HanLP中的人名识别分析详解

在看源码之前，先看几遍论文《基于角色标注的中国人名自动识别研究》

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关于命名识别的一些问题，可参考下列一些 issue:

u  u名字识别的问题 #387

u  u机构名识别错误

u  u关于层叠HMM中文实体识别的过程

HanLP参考博客：

词性标注

层叠 HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别

分词

在 HMM与分词、词性标注、命名实体识别中说：

分词：给定一个字的序列，找出最可能的标签序列（断句符号： [词尾]或[非词尾]构成的序列）。结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的，B（开头）,M（中间),E(结尾),S(独立成词）

分词也是采用了维特比算法的动态规划性质求解的，具体可参考：文本挖掘的分词原理

角色观察

以 “唱首张学友的歌情已逝”为例，

先将起始顶点 始 ##始，角色标注为：NR.A 和 NR.K，频次默认为1

对于第一个词 “唱首”，它不存在于 nr.txt中， EnumItem nrEnumItem = PersonDictionary.dictionary.get(vertex.realWord); 返回 null，于是根据它本身的词性猜一个角色标注：

由于 "唱首"的Attribute为 nz 16，不是nr 和 nnt，故默认给它指定一个角色NR.A，频率为nr.tr.txt中 NR.A 角色的总频率。

此时，角色列表如下：

接下来是顶点 “张”，由于“张”在nr.txt中，因此 PersonDictionary.dictionary.get(vertex.realWord) 返回 EnumItem对象，直接将它加入到角色列表中：

加入 “张”之后的角色列表如下：

“唱首张学友的歌情已逝” 整句的角色列表如下：

至此，角色观察 部分 就完成了。

总结一下，对句子进行角色观察，首先是通过分词算法将句子分成若干个词，然后对每个词查询人名词典 (PersonDictionary)。

u  若这个词在人名词典中 (nr.txt)，则记录该词的角色，所有的角色在 com.hankcs.hanlp.corpus.tag.NR.java 中定义。

u  若这个词不在人名词典中，则根据该词的 Attribute “猜一个角色”。在猜的过程中，有些词在核心词典中可能已经标注为nr或者nnt了，这时会做分裂处理。其他情况下则是将这个词标上NR.A角色，频率为 NR.A 在转移矩阵中的总词频。

维特比算法 (动态规划)求解最优路径

在上图中，给每个词都打上了角色标记，可以看出，一个词可以有多个标记。而我们需要将这些词选择一条路径最短的角色路径。参考 隐马尔可夫模型维特比算法详解

List nrList = viterbiComputeSimply(roleTagList); //some code.... return  Viterbi.computeEnumSimply(roleTagList, PersonDictionary.transformMatrixDictionary);

而这个过程，其实就是：维特比算法解码隐藏状态序列。在这里，五元组是：

u  隐藏状态集合 com.hankcs.hanlp.corpus.tag.NR.java 定义的各个人名标签

u  观察状态集合 已经分好词的各个 tagList中元素(相当于分词结果)

u  转移概率矩阵 由 nr.tr.txt 文件生成得到。具体可参考：

u  发射概率 某个人名标签 (隐藏状态)出现的次数 除以 所有标签出现的总次数

Math.log((item.getFrequency(cur) + 1e-8) / transformMatrixDictionary.getTotalFrequency(cur)

u  初始状态 (始##始) 和 结束状态(末##末)

维特比解码隐藏状态的动态规划求解核心代码如下：

             for  (E cur : item.labelMap.keySet())

            {

                 double  now = transformMatrixDictionary.transititon_probability[pre.ordinal()][cur.ordinal()] - Math.log((item.getFrequency(cur) + 1e-8 ) / transformMatrixDictionary.getTotalFrequency(cur));

                 if  (perfect_cost > now)

                {

                    perfect_cost = now;

                    perfect_tag = cur;

                }

            }

transformMatrixDictionary.transititon_probability[pre.ordinal()][cur.ordinal()]  是前一个隐藏状态  pre.ordinal() 转换到当前隐藏状态 cur.ordinal() 的转移概率。 Math.log((item.getFrequency(cur) + 1e-8) / transformMatrixDictionary.getTotalFrequency(cur) 是当前隐藏状态的发射概率。二者 “相减”得到一个概率 保存在 double now 变量中，然后通过 for 循环找出 当前观察状态 对应的 最可能的(perfect_cost最小) 隐藏状态 perfect_tag。

至于为什么是上面那个公式来计算转移概率和发射概率，可参考论文：《 基于角色标注的中国人名自动识别研究 》

在上面例子中，得到的最优隐藏状态序列 (最优路径)K->A->K->Z->L->E->A->A 如下：

nrList = {LinkedList@1065} size = 8
"K" 始##始
"A" 唱首
"K" 张
"Z" 学友
"L" 的
"E" 歌
"A" 情已逝
"A" 末##末
例如：
隐藏状态---观察状态
"K"----------始##始

最大匹配

有了最优隐藏序列： KAKZLEAA，接下来就是：后续的“最大匹配处理”了。

        PersonDictionary.parsePattern(nrList, pWordSegResult, wordNetOptimum, wordNetAll);

在最大匹配之前，会进行 “模式拆分”。在com.hankcs.hanlp.corpus.tag.NR.java 定义了隐藏状态的具体含义。比如说，若最优隐藏序列中 存在 'U' 或者 'V'，

U Ppf 人名的上文和姓成词 这里【有关】天培的壮烈

V Pnw 三字人名的末字和下文成词 龚学平等领导, 邓颖【超生】前

则会做 “拆分处理”

switch (nr)

{

     case  U:

         //拆分成K B

     case  V:

         //视情况拆分

}

拆分完成之后，重新得到一个新的隐藏序列 (模式)

String pattern = sbPattern.toString();

接下来，就用 AC自动机进行最大模式匹配了，并将匹配的结果存储到“最优词网”中。当然，在这里就可以自定义一些针对特定应用的 识别处理规则

trie.parseText(pattern, new  AhoCorasickDoubleArrayTrie.IHit(){

     //.....

    wordNetOptimum.insert(offset, new  Vertex(Predefine.TAG_PEOPLE, name, ATTRIBUTE, WORD_ID), wordNetAll);

}

将识别出来的人名保存到最优词网后，再基于最优词网调用一次维特比分词算法，得到最终的分词结果 ---细分结果。

             if  (wordNetOptimum.size() != preSize)

            {

                vertexList = viterbi(wordNetOptimum);

                 if  (HanLP.Config.DEBUG)

                {

                    System.out.printf( "细分词网：\n%s\n" , wordNetOptimum);

                }

            }

总结

源码上的人名识别基本上是按照论文中的内容来实现的。对于一个给定的句子，先进行下面三大步骤处理：

角色观察

维特比算法解码求解隐藏状态（求解各个分词 的 角色标记）

对角色标记进行最大匹配（可做一些后处理操作）

最后，再使用维特比算法进行一次分词，得到细分结果，即为最后的识别结果。

这篇文章里面没有写维特比分词算法的详细过程，以及转移矩阵的生成过程，以后有时间再补上。看源码，对隐马模型的理解又加深了一点，感受到了理论的东西如何用代码一步步来实现。由于我也是初学，对源码的理解不够深入或者存在一些偏差，欢迎批评指正。

关于动态规划的一个简单示例，可参考：动态规划之 Fib数列类问题应用

文章来源 hapjin 的博客