By hadoop小学生 at 2019-04-08
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上周就关于《结构化感知机标注框架的内容》已经分享了一篇《分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架》，本篇接上一篇内容，继续分享词性标注与命名实体识别框架的内容。

词性标注

训练

词性标注是分词后紧接着的一个任务，训练语料同上，接口如下：

命令行

java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main -task POS -train -reference data/test/pku98/199801.txt -model data/test/perceptron/pos.bin

API

public void testTrain() throws Exception

{

    PerceptronTrainer trainer = new POSTrainer();

    trainer.train("data/test/pku98/199801.txt", Config.POS_MODEL_FILE);

}

测试

词性标注器接受的输入不再是纯文本，而是分词后的单词数组或列表：

public void testLoad() throws Exception

{

    PerceptronPOSTagger tagger = new PerceptronPOSTagger(Config.POS_MODEL_FILE);

    System.out.println(Arrays.toString(tagger.tag("中国 交响乐团 谭利华 在 布达拉宫 广场 演出".split(" "))));

}

正常情况下输出每个单词的词性：

[ns, n, nr, p, ns, n, v]

关于如何组合分词器和词性标注器，使其同时进行分词与词性标注，请参考接下来的章节。

命名实体识别

目前本系统默认支持人名（nr），地名（ns），机构名（nt）三种命名实体的识别，用户可以重载NERTrainer的createTagSet来支持任意NER类型。

训练

命名实体识别是词性标注的后续任务，训练语料依然同上，接口如下：

命令行

java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main -task NER -train -reference data/test/pku98/199801.txt -model data/test/perceptron/ner.bin

API

public void testTrain() throws Exception

{

    PerceptronTrainer trainer = new NERTrainer();

    trainer.train("data/test/pku98/199801.txt", Config.NER_MODEL_FILE);

}

自定义NER类型

重载NERTrainer的createTagSet来支持自己的NER类型。当然，用户提供的语料必须满足2014人民日报格式。

        PerceptronTrainer trainer = new NERTrainer()

        {

            @Override

            protected TagSet createTagSet()

            {

                NERTagSet tagSet = new NERTagSet();

                tagSet.nerLabels.add("YourNER1");

                tagSet.nerLabels.add("YourNER2");

                tagSet.nerLabels.add("YourNER3");

                return tagSet;

            }

        };

测试

命名实体识别器的输入不再是纯文本，而是分词结果与词性标注结果：

public void testTag() throws Exception

{

    PerceptionNERecognizer recognizer = new PerceptionNERecognizer(Config.NER_MODEL_FILE);

    System.out.println(Arrays.toString(recognizer.recognize("吴忠市 乳制品 公司 谭利华 来到 布达拉宫 广场".split(" "), "ns n n nr p ns n".split(" "))));

}

正常情况下输出：

[B-nt, M-nt, E-nt, S, O, S, O]

7个标签代表上述7个词语所属的命名实体成分。