汉语命名实体识别实验：基于CRF的系统构建与评估

实验二：汉语命名实体自动识别系统 本实验是中国科学技术大学软件学院自然语言处理课程的一部分，旨在让学生深入了解和实践命名实体识别技术在汉语文本中的应用。实验共分两节课完成，其中第二节课需提交老师检查并撰写实验报告。报告格式统一为学号+姓名+实验次数的PDF或DOC文档。 实验的主要目的是通过实际操作，使学生掌握： 1. 国内外汉语命名实体自动识别技术的最新进展，包括理解各类命名实体（如实体类、时间类、数字类以及具体的人名、地名、机构名等）的重要性。 2. 独立设计和实现一个命名实体识别系统，包括实体边界检测和类型标注的能力。 实验中提到的命名实体识别方法主要包括三种： - 基于规则和词典的方法：依赖专家构建规则模板，利用特征如统计信息、标点符号、关键词等，通过模式匹配来识别实体，这通常需要建立知识库和词典。 - 基于统计的方法：主要运用机器学习技术，如隐马尔可夫模型（HMM）、最大熵模型（MaxEnt）、支持向量机（SVM）和条件随机场（CRF）。这些方法利用大量训练数据，通过概率模型来预测实体。 - 混合方法：结合了规则、词典和统计学习的优势，例如在统计模型中加入规则，或者级联不同模型，使得机器学习与人工知识相结合。 具体到本次实验，重点介绍了基于条件随机场（CRF）的汉语命名自动识别系统。CRF是一种概率图模型，它假设观察序列符合马尔可夫假设，即当前状态只依赖于前一个状态，而与更远的过去无关。线性链CRF的公式展示了如何利用这种特性来估计给定观测序列下实体识别的概率分布。 总结来说，本实验通过实战训练，让学生掌握命名实体识别的核心技术，理解如何运用统计模型如CRF解决实际问题，并培养他们分析和处理自然语言数据的能力。完成实验后，学生不仅会收获理论知识，还会提升编程技能和数据处理实践经验。