HanLP中人名識別分析詳解

在看原始碼之前，先看幾遍論文《基於角色標註的中國人名自動識別研究》

關於命名識別的一些問題，可參考下列一些 issue:

l  ·名字識別的問題 #387

l  ·機構名識別錯誤

l  ·關於層疊 HMM 中文實體識別的過程

HanLP 參考部落格：

詞性標註

層疊 HMM-Viterbi 角色標註模型下的機構名識別

分詞

在 HMM 與分詞、詞性標註、命名實體識別中說：

分詞：給定一個字的序列，找出最可能的標籤序列（斷句符號： [ 詞尾 ] 或 [ 非詞尾 ] 構成的序列）。結巴分詞目前就是利用 BMES 標籤來分詞的， B （開頭） ,M （中間 ),E( 結尾 ),S( 獨立成詞）

分詞也是採用了維特比演算法的動態規劃性質求解的，具體可參考：文字挖掘的分詞原理

角色觀察

以 “唱首張學友的歌情已逝”為例，

先將起始頂點 始 ## 始，角色標註為： NR.A 和 NR.K ，頻次預設為 1

iterator.next(); tagList.add( new  EnumItem<NR>(NR.A, NR.K)); // 始 ## 始 A K

 

對於第一個詞 “唱首”，它不存在於 nr.txt 中， EnumItem<NR> nrEnumItem = PersonDictionary.dictionary.get(vertex.realWord); 返回 null ，於是根據它本身的詞性猜一個角色標註：

switch (vertex.guessNature()){

        case nr:

        case nnt:

    default:{

        nrEnumItem = new EnumItem<NR>(NR.A, PersonDictionary.transformMatrixDictionary.getTotalFrequency(NR.A));

    }

}

 

由於 " 唱首 " 的 Attribute 為 nz 16 ，不是 nr 和 nnt ，故預設給它指定一個角色 NR.A ，頻率為 nr.tr.txt 中 NR.A 角色的總頻率。

此時，角色列表如下：

 

接下來是頂點 “張”，由於“張”在 nr.txt 中，因此 PersonDictionary.dictionary.get(vertex.realWord) 返回 EnumItem 物件，直接將它加入到角色列表中：

 

EnumItem<NR> nrEnumItem = PersonDictionary.dictionary.get(vertex.realWord);

tagList.add(nrEnumItem);

加入 “張”之後的角色列表如下：

 

“唱首張學友的歌情已逝” 整句的角色列表如下：

 

至此，角色觀察 部分 就完成了。

總結一下，對句子進行角色觀察，首先是通過分詞演算法將句子分成若干個詞，然後對每個詞查詢人名詞典 (PersonDictionary) 。

若這個詞在人名詞典中 (nr.txt) ，則記錄該詞的角色，所有的角色在 com.hankcs.hanlp.corpus.tag.NR.java 中定義。

若這個詞不在人名詞典中，則根據該詞的 Attribute “猜一個角色”。在猜的過程中，有些詞在核心詞典中可能已經標註為 nr 或者 nnt 了，這時會做分裂處理。其他情況下則是將這個詞標上 NR.A 角色，頻率為 NR.A 在轉移矩陣中的總詞頻。

維特比演算法 ( 動態規劃 ) 求解最優路徑

 

在上圖中，給每個詞都打上了角色標記，可以看出，一個詞可以有多個標記。而我們需要將這些詞選擇一條路徑最短的角色路徑。參考隱馬爾可夫模型維特比演算法詳解

List<NR> nrList = viterbiComputeSimply(roleTagList);

//some code....

return Viterbi.computeEnumSimply(roleTagList, PersonDictionary.transformMatrixDictionary);

而這個過程，其實就是：維特比演算法解碼隱藏狀態序列。在這裡，五元組是：

l  隱藏狀態集合 com.hankcs.hanlp.corpus.tag.NR.java 定義的各個人名標籤

l  觀察狀態集合 已經分好詞的各個 tagList 中元素 ( 相當於分詞結果 )

 

l  轉移概率矩陣 由 nr.tr.txt 檔案生成得到。具體可參考：

l  發射概率 某個人名標籤 ( 隱藏狀態 ) 出現的次數 除以 所有標籤出現的總次數

Math.log((item.getFrequency(cur) + 1e-8) / transformMatrixDictionary.getTotalFrequency(cur)

l  初始狀態 ( 始 ## 始 ) 和 結束狀態 ( 末 ## 末 )

 

維特比解碼隱藏狀態的動態規劃求解核心程式碼如下：

 

            for (E cur : item.labelMap.keySet())

            {

                double now = transformMatrixDictionary.transititon_probability[pre.ordinal()][cur.ordinal()] - Math.log((item.getFrequency(cur) + 1e-8) / transformMatrixDictionary.getTotalFrequency(cur));

                if (perfect_cost > now)

                {

                    perfect_cost = now;

                    perfect_tag = cur;

                }

            }

transformMatrixDictionary.transititon_probability[pre.ordinal()][cur.ordinal()] 是前一個隱藏狀態 pre.ordinal() 轉換到當前隱藏狀態 cur.ordinal() 的轉移概率。 Math.log((item.getFrequency(cur) + 1e-8) / transformMatrixDictionary.getTotalFrequency(cur) 是當前隱藏狀態的發射概率。二者“相減”得到一個概率 儲存在 double now 變數中，然後通過 for 迴圈找出 當前觀察狀態 對應的 最可能的 (perfect_cost 最小 ) 隱藏狀態 perfect_tag 。

至於為什麼是上面那個公式來計算轉移概率和發射概率，可參考論文：《基於角色標註的中國人名自動識別研究》

在上面例子中，得到的最優隱藏狀態序列 ( 最優路徑 )K->A->K->Z->L->E->A->A 如下：

nrList = {LinkedList@1065} size = 8

"K" 始 ## 始

"A" 唱首

"K" 張

"Z" 學友

"L" 的

"E" 歌

"A" 情已逝

"A" 末 ## 末

例如：

隱藏狀態 --- 觀察狀態

"K"---------- 始 ## 始

最大匹配

有了最優隱藏序列： KAKZLEAA ，接下來就是：後續的“最大匹配處理”了。

        PersonDictionary.parsePattern(nrList, pWordSegResult, wordNetOptimum, wordNetAll);

在最大匹配之前，會進行 “模式拆分”。在 com.hankcs.hanlp.corpus.tag.NR.java 定義了隱藏狀態的具體含義。比如說，若最優隱藏序列中 存在 'U' 或者 'V' ，

U Ppf 人名的上文和姓成詞 這裡【有關】天培的壯烈

V Pnw 三字人名的末字和下文成詞 龔學平等領導 , 鄧穎【超生】前

則會做 “拆分處理”

switch(nr)

{

    case U:

        // 拆分成 K B

    case V:

        // 視情況拆分

}

拆分完成之後，重新得到一個新的隱藏序列 ( 模式 )

String pattern = sbPattern.toString();

接下來，就用 AC 自動機進行最大模式匹配了，並將匹配的結果儲存到“最優詞網”中。當然，在這裡就可以自定義一些針對特定應用的 識別處理規則

trie.parseText(pattern, new AhoCorasickDoubleArrayTrie.IHit<NRPattern>(){

    //.....

    wordNetOptimum.insert(offset, new Vertex(Predefine.TAG_PEOPLE, name, ATTRIBUTE, WORD_ID), wordNetAll);

}

將識別出來的人名儲存到最優詞網後，再基於最優詞網呼叫一次維特比分詞演算法，得到最終的分詞結果 --- 細分結果。

            if (wordNetOptimum.size() != preSize)

            {

                vertexList = viterbi(wordNetOptimum);

                if (HanLP.Config.DEBUG)

                {

                    System.out.printf(" 細分詞網： \n%s\n", wordNetOptimum);

                }

            }

總結

原始碼上的人名識別基本上是按照論文中的內容來實現的。對於一個給定的句子，先進行下面三大步驟處理：

l  角色觀察

l  維特比演算法解碼求解隱藏狀態（求解各個分詞 的 角色標記）

l  對角色標記進行最大匹配（可做一些後處理操作）

最後，再使用維特比演算法進行一次分詞，得到細分結果，即為最後的識別結果。

 

這篇文章裡面沒有寫維特比分詞演算法的詳細過程，以及轉移矩陣的生成過程，以後有時間再補上。看原始碼，對隱馬模型的理解又加深了一點，感受到了理論的東西如何用程式碼一步步來實現。由於我也是初學，對原始碼的理解不夠深入或者存在一些偏差，歡迎批評指正。

關於動態規劃的一個簡單示例，可參考：動態規劃之 Fib 數列類問題應用。

 

文章來源 hapjin 的部落格

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