朱武信，夏翠娟

0 引言

命名實體識別NER(Named Entity Recognition)是自然語言處理NLP(Natural Language Processing)組成部分，是指從文本中提取出命名實體，而命名實體是指人名、地名、時間等信息。圖書館用NER進行數(shù)據(jù)挖掘，從摘要、正文提取大量的命名實體，為構(gòu)建知識圖譜、支持數(shù)字人文研究和服務(wù)打下了基礎(chǔ)。學界在命名實體應(yīng)用方面做了很多研究，提出了規(guī)則提取、關(guān)系提取、正則提取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學習等方法。

上海圖書館(以下簡稱“上圖”)有大量數(shù)字化館藏資源，其挖掘離不開NER技術(shù)的推動。上圖在構(gòu)建數(shù)字人文平臺初期，便使用了各種工具與方法進行數(shù)據(jù)加工，包括OpenRefine、基于Python的正則提取等，解決了一些問題，但也存在不足：一是識別效率低、人工成本高；二是識別的內(nèi)容僅僅是文本，后續(xù)若要和其他數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，還需投入更多人力、物力和時間。為解決上述問題，本研究研發(fā)基于數(shù)字人文與漢語言處理包HANLP(Han Language Processing)技術(shù)的命名實體識別工具。HANLP是一個在github平臺上開放的NLP開源工具包，開發(fā)語言是JAVA，提供中文分詞、詞性標注、命名實體識別、依存句法分析等功能。本研究主要采用隱馬爾夫(HMM)模型進行分詞模型訓練、最短路分詞和依存句法分析中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能依存句法分析器。

命名實體識別工具的詞典源于上圖的數(shù)字人文知識庫。選用之有3個原因：(1)NER要提取的實體信息與數(shù)字人文所定義的人名、地名、時間、事件不謀而合。(2)2014年以來，上圖通過本體建模方法搭建了多個數(shù)字人文平臺與知識庫，有大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。上圖數(shù)字人文平臺在功能上分為兩類：一類是家譜知識服務(wù)平臺、盛宣懷檔案知識庫等以提供文獻服務(wù)為主的文獻知識庫；另一類是人名、地名、時間、事件為一體的基礎(chǔ)知識庫。本研究選擇作為詞典的知識庫指的是上圖數(shù)字人文基礎(chǔ)知識庫。(3)上圖的數(shù)據(jù)是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，具有語義性，將其作為詞典，則命名實體識別的結(jié)果也具有關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的特性，可以通過本體獲取更多相關(guān)信息。

本研究結(jié)合數(shù)字人文與NER，研發(fā)基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的命名實體識別工具，并對文本進行數(shù)據(jù)挖掘，提取相關(guān)人名、地名等實體信息，優(yōu)化上圖ETL流程。

1 現(xiàn)狀調(diào)研

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)概念于2006年由蒂姆·伯納斯-李提出[1]，其時互聯(lián)網(wǎng)上已發(fā)布大量數(shù)據(jù)集。國內(nèi)外大學、圖書館通過數(shù)字人文構(gòu)建了知識庫與知識圖譜，比較著名的有哈佛大學中國歷代人物傳記資料庫(CBDB)、基于維基百科的DBpedia、OCLC的虛擬國際規(guī)范檔、復旦大學中國歷史地理信息(CHGIS)系統(tǒng)、上海圖書館數(shù)字人文開放平臺等。上圖在數(shù)字人文領(lǐng)域的探索取得較多成果，比如構(gòu)建家譜知識服務(wù)平臺，提供人物、地名、時間相關(guān)的基礎(chǔ)知識平臺。2017 年上圖搭建人名規(guī)范知識庫，運用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)布了近130 萬人名實體；地名基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包含1，800余個縣與縣級以上的地名；2019年發(fā)布上海地名志信息，包括2，264條馬路三元組。目前這些實體已經(jīng)對外開放服務(wù)。

命名實體識別技術(shù)在數(shù)字人文中的應(yīng)用，國外起步較早，2011年研發(fā)了名為DBpedia Spotlight的 NER 工具。Palo 基于 DBpedia Spotlight 工具，通過質(zhì)量測量方法與DBpedia本體進行文本自動標注[2]，驗證了利用實體進行命名實體識別的可行性，該工具在互聯(lián)網(wǎng)上開放給大眾使用。Ferragina等發(fā)布基于TagMe算法，以維基百科實體為基礎(chǔ)，實現(xiàn)快速標注文本短語的工具，標注結(jié)果信息豐富且與維基百科信息互相關(guān)聯(lián)[3]，但所用知識庫僅支持英語。Usbeck 等提出將AGDISTIS 方法用于命名實體識別，以標簽與HITS 算法進行提取[4]。Speck等研發(fā)FOX 工具，通過實體關(guān)聯(lián)技術(shù)與EL 算法，實現(xiàn)文本轉(zhuǎn)換，提取出RDF(Resource Descripition Framework)數(shù)據(jù)，F(xiàn)值(F-Measure)達95.23%[5]。張海楠、Lample 等提出運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決NER 問題，通過非監(jiān)督學習進行識別，以降低人工成本[6-7]，此方法雖然識別度高，但提取的文本僅是字符串，缺少語義性與關(guān)聯(lián)性。

上述命名實體識別工具雖然識別效果較好，具有借鑒作用，但無法滿足上圖所需場景：一是上述工具的詞典與上圖需要加工的歷史人文數(shù)據(jù)不匹配；二是識別工具要根據(jù)人名、地名、時間、事件、自定義標簽等進行識別；三是識別結(jié)果應(yīng)是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，與上圖已有關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)形成關(guān)聯(lián)。

2 命名實體識別工具需求與設(shè)計

2.1 命名實體識別系統(tǒng)需求

上圖在眾多基礎(chǔ)知識庫與服務(wù)平臺的建設(shè)實施過程中，通過OpenRefine工具與人工處理的方法，對大量文本進行數(shù)據(jù)加工與實體提取，取得了一定成果，但需要耗費大量人力、時間，尤其是在處理新數(shù)據(jù)時，人名、地名實體重復出現(xiàn)，需要再次加工。為優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程，降低成本，加快數(shù)據(jù)處理速度，快速將識別結(jié)果轉(zhuǎn)為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，本研究基于上圖基礎(chǔ)語義知識庫，在ETL加工環(huán)節(jié)增加命名實體識別功能。其主要特征有：對中文文本進行實體識別，命名實體識別詞典基于上圖數(shù)字人文基礎(chǔ)知識庫；識別實體與上圖數(shù)字人文知識庫的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)實現(xiàn)關(guān)聯(lián)；可識別不同類別的實體，包括人名、地名、機構(gòu)、姓氏等，可自定義新的分類。

圖1 命名實體識別系統(tǒng)架構(gòu)圖

2.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

本研究開發(fā)的命名實體識別系統(tǒng)以上圖已有關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)作為識別詞典，通過命名實體識別算法對文本中的內(nèi)容進行識別，識別結(jié)果與上圖關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進行對應(yīng)。系統(tǒng)架構(gòu)見圖1。

(1)輸入層。輸入層以需識別的文本為輸入?yún)?shù)，通常是文獻中的摘要、正文信息。在輸入層對識別內(nèi)容的標簽進行預選擇，如人名、地名、姓氏，以此根據(jù)不同需求進行特定內(nèi)容的識別。

(2)識別層。識別層是命名實體識別的核心模塊，通過關(guān)聯(lián)技術(shù)的本體模塊與命名實體識別算法模塊的結(jié)合，實現(xiàn)對輸入文本的識別。由于識別結(jié)果是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，一定程度上解決部分命名實體識別工具識別結(jié)果僅是字符串的問題，具有關(guān)系發(fā)現(xiàn)的特性。由于是在上圖已知數(shù)據(jù)源中識別，精準的識別對命名實體消歧起到了改善作用。

(3)輸出層。輸出層包括識別結(jié)果的展示與下載。當識別完成后，會展示文本的識別結(jié)果，展示結(jié)果添加了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的URI。通過URI，此文本與上圖的數(shù)據(jù)形成關(guān)聯(lián)，可通過上圖API接口獲取更多的內(nèi)容信息。

2.3 識別詞典設(shè)計

本研究使用的識別詞典主要來自上圖，包括人名規(guī)范庫、地理名詞表、上海歷史文化年譜，3個知識庫分別對應(yīng)數(shù)據(jù)中的人名、地名、事件。使用上圖知識庫的主要原因包括：(1)上圖知識庫數(shù)據(jù)采用語義網(wǎng)RDF框架，通過三元組形式構(gòu)建本體。正因為以本體作為詞典進行識別，識別結(jié)果也是本體。(2)上圖人名規(guī)范庫的人名本體有130萬個，來源于上圖館藏。因為上圖搭建了大數(shù)據(jù)級別的人名關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，所以能作為命名實體識別的詞典。(3)上圖知識庫是開放的，提供通用API接口，支持JSON、XML等格式，調(diào)用方便，兼容性好。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的特征是每個本體都有一個URI標示，數(shù)據(jù)以三元組形式進行描述。將本體作為識別詞典，當識別的實體與本體形成關(guān)聯(lián)，則能通過關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的本體結(jié)構(gòu)，獲取文本之外的信息。例如，識別出一個人名實體，通過關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)就可以獲取此人的籍貫、朝代、年齡等信息。通過關(guān)聯(lián)獲取的信息，一方面豐富了識別內(nèi)容，另一方面也為識別結(jié)果的消歧提供了依據(jù)。

2.4 命名實體識別功能設(shè)計

本研究命名實體識別流程見圖2。下文結(jié)合樣例對上述過程進行說明。

(1)定義詞典。識別前，首先引入2部詞典作為語料：1998 年的人民日報語料庫和上圖關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)詞典。上圖關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)詞典包含人名、機構(gòu)、姓氏3部分，其中人名詞典收錄近130萬個人名、607個姓氏、42個機構(gòu)。

(2)中文分詞。中文分詞通過HANLP提供的基于隱馬爾可夫模型的HMM-Bigram模型對輸入文本進行分詞。使用HANLP 的主要原因是，其對命名實體識別、機器學習算法進行封裝，使用便捷。例如，“長江劇場位于黃河路35號，原名卡爾登大戲院”這段話，通過分詞得到的結(jié)果是“長江劇場/名詞……卡爾登大戲院/名詞”。

(3)句法分析。句法分析使用HANLP提供的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能依存句法分析器，依存句法分析是對文本的內(nèi)容進行關(guān)系標注。語文關(guān)系有15種，包括主謂關(guān)系、動賓關(guān)系、間賓關(guān)系等。引入句法分析主要是為了進行過濾操作。例如，“長江劇場位于黃河路35號”在未引入詞典的情況下，通過中文分詞會提取到“長江，劇場”，通過依存句法分析可知，“長江”與“劇場”是定中關(guān)系，排除了“長江”這個識別結(jié)果。

(4)結(jié)果處理。結(jié)果處理包含結(jié)果過濾與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。結(jié)果過濾主要是將中文分詞的結(jié)果與句法分析的結(jié)果進行過濾，進一步提高實體結(jié)果準確性。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是將識別的結(jié)果與上圖本體一一匹配與關(guān)聯(lián)，可通過上圖API接口獲取更多相關(guān)信息[8]。

圖2 命名實體識別流程圖

圖3 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)詞典轉(zhuǎn)換實現(xiàn)圖

圖4 命名實體識別偽代碼

3 命名實體識別工具的實現(xiàn)

3.1 命名實體識別的實現(xiàn)

(1)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)詞典轉(zhuǎn)換實現(xiàn)。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)詞典轉(zhuǎn)換方法的實現(xiàn)見圖3。圖3以人名為例，首先從RDF數(shù)據(jù)中提取人名的名稱與URI，將其按詞典的要求進行轉(zhuǎn)換，再通過HANLP提供的自定義詞典方法將命名實體添加到詞典。提取人名的作用是使其成為詞典的語料，URI的作用是保留關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，最終的識別結(jié)果可以通過URI來獲取關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的其他信息。

(2)命名實體識別實現(xiàn)。其偽代碼見圖4。以文本A的輸入為例，先加載關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)詞典，通過詞典識別方法對輸入文本進行命名實體識別，得到基于詞典的命名實體識別結(jié)果B；再通過依存句法分析文本A獲得結(jié)果C，結(jié)果C主要記錄的是定中名詞與狀中名詞，以此在結(jié)果B中排除狀中名詞與定中名詞，最終生成的就是經(jīng)命名實體識別得到的實體。

3.2 NER工具效果

圖5展示的是基于年華人名詞典的NER識別結(jié)果。該詞典包含出身年月介于1840-1950年的7萬多個名人。選用年華人名詞典的主要原因是其時間與輸入事件的時間吻合，通過此詞典可提高結(jié)果的準確率與召回率。圖5中，以橙色標注的是識別出的實體，其中數(shù)字代表識別對應(yīng)的個數(shù)，通過單擊實體，可以跳轉(zhuǎn)到上圖人名規(guī)范庫的對應(yīng)實體，從而獲取此實體更詳細的信息。

圖5 實體識別功能展示圖

3.3 實體識別工具效果對比

對上圖命名實體識別工具(簡稱“上圖識別工具”)、人工方法、BosonNLP工具的處理結(jié)果進行比較，共用10組數(shù)據(jù)。綜合來看，上圖識別工具在降低少量準確率的前提下，可以對文本進行快速處理，這是人工方法無法比擬的。上圖識別工具識別的結(jié)果是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，其豐富性、關(guān)聯(lián)性、可挖掘性遠勝于人工與BosonNLP所識別的結(jié)果。三者的識別效果見表1。

表1 實體識別效果對比

4 結(jié)論及展望

上圖研發(fā)的命名實體識別工具在ETL數(shù)據(jù)處理過程中起到了很大作用，彌補了上圖沒有命名實體識別的短板，主要特色包括：(1)實現(xiàn)了基于數(shù)字人文詞典的命名實體識別，識別的實體不再是簡單的字符串，而是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。關(guān)聯(lián)技術(shù)與命名實體識別技術(shù)形成互補，使命名實體識別可以在更多文本中挖掘關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，提升了識別結(jié)果的質(zhì)量。(2)命名實體識別加強了ETL功能，數(shù)據(jù)處理效果得到改善。在大量文本中，通過NER工具可以快速識別其中的實體，在其識別的基礎(chǔ)上加入部分人工，可以更高效率地獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

本研究的命名實體識別工具也有需要改進的地方：(1)基于已知數(shù)據(jù)進行挖掘，把不在詞典中的命名實體過濾了，在今后的功能設(shè)計中應(yīng)引入新的工作流來處理這些被過濾的命名實體。這樣既能對這些命名實體進行發(fā)現(xiàn)，又能將其轉(zhuǎn)換成關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。(2)中文詞性分析上有欠缺，文本挖掘中實體的詞性分析還需要重新梳理，縮小范圍，以提高實體識別的準確度。