NLTK基础 | What? NLTK也能进行命名实体识别!

在上一篇<NLTK基础 | 一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)>中，简单介绍了NLTK的安装和使用。大家都知道命名实体识别作为NLP几大基础任务之一，在工业界应用也是非常广泛。那么NLTK包能不能进行命名实体识别呢？下面将详细介绍NLTK如何出色的完成命名实体识别任务！

命名实体识别作为自然语言处理的子任务之一，旨在通过算法能够自动的识别出一句话中的实体，比如人物、地点、物品、时间、数字等等。

NLTK包中内置命名实体识别算法，主要分为两种：(1) 识别句子中所有命名实体；(2) 将命名实体识别为它们各自的类型，例如人物，地点，位置等。

这里举一个例子：

import nltk
from nltk.corpus import state_union
from nltk.tokenize import PunktSentenceTokenizer
 
 
train_text = state_union.raw("2005-GWBush.txt")
sample_text = state_union.raw("2006-GWBush.txt")
 
 
custom_sent_tokenizer = PunktSentenceTokenizer(train_text)
tokenized = custom_sent_tokenizer.tokenize(sample_text)
 
 
def process_content(document):
    words = nltk.word_tokenize(document)
    tagged = nltk.pos_tag(words)
    namedEnt = nltk.ne_chunk(tagged, binary=True)
    return namedEnt
 
 
namedEnt = process_content(tokenized[6])

在这里，当binary=True，这意味着某物是命名实体，还是不是。没有进一步的细节。结果是：

如果将binary=False，则结果为：

随即，您可以看到一些内容。当binary=False时，它将采用相同的方法，但最终将像"White House"这样的术语拆分为"White"和"House"，就好像它们是不同的一样，而我们可以在binary=True选项中看到命名实体识别中"White House"是同一个实体的一部分是正确的。

根据你的目标，可以按照自己的意愿使用binary选项。如果binary=False，则可以得到以下命名实体的类型(ps:这是binary=True所不具备的):

named_entities = []
for tagged_tree in namedEnt:
    if hasattr(tagged_tree, 'label'):
        entity_name = ' '.join(c[0] for c in tagged_tree.leaves()) 
        entity_type = tagged_tree.label() 
        named_entities.append((entity_name, entity_type))
        named_entities = list(set(named_entities))
        
entity_frame = pd.DataFrame(named_entities, columns=['Entity Name', 'Entity Type'])
print(entity_frame)
  
  输出结果为：
  Entity Name   Entity Type
0       House  ORGANIZATION
1       White      FACILITY
2        Eric        PERSON

无论哪种方式，你都可能会发现需要做更多的工作才能使其性能更好，但是，NLTK开箱即用，这是非常强大的，值得夸奖的！

以上就简单的介绍了NLTK在命名实体识别任务的用途！希望小伙伴们喜欢!

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