命名体识别（Name Entity Recognition）是自然语言处理(Nature Language Processing)领域中比较重要的一个任务，几乎百分之50的和文本处理有关的项目中都会涉及到命名体识别。笔者认为其中最关键的原因是：从广义的角度来讲，如果把一句话比作一串珍珠的话,命名实体就是这串珍珠项链中的珍珠，句子的其他部分是把珍珠串起来的线。

举个例子： "小明在1992年从哈佛大学毕业 "

其中小明，1992年，哈佛大学都是命名实体，而这些实体包含了这句话里面的极为重要信息：人物信息，时间信息，还有组织信息。而其他的词将这些实体串起来，才能表达出这句话完整的语义。

而在一些专业领域，比如化学，医药领域，经常出现一些四氧化三铁，阿尔兹海默症等专业词汇，如果只通过简单的分词很难将这些重要的关键词汇识别出来。而在这样的场景下，NER就能发挥出它的威力了。

总而言之，NER 的任务就是要将这些包含信息的或者专业领域的实体给识别出来。这个过程是不是很像在一串珍珠项链里面识别出宝贵的珍珠（这个比喻笔者觉得只能算凑合）。

NER任务简介

NER是一个序列标注任务，和分词，词性标注的任务属同一类。任务的输入是一串序列，输出也是一串序列。例子如下：
输入：[北，京，天，气，真，不，错]
输出：[1,2,0,0,0,0,0]
其中1表示位置实体的开头（B_LOC），2表示位置实体的中间（I_LOC），通过 B_LOC和I_LOC我们就可以锁定北京这个位置实体。

NER算法简介

NER算法从上古时期的HMM，到CRF，再到现在的特别火爆的深度学习CNN+BiLSTM+CRF（论文地址），算法的准确率可谓是节节高升，现在的比较先进CNN+BiLSTM+CRF算法已经可以达到97%以上的准确率了。这里我只简单介绍一下最先进的CNN+BiLSTM+CRF 算法。算法分为三个部分，每个部分各司其职：
（1）CNN 做字符级别的编码，主要解决OOV（out of vocabulary ：测试数据中出现了训练数据中未出现过的词）的问题。
（2）LSTM 作为神经网络的一份子，其强大的拟合能力可以很好的完成这个序列标注问题。
（3）CRF能记住实体序列的规则。它的作用是纠正LSTM的一些低级错误。
有兴趣的同学可以研读一下这篇论文。

NER实战部分

如果一个深度学习项目摆在你面前，基本可以不假思索的列出下面这四部：
1.数据预处理；
2.构建网络模型；
3.训练网络模型，优化模型；
4.预测；
当然我省去了头部极为费时费力的数据清洗，数据标注步骤（为数据标注工程师打call），以及尾部的模型上线和模型迭代优化步骤。
我这里的实战代码使用的是阉割版的CNN+BiLSTM+CRF---BiLSTM+CRF。

数据预处理

训练数据的样式如下图所示。

NER数据样式.png

定义Dataset类，封装一些数据读入和预处理方法。

import pickle
import numpy as np
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras import Sequential
from keras_contrib.layers import CRF
import pickle
from keras.layers import Embedding ,Bidirectional,LSTM


class Data_set:
    def __init__(self,data_path,labels):
        with open(data_path,"rb") as f:
            self.data = f.read().decode("utf-8")
        self.process_data = self.process_data()
        self.labels = labels
    def process_data(self):
        train_data =self.data.split("\n\n")
        train_data = [token.split("\n") for token in train_data]
        train_data = [[j.split() for j in i ] for i in train_data]
        train_data.pop()
        return train_data
    
    def save_vocab(self,save_path):
        all_char = [ char[0] for sen in self.process_data for char in sen]
        chars = set(all_char)
        word2id = {char:id_+1 for id_,char in enumerate(chars)}
        word2id["unk"] = 0
        with open (save_path,"wb") as f:
            pickle.dump(word2id,f)
        return word2id    
    
    def generate_data(self,vocab,maxlen):
        char_data_sen = [[token[0] for token in i ] for i in self.process_data]
        label_sen = [[token[1] for token in i ] for i in self.process_data]
        sen2id = [[ vocab.get(char,0) for char in sen] for sen in char_data_sen]
        label2id = {label:id_ for id_,label in enumerate(self.labels)}
        lab_sen2id = [[label2id.get(lab,0) for lab in sen] for sen in label_sen]
        sen_pad = pad_sequences(sen2id,maxlen)
        lab_pad = pad_sequences(lab_sen2id,maxlen,value=-1)
        lab_pad = np.expand_dims(lab_pad, 2)
        return sen_pad ,lab_pad

数据处理部分

data = Data_set("drive/My Drive/dataset/ner_data/train_data.data",['O', 'B-PER', 'I-PER', 'B-LOC', 'I-LOC', "B-ORG", "I-ORG"])
vocab = data.save_vocab("vocab.pk")
sentence,sen_tags= data.generate_data(vocab,200)

原始数据格式如下：
句子：[冬天的上海真冷]
tag : [O,O,O,B_LOC,I_LOC,O,O]

执行完上方代码后，就可以将数据处理成这样：
word_id: [0,0,0......35,67,2,89,21,36,78]
tag_id. : [-1,-1,-1......0,0,0,1,2,0,0]
word_id 是将字映射成词典中对应的id，tag_id是将tag映射成tag对应的id。数据被处理成这样格式之后，才能喂给模型。需要注意的是笔者在这里没有使用预先训练好的词向量。

BiLSTM+CRF模型构建

定义一个BiLSTM+CRF类，封装模型的构建，训练和预测方法。

class Ner:
    def __init__(self,vocab,labels_category,Embedding_dim=200):
        self.Embedding_dim = Embedding_dim
        self.vocab = vocab
        self.labels_category = labels_category
        self.model = self.build_model()
        
    def build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Embedding(len(self.vocab),self.Embedding_dim,mask_zero=True))  # Random embedding
        model.add(Bidirectional(LSTM(100, return_sequences=True)))
        crf = CRF(len(self.labels_category), sparse_target=True)
        model.add(crf)
        model.summary()
        model.compile('adam', loss=crf.loss_function, metrics=[crf.accuracy])
        return model
    
    def train(self,data,label,EPOCHS):
        self.model.fit(data,label,batch_size=16,epochs=EPOCHS)
        self.model.save('crf.h5')
        
    def predict(self,model_path,data,maxlen):
        model =self.model
        char2id = [self.vocab.get(i) for i in data]
        pad_num = maxlen - len(char2id)
        input_data = pad_sequences([char2id],maxlen)
        model.load_weights(model_path)
        result = model.predict(input_data)[0][-len(data):]
        result_label = [np.argmax(i) for i in result]
        return result_label

构建ner模型

tags = ['O', 'B-PER', 'I-PER', 'B-LOC', 'I-LOC', "B-ORG", "I-ORG"]
ner = Ner(vocab,tags)

其架构图如下：

BiLSTM+CRF架构图

模型训练

ner.train(sentence,sen_tags,1)

运行上方代码模型就开始训练，训练过程如图所示，笔者只设置了一个epoch做这个实验。至此模型顺利跑起来了。

BILSTM+CRFj架构训练截图.png

模型预测

sen_test = "北京故宫，清华大学图书馆"
res = ner.predict("./crf.h5",sen_test,200)
label =  ['O', 'B-PER', 'I-PER', 'B-LOC', 'I-LOC', "B-ORG", "I-ORG"]
res2label =[label[i] for i in res]
per, loc, org = '', '', ''
for s, t in zip(sen_test , res2label):
    if t in ('B-PER', 'I-PER'):
        per += ' ' + s if (t == 'B-PER') else s
    if t in ('B-ORG', 'I-ORG'):
        org += ' ' + s if (t == 'B-ORG') else s
    if t in ('B-LOC', 'I-LOC'):
        loc += ' ' + s if (t == 'B-LOC') else s
print("人名:",per)    
print("地名:",loc)
print("组织名:",org)

训练完模型后，执行上面代码就会返回如下结果：

人名:
地名:北京 故宫 清华大学图书馆
组织名:

当然你也可以尝试一下其他带有实体的句子作为输入。至此整个NER的任务基本上就算完成了。是不是So easy。

结语

序列标注（分词，NER），文本分类（情感分析），句子关系判断（语意相似判断），句子生成（机器翻译）作为NLP领域的四大任务，今天笔者只对序列标注任务--NER进行了介绍，之后也会对其他任务逐一进行介绍，希望能够帮助大家初步了解NLP这个神秘的领域。收！

参考：
End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF
https://github.com/stephen-v/zh-NER-keras
https://github.com/Determined22/zh-NER-TF