两阶段命名实体识别
谢邀，前段时间也是一直做这方面学习，由于自己处于学习阶段，也就暂时搁置没有回答，现在这个时候，做了一些实验，也有了一定的了解，那么就简单的回答一下，希望能有所帮助。===============================正文===============================首先题主可以找一篇NER方面的综述或者summary了解下背景。在NER方面，中文与英文相比，往往是坑爹的，一般来说对于中文处理，我们以词为单位进行划分，提取相关特征，再进行标记；那么首先就是一个实体边界问题，把一个中文文本，划分为一个个以词为单位的，对于这一个部分，我并没有过多纠结，目前中文分词工具有很多，比如结巴分词，张华平博士的ICTCLAS，斯坦福大学的CRF model（提供分词和标注）等等，对了分词部分也可以参考这个：中文分词 | 我爱自然语言处理第二部分，一般的机器学习方法那就是制作特征模板了，例如使用CRF++来做，那就需要做一个template,这个具体方式可以参考CRF++里面的文档，这里就不贴上来了，网上很多；我主要做的事基于神经网络的NER工作，相对于CRF,HMM来说，考虑到使用文本数据集的差异（主要不是针对传统例如人民日报这类做的NER），没有经验，所以特征模板的设计比较麻烦，神经网络对于不可知领域还是很有效果的。所以题主如果是想基于HMM或者CRF方面的研究，那么贴出下面的论文，可以横向查看相关的参考文献学习；张华平博士有一篇论文讲到了NER方面，基于层叠隐马尔可夫模型的中文命名实体识别：ict.ac.cn 的页面Stanford 的crf模型：The Stanford Natural Language Processing Group 里面也有提出这个模型发表的一些论文，可以学习参考至于NN方面，那么有：Collobert R, Weston J, Bottou L, et al. Natural language processing (almost) from scratch. Journal of Machine Learning Research, 2011, 12(Aug): 2493-2537.jmlr.org 的页面希望有所帮助。
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