自然语言处理——学习笔记（5）：NLP基础任务——序列标注_序列标注任务

序列标注

1. 序列标注任务概述
   序列标注方法：将输入的语言序列转化为标注序列，通过标注序列标签含义来解决问题
   主要问题：命名实体识别、信息抽取、词性序列标注

2. 马尔可夫模型HHM（概率模型）
   如果系统在 t 时间的状态 qt 只与其在时间t-1的状态相关则系统构成离散的一阶马尔科夫链（马尔可夫过程）
   

3. 隐马尔可夫模型HHM（概率模型）

   HMM五元组：

   • 隐藏状态s：一个系统的真实状态，可由一个马尔可夫过程进行描述

   • 观察状态o：在这个过程中可视的状态

   • 状态转移概率矩阵A：包含了一个隐藏状态到另一个隐藏状态的概率

   • 观察概率矩阵B：从隐藏状态$S_j$观察到某一特定符号$V_k$的概率分布概率

   • 初始状态的概率分布：$\pi$

   • HMM评估问题

   • 定义$P(O|\lambda )$

   • 计算$P(O|\lambda )$

     • 穷举法 时间复杂度$O(N^T)$

     • 前向算法/后向算法

       时间复杂度$O(N^{2}T)$
       

   • HMM解码问题

     • 穷举法：找到每一种可能产生观察序列的状态序列，计算每种可能情况下观察序列的概率，概率最大的状态序列就是要找的状态序列
     • Viterbi搜索算法：利用动态规划使用递归来降低计算复杂度
       

   • HMM参数学习

     • 产生观察序列O的隐藏状态已知，可以采用有监督的学习方法，用最大似然估计计算参数
     • 产生观察序列O的隐藏状态未知，可以采用无监督EM学习方法

   • 应用

     • 分词：
       • HMM评估：当分词出现多种可能时，求观察序列的概率，结果取概率最大的序列；
       • 解码问题：用序列标注直接进行分词
     • 词性标注
     • 短语识别、语音识别

4. 神经网络序列标注模型

   存在问题：输出之间相互独立，可能出现BB情况
   改进思路：建立输出之间的关系——CRF模型（设置一组参数A学习标签之间的状态转移概率）