作者：Walker
目錄
一．什么是命名實體識別
二．基於NLTK的命名實體識別
三．基於Stanford的NER
四．總結
一 、什么是命名實體識別？
命名實體識別（Named Entity Recognition，簡稱NER），又稱作“專名識別”，是指識別文本中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、機構名、專有名詞等。通常包括兩部分：（1）實體邊界識別；（2） 確定實體類別（人名、地名、機構名或其他）。
命名實體識別通常是知識挖掘、信息抽取的第一步，被廣泛應用在自然語言處理領域。接下來，我們將介紹常用的兩種命名實體識別的方法。
二 、基於NLTK的命名實體識別：
NLTK：由賓夕法尼亞大學計算機和信息科學使用python語言實現的一種自然語言工具包，其收集的大量公開數據集、模型上提供了全面、易用的接口，涵蓋了分詞、詞性標注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名實體識別(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Parse)等各項NLP領域的功能。
使用前需要先下載NLTK，下載地址為：http://pypi.python.org/pypi/nltk，安裝完成后,在python環境下輸入import nltk測試是否安裝成功，然后輸入nltk.download()下載nltk所需要的數據包，完成安裝。
Python代碼實現（注意文件的編碼格式為utf-8無BOM格式）：
-- coding: utf-8 --
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(‘utf8’) #讓cmd識別正確的編碼
import nltk
newfile = open(‘news.txt’)
text = newfile.read() #讀取文件
tokens = nltk.word_tokenize(text) #分詞
tagged = nltk.pos_tag(tokens) #詞性標注
entities = nltk.chunk.ne_chunk(tagged) #命名實體識別
a1=str(entities) #將文件轉換為字符串
file_object = open(‘out.txt’, ‘w’)
file_object.write(a1) #寫入到文件中
file_object.close( )
print entities
具體的方法可參考NLTK官網介紹：http://www.nltk.org/，輸出的結果為：
>>> entities = nltk.chunk.ne_chunk(tagged)
>>> entities
Tree(‘S’, [(‘At’, ‘IN’), (‘eight’, ‘CD’), (“o’clock”, ‘JJ’),
(‘on’, ‘IN’), (‘Thursday’, ‘NNP’), (‘morning’, ‘NN’),
Tree(‘PERSON’, [(‘Arthur’, ‘NNP’)]),
(‘did’, ‘VBD’), (“n’t”, ‘RB’), (‘feel’, ‘VB’),
(‘very’, ‘RB’), (‘good’, ‘JJ’), (‘.’, ‘.’)])
當然為了方便查看，我們可以以樹結構的形式把結果繪制出來：
>>> from nltk.corpus import treebank
>>> t = treebank.parsed_sents(‘wsj_0001.mrg’)[0]
>>> t.draw()
三 、基於Stanford的NER：
Stanford Named Entity Recognizer (NER)是斯坦福大學自然語言研究小組發布的成果之一，主頁是：http://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml。Stanford NER 是一個Java實現的命名實體識別（以下簡稱NER）)程序。NER將文本中的實體按類標記出來，例如人名，公司名，地區，基因和蛋白質的名字等。
NER基於一個訓練而得的Model（模型可識別出 Time, Location, Organization, Person, Money, Percent, Date）七類屬性，其用於訓練的數據即大量人工標記好的文本，理論上用於訓練的數據量越大，NER的識別效果就越好。
因為原始的NER是基於java實現的，所以在使用Python編程之前，要確保自己電腦上已經安裝了jar1.8的環境（否則會報關於Socket的錯誤）。
然后我們使用Pyner使用python語言實現命名實體識別。下載地址為：https://github.com/dat/pyner
安裝Pyner:解壓下載的Pyner，命令行中將工作目錄切換到Pyner文件夾下， 輸入命令 :python setup.py install 完成安裝.
接下來，還需要下載StanfordNER工具包，下載地址為：http://nlp.stanford.edu/software/stanford-ner-2014-01-04.zip，然后在解壓后的目錄打開cmd命令窗體，執行，java -mx1000m -cp stanford-ner.jar edu.stanford.nlp.ie.NERServer -loadClassifier classifiers/english.muc.7class.distsim.crf.ser.gz -port 8080 -outputFormat inlineXML，直到結果為：Loading classifier from classifiers/english.muc.7class.distsim.crf.ser.gz … done [1.2 sec].
以上操作是因為斯坦福的命名實體識別是基於java的socket寫的，所以必要保證有一個窗題與我們執行的命令通信。關於java的socket編程，可以參考以下文章：http://www.cnblogs.com/rond/p/3565113.html
最后，我們終於可以使用python編程實現NER了：
import ner
import sys
import nltk
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(‘utf8’)
newfile = open(‘news.txt’)
text = newfile.read()
tagger = ner.SocketNER(host=’localhost’, port=8080)#socket編程
result=tagger.get_entities(text) #stanford實現NER
a1=str(result)
file_object = open(‘outfile.txt’, ‘w’)
file_object.write(a1)
file_object.close( )
print result
以上是我對文本文件進行的測試，官網的案例https://github.com/dat/pyner運行結果為：
>>> import ner
>>> tagger = ner.SocketNER(host=’localhost’, port=8080)
>>> tagger.get_entities(“University of California is located in California, United States”)
{‘LOCATION’: [‘California’, ‘United States’],
‘ORGANIZATION’: [‘University of California’]}
四 、兩種方法的比較：
我拿同一個文本文件用兩種方法進行命名實體識別，結果如下：
圖1 NLTK運行結果
圖2 Stanford方式運行結果
比較兩種方式，我們可以發現，NLTK下的命名實體識別更加傾向於分詞和詞性標准，雖然它也會將組織名，人名，地名等標注出來，但由於它把文件中的謂語，賓語等成分也標注了出來，造成了輸出文本的冗余性，不利於讀者很好的識別命名實體，需要我們對文本做進一步處理。NLTK下的命名實體識別的有點時，可以使用NLTK下的treebank包將文本繪制為樹形，使結果更加清晰易讀。相較而言，我更加傾向於Stanford的命名實體識別，它可以把Time, Location, Organization, Person, Money, Percent, Date七類實體很清晰的標注出來，而沒有多余的詞性。但由於NER是基於java開發的，所以在用python實現時可能由於jar包或是路徑問題出現很多bug。
以上就是關於NLTK和stanford對英文文本的命名實體識別，關於自然語言處理中文文件，我們可以考慮jieba分詞：https://www.oschina.net/p/jieba。
【總結】：命名實體識別是構建知識圖譜、進行自然語言處理問題的第一步，本文總結了現有的處理命名實體識別問題的兩種方法，你掌握了嗎？