Méthodes de reconnaissance d'entités chinoises et ensembles de données couramment utilisés

La reconnaissance d'entités nommées (NER) est une tâche importante dans le traitement du langage naturel. Elle vise à identifier des entités ayant des significations spécifiques à partir d'un texte, telles que des noms de personnes, de lieux, d'organisations, etc. Le NER chinois est confronté à davantage de défis car la langue chinoise possède des caractéristiques particulières et nécessite l'utilisation de davantage de technologies et de règles de traitement linguistique pour y faire face.

Les méthodes chinoises de reconnaissance d'entités nommées comprennent principalement des méthodes basées sur des règles, des statistiques et des hybrides. Les méthodes basées sur des règles identifient les entités en construisant manuellement des règles ou des modèles de règles. Les méthodes basées sur les statistiques utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour apprendre des modèles de reconnaissance d'entités à partir de grands corpus. Les méthodes hybrides combinent deux méthodes pour tirer parti à la fois des règles et de l'apprentissage statistique.

Pour la mise en œuvre spécifique de la reconnaissance des entités nommées chinoises, les étapes suivantes peuvent généralement être utilisées :

1. Segmentation des mots : divisez le texte chinois en mots un par un pour un traitement ultérieur.

2. Marquage de partie du discours : marquez chaque mot segmenté avec une balise de partie du discours pour un traitement ultérieur.

3. Reconnaissance d'entités : reconnaissez les entités dans le texte en fonction de règles prédéfinies ou de modèles entraînés.

Dans le processus de reconnaissance d'entité, vous devez faire attention aux points suivants :

1. Définition des catégories d'entités : Il est nécessaire de déterminer quelles entités doivent être reconnues et de les classer en différentes catégories, tels que les noms de personnes et de lieux, le nom de l'organisation, etc.

2. Détermination des limites de l'entité : Il est nécessaire de déterminer la position de départ et la position finale de l'entité pour un étiquetage ultérieur de l'entité.

3. Solution au problème de la duplication d'entités : la même entité peut apparaître plusieurs fois dans le texte et doit être uniformément étiquetée comme la même entité pour éviter des comptages répétés.

La reconnaissance d'entités nommées en chinois est largement utilisée. Par exemple, dans les tâches de traitement du langage naturel telles que l’extraction d’informations, la récupération d’informations, la classification de texte et la traduction automatique, la reconnaissance d’entités nommées doit être effectuée en premier. Dans le même temps, il est également largement utilisé dans les médias sociaux, les médias d’information, la publicité et d’autres domaines. Par exemple, l'identification des informations personnelles des utilisateurs sur les réseaux sociaux peut fournir un support pour une publicité et un marketing précis ; dans les reportages d'actualité, l'identification des noms des personnes, des lieux, des organisations et d'autres entités impliquées dans l'événement peut aider les utilisateurs à comprendre plus rapidement le contexte et les informations pertinentes. informations sur l'incident.

Ensemble de données de reconnaissance d'entités nommées chinoises

L'ensemble de données de reconnaissance d'entités nommées chinoises est la base pour la formation et l'évaluation des modèles de reconnaissance d'entités nommées. Il existe actuellement plusieurs ensembles de données de reconnaissance d'entités nommées chinoises qui sont largement utilisés. Ce qui suit est une introduction à certains ensembles de données de reconnaissance d'entités nommées chinoises couramment utilisés :

1) Ensemble de données MSRA-NER : MSRA-NER est un ensemble de données de reconnaissance d'entités nommées chinoises créé par Microsoft Research Asia, contenant plus de 80 000 actualités. éléments Texte, dont plus de 60 000 sont utilisés pour la formation et plus de 20 000 sont utilisés pour les tests. Les catégories d'entités de cet ensemble de données incluent les noms de personnes, de lieux, d'organisations et d'autres entités.

2) Ensemble de données PKU et People's Daily de MSRA : cet ensemble de données a été créé conjointement par l'Université de Pékin et Microsoft Research Asia, et comprend différents types d'articles tels que des reportages, des éditoriaux et des commentaires du People's Daily. Cet ensemble de données est volumineux et contient plus de 500 000 annotations d’entités.

3) Ensemble de données WeiboNER : Cet ensemble de données a été créé par l'Université Tsinghua et contient un grand nombre de textes chinois de Sina Weibo, notamment des noms de personnes, des noms de lieux, des noms d'organisations, l'heure, la date, des termes professionnels, etc. Type d'entité. L'ensemble de données contient également des entités complexes telles que l'argot Internet et un nouveau vocabulaire.

4) Ensemble de données OntoNotes : cet ensemble de données a été créé par l'Institut national des normes et de la technologie et contient des données textuelles et des annotations d'entités dans plusieurs langues (y compris le chinois). L'ensemble de données est de grande taille et contient plus de 100 000 annotations d'entités.

5) Ensemble de données CCKS 2017 Tâche 2 : Cet ensemble de données a été créé par la Société chinoise de l'information de Chine et est l'une des tâches du CCKS (Chinese Knowledge Graph Research Area de la Société chinoise de l'information de Chine) en 2017. Il comprend des actualités et des encyclopédies, Weibo et d'autres types de texte, qui impliquent divers types d'entités tels que des noms de personnes, des noms de lieux, des noms d'organisations, etc. L'ensemble de données est de grande taille et contient environ 100 000 annotations d'entités.

En bref, la reconnaissance des entités nommées chinoises est une tâche importante dans le traitement du langage naturel, avec un large éventail d'applications et une signification pratique importante.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!