在深度学习技术火起来之前，主流的、最有效的方法，就是CRF(条件随机场)模型。本文不对CRF模型进行展开讲解，而是结合我之前参加的瑞金医院NER赛题，直接用CRF++工具进行实战。下面直接进入正题。
1.赛题解读
赛题介绍：http://www.datafountain.cn/#/competitions/269/intro
总结一下，这个题目要求我们对数据集中的每条记录，提取出正文中的主要机构实体，判断这些机构的风险等级（中性，正向或负向），并为每个实体生成相应的摘要和关键词。
我接下来主要讲提取实体这一部分，用的是CRF模型，训练直接使用CRF++工具(http://taku910.github.io/crfpp/)(似乎被墙了？)。
2.算法流程图
通过训练集【含NER与词性标注的文本】通过CRF++训练处一个特征模型
将测试文本的输入进CRF训练好的特征模型里
3.算法说明
3.1 定义实体标注集
为了确保最后的机构实体识别准确度，使用BMEWO标注集，各个标注的意义如下：
B:实体的开头
M:实体的中间部分
E:实体的结束
W:单独成实体
O:句子的其它成分
比如下面这个句子(已做分词处理)：
山西 相立 山泉 饮品 开发 有限公司 生产 的桶装 饮用水 检出 铜绿 假 单胞菌
背后的标注为：
山西/B 相立/M 山泉/M 饮品/M 开发/M 有限公司/E 生产/O 的/O 桶装/O 饮用水/O 检出/O 铜绿/O 假/O 单胞菌/O
3.2训练文本、测试文本预处理
对训练文本进行中文分词、去除停用词的处理,并根据上述的标注集进行标注。同时，除了词本身，还引入了4个特征：
特征①：【词性】，用jieba分词识别出来的词性
特征②：【是否是特征词】，该词是特征词，标记1；不是特征词，标记0。这里的特征词是指“实体通常的结尾词”，比如“有限公司”，“药监局”，“超市”等等，这些特征词来源于两个地方：
- 从训练集中分词得到。
- 从开源中文分词工具hanlp的机构名词典中整理得到。
特征③：【是否是地点】，该词是地点，标记为isloc；该词不是地点，标记为notloc。这里的地点信息我们是从jieba的分词词性标注功能中得到的，词性标注为ns的一般是地点。
特征④：【是否是句子结束】，该词是这个句子的结束词，标记为isend；否则标记为notend。
训练文本在经过预处理之后，格式如下：
宁夏 ns 0 isloc notend B
物美 nz 0 notloc notend M
超市 v 1 notloc notend M
有限公司 n 1 notloc notend M
森林公园 n 0 notloc notend M
店 n 1 notloc isend E
其中，第一列为词本身，第二列为特征①，第三列为特征②，第四列为特征③，第五列为特征④，第六列列为正确标注。
测试文本的预处理和上面的基本一样，区别在于，测试文本没有正确的实体标注，所以测试文本的预处理文件只有五列。最后我们要用CRF模型预测的是第六列—标注。
3.3训练CRF模型
CRF模型的训练，需要一个特征模板，以便能够自动在训练文本中提取特征函数，特征模板的定义直接决定了最后的识别效果。
针对此次的机构实体，我们定义了几种特征模板，最终选择了以下模板：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 |
|
下面解释一下上述特征模板：
①Unigram类型
每一行%x[#,#]生成一个CRFs中的点(state)函数: f(s, o), 其中s为t时刻的标签(output)，o为t时刻的上下文以及特征信息。
比如：U06:%x[-2,0]/%x[-1,0]/%x[0,0]
U06是指这个特征模板的编号，对于%x[-2,0]而言，%x是指找到的字符；[-2,0]是定位信息，其中中括号里面的-2是指当前词的前两个词，0是指第0列。后面用/连接的是多个特征的组合。
对于以下的训练文本：
宁夏 ns 0 isloc notend B
物美 nz 0 notloc notend M
超市 v 1 notloc notend M
有限公司 n 1 notloc notend M
森林公园 n 0 notloc notend M
店 n 1 notloc isend E
假如当前识别到第三行，则U06:%x[-2,0]/%x[-1,0]/%x[0,0]对应识别出来的文本为宁夏/物美/超市。
这就相当于我们在文本中找到的一条特征。
②Bigram类型
每一行%x[#,#]生成一个CRFs中的边(Edge)函数:f(s’, s, o), 其中s’为t – 1时刻的标签.也就是说,Bigram类型与Unigram大致机同,只是还要考虑到t – 1时刻的标签.这里只写一个B,默认生成f(s’, s).
有了特征模板以及训练文本文件，就可以进行CRF模型训练了，我们采用了CRF++这个开源工具包进行训练，使用默认参数，最终模型识别出来的特征有11616755条。
3.4预测、生成实体
有了上述预处理测试文本和训练生成的CRF模型，我们可以进行测试文本的标签预测,生成crf_test_output.txt。
由于crf_test_output.txt里面预测的是每个词背后的标注，我们还要做一个后处理工作才能把真正的实体提取出来。
用正则表达式B+M*E+或者W匹配文本，然后将其背后的文字提取出来，就是识别出来的机构实体。
3.4效果和缺点
在使用CRF模型之后，我们得到了不错的效果。线下训练文本的实体召回率可以达到91.3％，另外，识别出来的无效实体也少了很多。
和基于规则的实体识别相比，它有着以下优点：
- 通过特征模板，能够最大限度的挖掘文本的特征，而不需要人工提取。
- 能够考虑大量的上下文信息、特征。
- 考虑了相邻词的标注信息，这是传统的最大熵算法所不具备的。
- 和神经网络模型相比，CRF模型的可解释性强，具体到每一个特征都有可以解释的意义。因此调整起来比较容易。
当然，这个模型也不是完美的，比如，我们训练的这个模型就比较“看重”机构特征词。举个例子，如果“下属公司”单独出现，则它也可能会被识别为机构名，需要我们人工定义一些规则将其去除。
CRF++工具的使用就没有介绍了，训练的过程只需要预处理语料以及模板文件，预处理语料格式和模板文件，在上文已经体现出来了，感兴趣的朋友，缺少语料或者工具，可以找我要。