1.概述
序列标注包括自然语言处理中的分词，词性标注，命名实体识别，关键词抽取，词义角色标注等。解决方案是NN模型（神经网络模型）+CRF
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、日期、时间、百分数、货币等。这里就需要理解句子的词性。
词性是词汇的语法属性，是连接词汇到句法的桥梁，一个词的词性与它在句子中的成分密切相关。在传统语法学中，汉语句子主要分为主语、谓语、宾语、定语、状语、补语6个成分。词性分为名词、动词、代词、形容词、数量词、副词等。
例：游泳是一种很好的健身运动
在NLP任务中，中文分词、词性标注、组块标注、浅层语法分析等任务，标记和切分观察序列都是序列结构，解决此类问题的模型基本是概率图模型中的序列算法，这一系列问题通常称为标记序列学习或序列学习。任务的顺序是命名实体识别->词性标注->语义组块标注。但从算法应用策略的复杂性而言，命名实体识别是最复杂的序列标注任务。
词性标注常用算法：最大熵
词性标注常用工具：stanfordNLP
序列标签分成两个部分，第一部分是IOB表示法（或BIO表示法），B代表当前词在一个组块的开始，I代表在当前词在一个组块中，O代表当前词不在任意一个组块中。另一个变种，start/end表示法：
- B代表当前词在一个组块的开始
- I代表在当前词在一个组块内部
- E代表在当前词在一个组块终结
- O代表当前词不在任意一个组块中
- S代表在当前词是一个组块，该组块只有一个词
例如：（快递信息识别）张三18625584663广东省深圳市南山区学府路东百度国际大厦(P代表人名，T是电话号，A是地址，A1是省，A2是市，A3是区，A2是街道（详细地址）)
| 文本 | 符号 |
| 张三 | P |
| 18625584663 | T |
| 广东省 | A1 |
| 深圳市 | A2 |
| 南山区 | A3 |
| 学府路东百度国际大厦 | A4 |
用BIO表示法：
从语言分析的全过程来看，命名实体识别属于中文分词中未登录词识别的范畴，也是信息抽取、信息检索、机器翻译、问答系统等多种自然语言处理技术必不可少的组成部分。
2.相关算法
2.1 概率图模型
概率图模型分为贝叶斯网络和马尔科夫网络，贝叶斯网络是有向图结构，马尔科夫网络是无向图结构。概率无向图模型又称为马尔科夫随机场，是无向图表示的联合概率分布。
定义：设有联合概率分布P(Y),由无向图G=(V,E)表示，在图G中，结点表示随机变量，边表示随机变量之间的依赖关系。如果联合概率分布P(Y)满足成对、局部和全局马尔科夫性，就成次联合概率分布为概率无向图模型。
- 成对：有两个结点u，v，对应的随机变量是Yu，Yv，其他结点为Yo，在Yo的条件下随机变量Yu，Yv是条件独立
- 局部：有一个结点v，其它与v有边相连的集合是w，其他结点是o，则在Yw的条件下Yv，Yo是独立的
- 全局：结点集合A,B在无向图G中被集合C分开的任意结点集合，则在Yc条件下Ya，Yb条件独立
2.2 条件随机场
在条件概率模型P(Y|X)中，Y是输出变量（表示标记序列），X是输入变量（需要标注的序列），学习时，通过极大似然估计得出条件概率模型，预测时，对于给定的输入序列x，求出条件概率最大的输出序列y。
CRF定义：设X和Y是随机变量，P(Y|X)是给定X的条件下Y的条件概率分布，若随机变量Y构成了一个由无向图G=(V,E)表示的马尔科夫随机场，即
是除v以外的其他结点，
在无向图中与v有边连接的所有结点w。称P(Y|X)为条件随机场。
linear chain CRF定义：设X,Y是线性链表示的随机变量序列，在X的条件下，Y的条件概率分布构成条件随机场，即满足马尔科夫性
序列标注任务除了长句子以外，还有标签之间的依赖性需要关注。与简单的分类任务不同，命名实体识别是需要获取标签之间的依赖关系，例如张三（P-B，P-I）是人名，且张和三存在依赖关系。
如下图，CRF是属于概率图模型，绿点是输入（GRU的输出），红点是输出，点和点之间的边分为两类，一类是x和y之间的连线，表示其相关性，另一类是相邻y之间的相关性。
3.算法包
3.1 词性标注和NER
#词性标注
import nltk
pos = nltk.word_tokenize(text)
pos_ = nltk.pos_tag(pos)
for i in pos_:print(''.join(i))
pos__ = nltk.ne_chunk(pos_, binary=True)
for j in pos_:print(''.join(j))3.2 CRF
在paddlenlp中，实现线性链条件随机场。
4.实现（快递单信息提取）
（1）读取数据，并将数据转换成paddle可以接受的模型数据
from paddle.utils.download import get_path_from_url
URL = "https://paddlenlp.bj.bcebos.com/paddlenlp/datasets/waybill.tar.gz"
get_path_from_url(URL,"./")for i, line in enumerate(open('data/train.txt')):if 0 < i < 5:print ('%d: ' % i, line.split()[0])print (' ', line.split()[1])数据集格式：
（2）转换paddle数据集格式
- 定义trans_func(),直接用map映射，或者是在dataLoader时作为函数传入。
直接map映射，对数据执行convert_example函数里边的操作。
通过partial操作，partial除了函数外，还需指定函数中的参数（tokenizer，max_seq_length），此处函数只做对比，仅参考。
最终将数据转换成有特征和标签的train、dev数据，或只有特征的test数据，快递单信息识别是获取到了快递单信息词向量列表（token_ids），词向量长度（len(token_ids)）,标签列表（label_ids）。
- 定义dataLoader
对数据进行转换，相关函数有Pad（对数据进行填充），Stack（对数据进行堆叠），Tuple，对上述过程的2个特征信息，1个标签信息进行转换。
还可以进行随机采样，这里有两种采样方式，在CPU中，使用paddle.io.BatchSampler，在GPU中，使用paddle.io.DistributedBatchSampler。
if mode == 'train' and use_gpu:sampler = paddle.io.DistributedBatchSampler(dataset=dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
else:shuffle = True if mode == 'train' else Falsesampler = paddle.io.BatchSampler(dataset=dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle)然后转换成DataLoader。
dataloader = paddle.io.DataLoader(dataset,batch_sampler=sampler, #随机采用return_list=True,collate_fn=batchify_fn #数据转换)（3）定义模型（包括模型定义、模型优化、损失函数计算等）
此处选择的模型是Bi-GRU+CRF，其中GRU的输出是CRF的输入。
模型其他参数：
ChunkEvaLluator函数是集成了precision、recall和f1的评价指标，常用于序列标记任务。
模型训练、预测、评估不做讲述！！！
具体代码实现：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2042911
