介绍一种基于角色标注+字词体位法的人名识别方式-Ansj中文分词

      大家好.最近在做分词.在分词中遇到了各种各样的问题.在这里选择一个比较有意思的与大家分享.
      在这里说分词有点老生常谈了.的确.中文分词已经非常成熟了.但是在实体名识别上一直是中文分词的软肋.最近通过对ictclas的学习,和自己的总结.得出了一个还算不错的人名识别系统.

      目前这种方式已经开源.大家可以参看:https://github.com/ansjsun/ansj_seg , 在线测试:http://www.ansj.org/demo/seg.jsp


    主要思路是..先粗分,粗分的办法很多.但是在粗分的时候要尽量减少歧异.
比如

祝海林在孙健的右面!
进过第一步粗分的结果应当为
祝/ 海/ 林/ 在/ 孙/ 健/ 的/ 右面/

在得到以上的粗分序列我们就可以进行进一步分析了
首先我们得准备一些语料库.对其进行训练.
比如语料库里面有如下词

孙强
朱海林
孙海林
祝健
....

因为一般这种语料库在几十万级别.不能一一例举.所以我们拿具有针对这段文本的是个词做分析
利用字体位方式,我们得到如下统计结果

孙  2:1:1 \\戴表 孙 这个字在 2个词中的第1个位置出现了1次
孙  3:1:1
强  2:2:1
朱  3:1:1
海  3:2:2
,,,

得到如上频率后.我们就可以进行人名识别了

下面我尽量用伪代码的方式来进行一次分解

public void recogntion(Term[] terms) {

		for (int i = 0; i < terms.length; i++) {
                        //已名识别从前向后进行识别,4个字,3个字2字人名分别识别
			for (int j = 4; j > 1; j--) {
				freq = term.getTermNatures().personAttr.getFreq(j, 0);\\取得词位频率
				if ((freq > 0) ) {//进行初始化校验.当此字在识别位置出现时
					tempTerm = nameFind(i, beginFreq, j);//以序列结构进行人名识别
				}
			}
		}
	}

public Term nameFnd(int i , int beginFreq , j){

StringBuilder sb = new StringBuilder();
		int undefinite = 0;
		skip = false;
		PersonNatureAttr pna = null;
		int index = 0;
		int freq = 0;
		double allFreq = 0;
		Term term = null;
		int i = offe;
		for (; i < terms.length; i++) {
			// 走到结尾处识别出来一个名字.
			term = terms[i] ;
			pna = term.getTermNatures().personAttr;
			// 在这个长度的这个位置的词频,如果没有可能就干掉,跳出循环
			if ((freq = pna.getFreq(size, index)) == 0) {
					return null;
			}

			//增加人名
			sb.append(term.getName());
                       //这个人名的概率计算
			allFreq += Math.log(term.getTermNatures().allFreq+1) ;
			allFreq += -Math.log((double) (freq));
			index++;


			if (index == size + 2) {//当达到制定长度后跳出循环
				break;
			}
		}

		double score = -Math.log(factory[size]);
		score += allFreq ;
		double endFreq = 0;
		// 开始寻找结尾词,
		endFreq = terms[i].getTermNatures().personAttr.end + 1;

		//根据上下文.概率进行公司计算
		score -= Math.log(endFreq);
		score -= Math.log(beginFreq);
		
	
		
		term = new Term(sb.toString(), offe, TermNatures.NR);
		term.selfScore = score;

               //识别出来的人名进行返回
		return term;
}

进行如上步骤之后.我么得到了一个二维数组的序列:
如下:

-------->祝
祝海林--->海林
在
孙建
的
右面

下一个步骤就是比较 祝海林 和 祝+海林 哪个更像人名的过程了
其实在这里我们已经构成了隐马尔科夫链.通过贝叶斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)
加上频率完全可以正确识别出来我们要找的实体名.
好了大概介绍到这里.有兴趣的朋友可以通过:http://www.ansj.org/ 获取代码.也希望能在这里认识一些志同道合的朋友共同勉励交流