一 ：内容预告
前几天，我看了叉烧同学写的文章：
文章介绍了一种实体自动打标的方法： 实体词典+最大逆向匹配 。
啥叫实体打标呢？
举叉烧同学文章里的例子，有一句话：宫保鸡丁和红烧牛肉哪个好吃， 我们需要给句子中的两个实体 [宫保鸡丁, 红烧牛肉] 打上 Food 标签，非实体打上 O 标签。
做法是，首先准备一个实体词典，实体词典包含这两个实体在内的食物名，然后用这个词典和最大逆向匹配算法，给实体打标签。
打好标签的句子，可以直接作为实体提取的最终结果，也可以作为训练实体识别模型的样本。
用于构造样本时，打标签的结果如下：
""" 1：句子 """
宫保鸡丁和红烧牛肉哪个好吃
""" 2：标注结果 """
宫 B-Food
保 I-Food
鸡 I-Food
丁 I-Food
和 O
红 B-Food
烧 I-Food
牛 I-Food
肉 I-Food
哪 O
个 O
好 O
吃 O
我之前也做过实体自动打标签的活，不过用的方法是： 实体词典+jieba词性标注 。
jieba词性标注应该用到了双向最大匹配，所以其实我之前做的，就是掉包实现了以上打标的方法。
这次准备了一个医疗实体词典（带标签）和若干医疗文本，用 python 实现双向最大匹配算法，并结合实体词典进行实体自动打标，作为训练实体识别模型的样本。
同时也整理了 实体词典+jieba词性标注 进行实体自动打标的方法。
代码已上传github地址：
https://github.com/DengYangyong/medical_entity_recognize
本文主要关注以下四方面的内容：
-
双向最大匹配算法的思路
-
双向最大匹配算法的代码实现
-
实体词典+双向最大匹配算法做实体打标
-
实体词典+jieba词性标注做实体打标
二：双向最大匹配算法
前向最大匹配算法和后向最大匹配算法是基于规则（词典）的分词方法，二者按照一定的规则结合使用，就是双向最大匹配算法。
双向最大匹配算法不仅可以用于分词，也可以用于序列标注，速度快且准确率高，不会分出奇怪的词或实体，但也难以正确处理未登录词。
由于完全依赖词典，通用性不强，所以比较适用于处理具体领域的任务，比如医疗领域。
01
前向最大匹配算法
首先拿到一个词典，比如实体词典，每一行是一个实体和对应的标签：
""" 词典（包含：实体和标签） """
肾抗针,DRU
肾囊肿,DIS
肾区,REG
肾上腺皮质功能减退症,DIS
肾性高血压,DIS
肾性贫血,DIS
肾血管,ORG
肾脏,ORG
伴脓性渗出,NBP
生理反射存在,NBP
然后计算词典中实体的最大长度，作为截取句子片段的最大长度。
为什么叫最大匹配呢？
对句子进 行分词和标注的一个 原则是： 单个词（实体）的长度尽可能大。 所以会先按最大长度从句子中截取片段，去词典中匹配，匹配中了，就切分出来。
按最大长度匹配不中，那么最大长度减一，再去截取句子片段，去词典中匹配，直到匹配中，或者截取的长度减小至一。
为什么叫前向呢？
前向的意思是，从句子中截取片段是从左向右进行的。
更多的细节，来看一个例子。
患者的电子病历上写着：我最近双下肢疼痛，我该咋办。
句子中有个两个实体，出现在实体词典中：双下肢疼痛、疼痛。
句子的长度为14（包括标点符号），实体词典中的最大长度为10。
第一轮遍历未匹配中，把第一个字切分出来：[我]。
第二轮遍历未匹配中，把第二个字切分出来：[我，最]。
第四轮遍历，匹配中了[双下肢疼痛]，就把这个实体从句子中剔除，拿剩下的句子继续匹配。
最终的实体打标结果为：
可以看到，[疼痛] 这个实体没有被匹配出来，因为[双下肢疼痛]的粒度更大，表达的含义更明确，这也是最大匹配的意义。
前向最大匹配的python实现如下：
#coding:utf-8
import pandas as pd
class PsegMax:
def __init__(self, dict_path):
self.entity_dict, self.max_len = self.load_entity(dict_path)
def load_entity(self, dict_path):
"""
加载实体词典
"""
entity_list = []
max_len = 0
""" 实体词典: {'肾抗针': 'DRU', '肾囊肿': 'DIS', '肾区': 'REG', '肾上腺皮质功能减退症': 'DIS', ...} """
df = pd.read_csv(dict_path,header=None,names=["entity","tag"])
entity_dict = {entity.strip(): tag.strip() for entity,tag in df.values.tolist()}
""" 计算词典中实体的最大长度 """
df["len"] = df["entity"].apply(lambda x:len(x))
max_len = max(df["len"])
return entity_dict, max_len
def max_forward_seg(self, sent):
"""
前向最大匹配实体标注
"""
words_pos_seg = []
sent_len = len(sent)
while sent_len > 0:
""" 如果句子长度小于实体最大长度，则切分的最大长度为句子长度 """
max_len = min(sent_len,self.max_len)
""" 从左向右截取max_len个字符，去词典中匹配 """
sub_sent = sent[:max_len]
while max_len > 0:
""" 如果切分的词在实体词典中，那就是切出来的实体 """
if sub_sent in self.entity_dict:
tag = self.entity_dict[sub_sent]
words_pos_seg.append((sub_sent,tag))
break
elif max_len == 1:
""" 如果没有匹配上，那就把单个字切出来，标签为O """
tag = "O"
words_pos_seg.append((sub_sent,tag))
break
else:
""" 如果没有匹配上，又还没剩最后一个字，就去掉右边的字,继续循环 """
max_len -= 1
sub_sent = sub_sent[:max_len]
""" 把分出来的词（实体或单个字）去掉，继续切分剩下的句子 """
sent = sent[max_len:]
sent_len -= max_len
return words_pos_seg
02
后向最大匹配算法
后向的意思是，从句子中截取片段是从右往左进行的。
还是来看上面的那个例子。
第一轮遍历未匹配中，把最后一个字切分出来：[。]。
第二轮遍历未匹配中，把倒数第二个字切分出来：[办，。]。
直到第七轮遍历， 匹配中了[双下肢疼痛]，就把这个实体从句子中剔除，拿剩下的句子继续匹配。
最终的实体打标结果和前向最大匹配的结果一致。
这个例子没反映出前向最大匹配和后向最大匹配的差别，感觉在实体标注这一块，二者的结果差别不大。
有资料统计，在分词时，仅使用前向最大匹配的错误率为 1/169，而使用后向最大匹配的错误率为 1/245，可见使用后向最大匹配可以提高分词或标注的准确率。
后向最大匹配的python实现如下：
#coding:utf-8
import pandas as pd
class PsegMax:
def __init__(self, dict_path):
self.entity_dict, self.max_len = self.load_entity(dict_path)
def load_entity(self, dict_path):
"""
加载实体词典
"""
def max_forward_seg(self, sent):
"""
前向最大匹配实体标注
"""
def max_backward_seg(self, sent):
"""
后向最大匹配实体标注
"""
words_pos_seg = []
sent_len = len(sent)
while sent_len > 0:
""" 如果句子长度小于实体最大长度，则切分的最大长度为句子长度 """
max_len = min(sent_len,self.max_len)
""" 从右向左截取max_len个字符，去词典中匹配 """
sub_sent = sent[-max_len:]
while max_len > 0:
""" 如果切分的词在实体词典中，那就是切出来的实体 """
if sub_sent in self.entity_dict:
tag = self.entity_dict[sub_sent]
words_pos_seg.append((sub_sent,tag))
break
elif max_len == 1:
""" 如果没有匹配上，那就把单个字切出来，标签为O """
tag = "O"
words_pos_seg.append((sub_sent,tag))
break
else:
""" 如果没有匹配上，又还没剩最后一个字，就去掉右边的字,继续循环 """
max_len -= 1
sub_sent = sub_sent[-max_len:]
""" 把分出来的词（实体或单个字）去掉，继续切分剩下的句子 """
sent = sent[:-max_len]
sent_len -= max_len
""" 把切分的结果反转 """
return words_pos_seg[::-1]
03
双向最大匹配算法
双向最大匹配就是，将前向最大匹配的切分结果，和后向最大匹配的结果进行比较，按一定的规则选择其一作为最终的结果。
按照什么规则来选择呢？
（1）如果前向和后向切分结果的词数不同，则取词数较少的那个。
（2）如果词数相同 ：
-
切分结果相同，则返回任意一个；
-
切分结果不同，则返回单字较少的那个。
网上看到一个非常好的例子，前向和后向切分后，词数相同，结果不同，返回单字少的那个结果（例子中为后向最大匹配）。
双向最大匹配的python实现如下：
#coding:utf-8
import pandas as pd
class PsegMax:
def __init__(self, dict_path):
self.entity_dict, self.max_len = self.load_entity(dict_path)
def load_entity(self, dict_path):
def max_forward_seg(self, sent):
def max_backward_seg(self, sent):
def max_biward_seg(self, sent):
"""
双向最大匹配实体标注
"""
""" 1: 前向和后向的切分结果 """
words_psg_fw = self.max_forward_seg(sent)
words_psg_bw = self.max_backward_seg(sent)
""" 2: 前向和后向的词数 """
words_fw_size = len(words_psg_fw)
words_bw_size = len(words_psg_bw)
""" 3: 前向和后向的词数，则取词数较少的那个 """
if words_fw_size < words_bw_size: return words_psg_fw
if words_fw_size > words_bw_size: return words_psg_bw
""" 4: 结果相同，可返回任意一个 """
if words_psg_fw == words_psg_bw: return words_psg_fw
""" 5: 结果不同，返回单字较少的那个 """
fw_single = sum([1 for i in range(words_fw_size) if len(words_psg_fw[i][0])==1])
bw_single = sum([1 for i in range(words_fw_size) if len(words_psg_bw[i][0])==1])
if fw_single < bw_single: return words_psg_fw
else: return words_psg_bw
if __name__ == "__main__":
dict_path = "medical_ner_dict.csv"
text = "我最近双下肢疼痛，我该咋办。"
psg = PsegMax(dict_path)
words_psg = psg.max_biward_seg(text)
print(words_psg)
最终的实体打标结果为：
三：实体自动标注
接下来就两种方法来做实体自动打标，构造训练实体识别模型的样本。
一是用：实体词典+双向最大匹配，
二是用：实体词典+jieba词性标注。
01
jieba加载词典
医疗实体词典的格式如下，每一行是实体词和对应的标签：
肾抗针,DRU
肾囊肿,DIS
肾区,REG
肾上腺皮质功能减退症,DIS
肾性高血压,DIS
肾性贫血,DIS
肾血管,ORG
肾脏,ORG
伴脓性渗出,NBP
生理反射存在,NBP
未标注的电子病历内容如下：
首先导入必要的包，max_seg.py 就是上面写好的双向最大匹配算法。
#encoding=utf8
import os,jieba,csv,random,re
import jieba.posseg as psg
from max_seg import PsegMax
""" 医疗实体词典, 每一行类似：(视力减退,SYM) """
dict_path = "medical_ner_dict.csv"
psgMax = PsegMax(dict_path)
c_root = os.getcwd() + os.sep + "source_data" + os.sep
""" 实体类别 """
biaoji = set(['DIS', 'SYM', 'SGN', 'TES', 'DRU', 'SUR', 'PRE', 'PT', 'Dur', 'TP', 'REG', 'ORG', 'AT', 'PSB', 'DEG', 'FW','CL'])
""" 句子结尾符号，表示如果是句末，则换行 """
fuhao = set(['。','?','？','!','！'])
然后把医疗实体和标签加载到jieba中，同时为了保证由多个词组成的实体不被切开，我们为实体设置较高的权重。
def add_entity(dict_path):
"""
把实体字典加载到jieba里，
实体作为分词后的词，
实体标记作为词性
"""
dics = csv.reader(open(dict_path,'r',encoding='utf8'))
for row in dics:
if len(row)==2:
jieba.add_word(row[0].strip(),tag=row[1].strip())
""" 保证由多个词组成的实体词，不被切分开 """
jieba.suggest_freq(row[0].strip())
我们可以选择用jieba还是双向最大匹配来标注。
def sentence_seg(sentence,mode="jieba"):
"""
1: 实体词典+jieba词性标注。mode="jieba"
2: 实体词典+双向最大匹配。mode="max_seg"
"""
if mode == "jieba": return psg.cut(sentence)
if mode == "max_seg": return psgMax.max_biward_seg(sentence)
我们来看实体标注（词性标注）的效果：
sentence = "我最近双下肢疼痛。"
""" 1: 不加词典的jieba词性标注 """
[pair('我', 'r'), pair('最近', 'f'), pair('双下肢', 'n'), pair('疼痛', 'n'), pair('。', 'x')]
""" 2: 加词典的jieba词性标注 """
[pair('我', 'r'), pair('最近', 'f'), pair('双下肢疼痛', 'SYM'), pair('。', 'x')]
""" 3: 双向最大匹配的标注 """
[('我', 'O'), ('最', 'O'), ('近', 'O'), ('双下肢疼痛', 'SYM'), ('。', 'O')]
02
样本自动标注
这次一共有100篇电子病历，我们按7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。
def split_dataset():
"""
划分数据集，按照7:2:1的比例
"""
file_all = []
for file in os.listdir(c_root):
if "txtoriginal.txt" in file:
file_all.append(file)
random.seed(10)
random.shuffle(file_all)
num = len(file_all)
train_files = file_all[: int(num * 0.7)]
dev_files = file_all[int(num * 0.7):int(num * 0.9)]
test_files = file_all[int(num * 0.9):]
return train_files,dev_files,test_files
然后进行样本自动标注，采用的实体标注格式为BIO。
BIO格式就是说，对于实体词，第一个字标注为B，其他的字标注为I；对于非实体词，每个字都标注为O。
还有一个小细节是句与句之间要留空格。
例子如下：
我 O
最 O
近 O
双 B-SYM
下 I-SYM
肢 I-SYM
疼 I-SYM
痛 I-SYM
。 O
怎 O
么 O
办 O
？ O
我们把每个字的标注结果，作为一行，写入到文件中。
代码实现如下：
def auto_label(files, data_type, mode="jieba"):
"""
不是实体，则标记为O，
如果是句号等划分句子的符号，则再加换行符，
是实体，则标记为BI。
"""
writer = open("example.%s" % data_type,"w",encoding="utf8")
for file in files:
fp = open(c_root+file,'r',encoding='utf8')
for line in fp:
""" 按词性分词 """
words = sentence_seg(line,mode)
for word,pos in words:
word,pos = word.strip(), pos.strip()
if not (word and pos):
continue
""" 如果词性不是实体的标记，则打上O标记 """
if pos not in biaoji:
for char in word:
string = char + ' ' + 'O' + '\n'
""" 在句子的结尾换行 """
if char in fuhao:
string += '\n'
writer.write(string)
else:
""" 如果词性是实体的标记，则打上BI标记"""
begin = 0
for char in word:
if begin == 0:
begin += 1
string = char + ' ' + 'B-' + pos + '\n'
else:
string = char + ' ' + 'I-' + pos + '\n'
writer.write(string)
writer.close()
def main():
""" 1: 加载实体词和标记到jieba """
add_entity(dict_path)
""" 2: 划分数据集 """
trains, devs, tests = split_dataset()
""" 3: 自动标注样本 """
for files, data_type in zip([trains,devs,tests],["train","dev","test"]):
auto_label(files, data_type,mode="max_seg")
if __name__ == "__main__":
main()
标注好的样本的部分内容如下：
部 O
分 O
脱 O
痂 O
。 O
双 B-ORG
侧 I-ORG
瞳 I-ORG
孔 I-ORG
正 O
大 O
等 O
圆 O
哈哈，感觉很多人都是用医疗领域的数据来学习实体识别，是因为在其他领域做实体识别的效果不好吗？
五月份要认真整理一下实体识别的模型，不然就是个假NLPer。
祝大家五一节快乐啊！
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以上所述就是小编给大家介绍的《双向最大匹配和实体标注：你以为我只能分词？》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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