如何进行HanLP中人名识别分析

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如何进行 HanLP 中人名识别分析，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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

iterator.next();
tagList.add(new EnumItem NR (NR.A, NR.K)); //  始 ## 始  A K

对于第一个词“唱首”，它不存在于 nr.txt 中，EnumItem NR 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：

switch (vertex.guessNature()){ case nr: case nnt: default:{ nrEnumItem = new EnumItem NR (NR.A, PersonDictionary.transformMatrixDictionary.getTotalFrequency(NR.A));
 }
}

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：

EnumItem NR  nrEnumItem = PersonDictionary.dictionary.get(vertex.realWord);
tagList.add(nrEnumItem);

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)。

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。

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 NR  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：

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

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)

转移概率矩阵 由 nr.tr.txt 文件生成得到。具体可参考：

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)

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 NRPattern (){ //.....
 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);
 }
 }

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。

关于如何进行 HanLP 中人名识别分析问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注丸趣 TV 行业资讯频道了解更多相关知识。