所有詞標(biāo)記詞性。這里的“詞”對應(yīng)的就是已分詞的詞序列中的詞，節(jié)點的標(biāo)簽空間為詞性標(biāo)記空間如{名詞,動詞,形容詞,… .} 。每個詞最終都會打上詞性標(biāo)簽

詞性標(biāo)注的難點：

1. 相對于英文，中文缺少詞語形態(tài)變化，不能從詞的形態(tài)來識別詞性
2. 一詞多詞性很常見。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，一詞多詞性的概率高達(dá)22.5%。而且越常用的詞，多詞性線性越嚴(yán)重，比如“研究”既可以是名字也可以是動詞。
3. 詞性劃分標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。詞類劃分粒度和標(biāo)記符號等，目前還沒有一個廣泛認(rèn)可的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。比如LDC詞性標(biāo)注預(yù)料中，將漢語一級詞性分為33類，而北京大學(xué)語料庫則將其劃分為26類。詞類劃分標(biāo)準(zhǔn)和標(biāo)記符號的不統(tǒng)一，以及分詞規(guī)范的含糊，都給詞性標(biāo)注帶來了很大的困難。jieba分詞采用了使用較為廣泛的ICTCLAS 漢語詞性標(biāo)注集規(guī)范。
4. 未登錄詞問題。和分詞一樣，未登錄詞的詞性也是一個比較大的課題。未登錄詞不能通過查找字典的方式獲取詞性，可以采用HMM隱馬爾科夫模型等基于統(tǒng)計的算法## 命名實體識別

3.3 命名實體識別

NER又稱作專名識別，是自然語言處理中的一項基礎(chǔ)任務(wù)，應(yīng)用范圍非常廣泛。命名實體一般指的是文本中具有特定意義或者指代性強(qiáng)的實體，通常包括人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名、日期時間、專有名詞等。

NER系統(tǒng)就是從非結(jié)構(gòu)化的輸入文本中抽取出上述實體，并且可以按照業(yè)務(wù)需求識別出更多類別的實體，比如產(chǎn)品名稱、型號、價格等。因此實體這個概念可以很廣，只要是業(yè)務(wù)需要的特殊文本片段都可以稱為實體。

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新聞名稱：序列標(biāo)注的BIO標(biāo)注體系-創(chuàng)新互聯(lián)
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