0 引言

    命名实体识别（Named Entity Recognition）是指识别文本中的各种实体，如人名、地名、机构名或其他特有标识^[1]，是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）中非常重要的一项基础性技术。近年来，Twitter、新浪微博等新型社交平台发展迅速，成为命名实体识别的新方向。RITTER A^[2]等人设计了一个应用于Twitter上的T-NER系统，重构了命名实体识别的流程。TURIAN J等人^[3]利用半监督的系统进行命名实体识别，大大减少了识别的成本。Liu Xiaohua等人^[4]在一个半监督的框架下把K近邻分类器和CRF模型结合起来，识别Twitter中的命名实体，取得了较好的效果。

    上述工作都是基于Twitter的，没有考虑中文的深层语义，且多使用有限自建数据集，没有考虑人工标记的代价和不足，因此需要加以改进。本文研究面向中文微博的命名实体识别，将识别视为一个序列标注问题，通过改进的基于概率模型的算法优化识别效果。针对微博文本短小、信息量少和文体不正规、语意含糊的特点，引入外部数据源提取深层语义特征；针对微博数据集人工处理代价大的问题，引入主动学习算法，以较小的人工代价获得识别效果的提升。

1 面向微博的命名实体识别方法

    参照CoNLL2003的标准，给定一条微博，需要识别出其中的人名、地名、机构名和其他实体共4类命名实体^[5]。

    研究的基础模型采用了CRF^[6]模型。

1.1 特征选取

    基础特征采用当前词和前后位置词的词型和词性特征，这也是大多数CRF模型会采用的特征。由此生成的模型作为基础模型，对应的实验结果作为基线。

1.1.1 主题特征

    (Latent Dirichlet Allocation，LDA)模型^[7]是一种无监督的概率主题模型。每个主题下都分布着出现概率较高的词语，这些词都与这个主题有很强的相关性，利用这种相关性能在一定程度上解决一词多义、同义词等问题。模型的训练使用了外部数据源，主题个数k可以事先指定。

    获得LDA模型后，对于给定k个主题，通过p(w|t)，将每个主题视为一个特征，将训练集中的每个词看作是由k个特征表示的K维向量，则每个词都可以表示成一个k维向量，即：

其中，v_i表示第i个词的向量，λ_k表示该词在第k个主题上的权重，N是词表的大小。

1.1.2 词向量特征

    词向量源于HINTON G E^[8]提出的Distributed Representation。一个流行的词向量训练工具是word2vec，由MIKOLOV T^[9]于2013年提出。word2vec能把词映射到d维的向量空间，用向量空间的相似度表示文本语义上的相似度，有利于解决微博语义含糊的问题。

    词向量一般有200～500维，如果直接将词向量作为特征引入CRF模型，则计算量过大。这里需要利用的是其相似性，因此可以用聚类的方法进行简化。实验中选择将词语表示为200~500维的词向量，再利用k-means进行聚类，将类别作为特征输入模型。特别需要指出的是，相比采用单一的聚类结果，更好的办法是多层聚类（multi-layer cluster）。

1.2 模型强化

    人工处理微博语料人工处理代价高昂，为了以最小的人工代价获得最大的系统性能提升，研究采用了主动学习算法。主动学习算法包含两部分，一个是分类器，另一个是抽样策略^[10]。分类器采用前文所述的改进型CRF模型。抽样策略可采用如下方法。

    抽样不确定度是一中常见的衡量样本信息含量的方法，在序列标注模型中，可以根据最小置信度（Least Confidence）φ^LC(x)来确定抽样不确定度。

其中，x表示一个样本，y^*是对应概率最大的标记。对于一个训练好的CRF模型，可以在对每条微博进行标记的同时输出对应概率P。现给出整个算法框架。

    算法1：基于置信度的主动学习算法

    输入：有标记语料D_L、未标记语料D_U

    输出：分类器C

        用D_L训练分类器C（CRF classifier）

        重复：

2 实验

    实验用到了3个数据集，分别是训练集、扩展集和测试集。其中3 000条标记语料作为训练集，2 000条标记语料作为测试集。另外2 000条作为扩展集用于主动学习，不需标注。另有500万条经过除重去噪的微博作为外部源，分别用于LDA模型训练和词向量模型训练，供抽取外部特征使用。

2.1 评价标准

    本文采用的评价标准包括准确率P（Precision）、召回率R（Recall）和F₁值（F₁-measure）3个指标。F₁是准确率和召回率的调和平均值，是一个综合性的指标。

2.2 实验数据及分析

    (1)使用训练集提取基础特征，建立基础模型，在测试集上进行评估。结果如表1所示。此结果将作为基线与后续实验结果进行对比。

    (2)引入外部特征进行了多组实验。图1左侧是引入主题特征后的提升效果，虽然有效果但不明显。图1右侧是将400维的词向量进行聚类后作为特征引入模型的效果。F₁值在聚类个数为400时达到了63.96%，较基线有明显提升。究其原因，主要是词向量的分量中隐含了丰富的上下文语法和语义信息，而LDA模型内部采用了词袋模型，仅考虑了词的共现关系而没有考虑上下文关系，这样简化了模型，但不可避免地带来了信息的损失。

    多层聚类的实验效果如图2所示，每个维度下前4个柱图表示单层聚类（分别是聚成200、300、400、500个类簇）时的效果，最后一个表示同时使用前4个聚类结果作为多层聚类时的效果，显然效果比单层聚类更好。

    同时将所有的外部特征添加到基础模型进行实验，F₁值提高到65.41%。

    (3)采用主动学习的方法进一步强化模型。提升效果如图3所示。详细的数据参见表2。曲线Model_ba表示仅用外部特征而不进行主动学习的模型效果。曲线Model_la表示把一次性把包括训练集D_L和扩展集D_U在内的所有语料都进行标记（label all）并用于模型训练。Model_al1、Model_al2和model_al3是使用主动学习策略但阈值不同的模型。总体看，无论是取哪个阈值，相比不进行主动学习，主动学习都能提高F₁值，且收敛速度很快。

    表2进一步说明了主动学习的优点。Model_la需要标记微博2 080条，约9万个词，人工代价太大。相比之下，3个主动学习模型能明显降低人工标记量。其中Model_al2比Model_al3的F₁值要高0.25%，标记量仅提升了12.9%；而Model_al1与Model_al2相比，F₁值仅提升了0.1%，但代价是标记量提升了17%，且多迭代了两次。综合考虑，取Model_al2作为最终的实验结果。此时仅需标记457条微博，约37 000个标记，F₁值达到67.23%，相较最初的模型提升4.54%。

3 结语

    本文提出了一种面向中文微博的命名实体识别方法，先引入外部特征训练CRF模型，再采用主动学习算法强化训练结果。实际工作中发现，中文分词效果不佳影响了后续的工作，主动学习仍然引入了二次标记，不利于大规模的识别任务。这些都需要在以后的工作中加以改进。

参考文献

[1] NADEAU D，SEKINE S.A survey of named entity recognition and classification[J].Lingvisticae Investigationes，2007，30(1)：3-26.

[2] RITTER A，CLARK S，ETZIONI O.Named entity recognition in tweets: an experimental study[C].Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.Association for Computational Linguistics，2011：1524-1534.

[3] TURIAN J，RATINOV L，BENGIO Y.Word representations：a simple and general method for semi-supervised learning[C].Proceedings of the 48th annual meeting of the association for computational linguistics.Association for Computational Linguistics，2010：384-394.

[4] Liu Xiaohua，Zhang Shaodian，Wei Furu，et al.Recognizing named entities in tweets[C].Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics：Human Language Technologies-Volume 1. Association for Computational Linguistics，2011：359-367.

[5] TJONG KIM SANG E F，DE MEULDER F.Introduction to the CoNLL-2003 shared task：Language-independent named entity recognition[C].Proceedings of the seventh conference on Natural language learning at HLT-NAACL 2003-Vol-ume 4.Association for Computational Linguistics，2003：142-147.

[6] LAFFERTY J D，MCCALLUM A，PEREIRA F C N.Conditional random fields：probabilistic models for segmenting and labeling sequence data[C].Eighteenth International Conference on Machine Learning.Morgan Kaufmann Publishers Inc.，2001：282-289.

[7] BLEI D M，NG A Y，JORDAN M I.Latent dirichlet allocation[J].Journal of Machine Learning Research，2003，3：993-1022.

[8] HINTON G E.Learning distributed representations of concepts[C].Proceedings of the Eighth Annual Conference of the Cognitive Science Society，1986，1：12.

[9] MIKOLOV T，SUTSKEVER I，CHEN K，et al.Distributed representations of words and phrases and their compositionality[C].Advances in Neural Information Processing Systems，2013：3111-3119.

[10] WU Y，KOZINTSEV I，BOUGUET J Y，et al.Sampling strategies for active learning in personal photo retrieval[C].Multimedia and Expo，2006 IEEE International Conference on.IEEE，2006：529-532.