OpenNLP进行中文命名实体识别（上：预处理及训练模型）

叁歲伎倆 2022-06-02 04:36 788阅读 0赞

http://blog.csdn.net/qdhy199148/article/details/51038637

OpenNLP是Apach下的Java自然语言处理API，功能齐全，但是网上似乎能找到的用于处理中文的资料很少。

正好前段时间面试遇到一个做命名实体识别的任务考题，这里来给大家介绍一下使用OpenNLP进行中文语料命名实体识别的过程。

首先是预处理工作，分词去听用词等等的就不啰嗦了，其实将分词的结果中间加上空格隔开就可以了，OpenNLP可以将这样形式的的语料照处理英文的方式处理，有些关于字符处理的注意点在后面会提到。

首先我们要准备各个命名实体类别所对应的词库，词库被存在文本文档中，文档名即是命名实体类别的TypeName，下面两个function分别是载入某类命名实体词库中的词和载入命名实体的类别。

\[java\]  [view plain][]  [copy][view plain]

1.  /\*\* 
2.       \* 载入词库中的命名实体 
3.       \*  
4.       \* @param nameListFile 
5.       \* @return 
6.       \* @throws Exception 
7.       \*/  
8.      public static List<String> loadNameWords(File nameListFile)  
9.              throws Exception \{  
10.         List<String> nameWords = new ArrayList<String>();  
11.   
12.         if (!nameListFile.exists() || nameListFile.isDirectory()) \{  
13.             System.err.println("不存在那个文件");  
14.             return null;  
15.         \}  
16.   
17.         BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(nameListFile));  
18.         String line = null;  
19.         while ((line = br.readLine()) != null) \{  
20.             nameWords.add(line);  
21.         \}  
22.   
23.         br.close();  
24.   
25.         return nameWords;  
26.     \}  
27.   
28.     /\*\* 
29.      \* 获取命名实体类型 
30.      \*  
31.      \* @param nameListFile 
32.      \* @return 
33.      \*/  
34.     public static String getNameType(File nameListFile) \{  
35.         String nameType = nameListFile.getName();  
36.   
37.         return nameType.substring(0, nameType.lastIndexOf("."));  
38.     \}

因为OpenNLP要求的训练语料是这样子的：

\[html\]  [view plain][]  [copy][view plain]

1.  XXXXXX<START:Person>????<END>XXXXXXXXX<START:Action>????<END>XXXXXXX

很容易看出，被标注的命名实体被放在<START><END>范围中，并标出了实体的类别。

接下来是对命名实体识别模型的训练，先上代码：

\[java\]  [view plain][]  [copy][view plain]

1.  import java.io.File;  
2.  import java.io.FileOutputStream;  
3.  import java.io.IOException;  
4.  import java.io.StringReader;  
5.  import java.util.Collections;  
6.    
7.  import opennlp.tools.namefind.NameFinderME;  
8.  import opennlp.tools.namefind.NameSample;  
9.  import opennlp.tools.namefind.NameSampleDataStream;  
10. import opennlp.tools.namefind.TokenNameFinderModel;  
11. import opennlp.tools.util.ObjectStream;  
12. import opennlp.tools.util.PlainTextByLineStream;  
13. import opennlp.tools.util.featuregen.AggregatedFeatureGenerator;  
14. import opennlp.tools.util.featuregen.PreviousMapFeatureGenerator;  
15. import opennlp.tools.util.featuregen.TokenClassFeatureGenerator;  
16. import opennlp.tools.util.featuregen.TokenFeatureGenerator;  
17. import opennlp.tools.util.featuregen.WindowFeatureGenerator;  
18.   
19. /\*\* 
20.  \* 中文命名实体识别模型训练组件 
21.  \*  
22.  \* @author ddlovehy 
23.  \* 
24.  \*/  
25. public class NamedEntityMultiFindTrainer \{  
26.   
27.     // 默认参数  
28.     private int iterations = 80;  
29.     private int cutoff = 5;  
30.     private String langCode = "general";  
31.     private String type = "default";  
32.   
33.     // 待设定的参数  
34.     private String nameWordsPath; // 命名实体词库路径  
35.     private String dataPath; // 训练集已分词语料路径  
36.     private String modelPath; // 模型存储路径  
37.   
38.     public NamedEntityMultiFindTrainer() \{  
39.         super();  
40.         // TODO Auto-generated constructor stub  
41.     \}  
42.   
43.     public NamedEntityMultiFindTrainer(String nameWordsPath, String dataPath,  
44.             String modelPath) \{  
45.         super();  
46.         this.nameWordsPath = nameWordsPath;  
47.         this.dataPath = dataPath;  
48.         this.modelPath = modelPath;  
49.     \}  
50.   
51.     public NamedEntityMultiFindTrainer(int iterations, int cutoff,  
52.             String langCode, String type, String nameWordsPath,  
53.             String dataPath, String modelPath) \{  
54.         super();  
55.         this.iterations = iterations;  
56.         this.cutoff = cutoff;  
57.         this.langCode = langCode;  
58.         this.type = type;  
59.         this.nameWordsPath = nameWordsPath;  
60.         this.dataPath = dataPath;  
61.         this.modelPath = modelPath;  
62.     \}  
63.   
64.     /\*\* 
65.      \* 生成定制特征 
66.      \*  
67.      \* @return 
68.      \*/  
69.     public AggregatedFeatureGenerator prodFeatureGenerators() \{  
70.         AggregatedFeatureGenerator featureGenerators = new AggregatedFeatureGenerator(  
71.                 new WindowFeatureGenerator(new TokenFeatureGenerator(), 2, 2),  
72.                 new WindowFeatureGenerator(new TokenClassFeatureGenerator(), 2,  
73.                         2), new PreviousMapFeatureGenerator());  
74.   
75.         return featureGenerators;  
76.     \}  
77.   
78.     /\*\* 
79.      \* 将模型写入磁盘 
80.      \*  
81.      \* @param model 
82.      \* @throws Exception 
83.      \*/  
84.     public void writeModelIntoDisk(TokenNameFinderModel model) throws Exception \{  
85.         File outModelFile = new File(this.getModelPath());  
86.         FileOutputStream outModelStream = new FileOutputStream(outModelFile);  
87.         model.serialize(outModelStream);  
88.     \}  
89.   
90.     /\*\* 
91.      \* 读出标注的训练语料 
92.      \*  
93.      \* @return 
94.      \* @throws Exception 
95.      \*/  
96.     public String getTrainCorpusDataStr() throws Exception \{  
97.   
98.         // TODO 考虑入持久化判断直接载入标注数据的情况 以及增量式训练  
99.   
100.         String trainDataStr = null;  
101.         trainDataStr = NameEntityTextFactory.prodNameFindTrainText(  
102.                 this.getNameWordsPath(), this.getDataPath(), null);  
103.   
104.         return trainDataStr;  
105.     \}  
106.   
107.     /\*\* 
108.      \* 训练模型 
109.      \*  
110.      \* @param trainDataStr 
111.      \*            已标注的训练数据整体字符串 
112.      \* @return 
113.      \* @throws Exception 
114.      \*/  
115.     public TokenNameFinderModel trainNameEntitySamples(String trainDataStr)  
116.             throws Exception \{  
117.         ObjectStream<NameSample> nameEntitySample = new NameSampleDataStream(  
118.                 new PlainTextByLineStream(new StringReader(trainDataStr)));  
119.           
120.         System.out.println("\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*");  
121.         System.out.println(trainDataStr);  
122.   
123.         TokenNameFinderModel nameFinderModel = NameFinderME.train(  
124.                 this.getLangCode(), this.getType(), nameEntitySample,  
125.                 this.prodFeatureGenerators(),  
126.                 Collections.<String, Object> emptyMap(), this.getIterations(),  
127.                 this.getCutoff());  
128.   
129.         return nameFinderModel;  
130.     \}  
131.   
132.     /\*\* 
133.      \* 训练组件总调用方法 
134.      \*  
135.      \* @return 
136.      \*/  
137.     public boolean execNameFindTrainer() \{  
138.   
139.         try \{  
140.             String trainDataStr = this.getTrainCorpusDataStr();  
141.             TokenNameFinderModel nameFinderModel = this  
142.                     .trainNameEntitySamples(trainDataStr);  
143.             // System.out.println(nameFinderModel);  
144.             this.writeModelIntoDisk(nameFinderModel);  
145.   
146.             return true;  
147.         \} catch (Exception e) \{  
148.             // TODO Auto-generated catch block  
149.             e.printStackTrace();  
150.   
151.             return false;  
152.         \}  
153.     \}  
154. ｝

有几个说明的地方，首先是参数，iterations是训练算法迭代的次数，太少了起不到训练的效果，太大了会造成过拟合，所以各位可以自己试试效果；cutoff是语言模型扫描窗口的大小，一般设成5就可以了，当然越大效果越好，时间可能会受不了；还有就是langCode语种代码和type实体类别，因为没有专门针对中文的代码，设成“普通”的即可，实体的类别因为我们想训练成能识别多种实体的模型，于是设置为“默认”。

代码中每个函数都配有注释，稍微有点编程基础的人肯定能看懂。需要说明一下的两个方法是：1.prodFeatureGenerators()方法用于生成个人订制的特征生成器，其意义在于选择什么样的n-gram语义模型，代码当中显示的是选择窗口大小为5，待测命名实体词前后各扫描两个词的范围计算特征（加上自己就是5个），或许有更深更准确的意义，请大家指正；2.就是训练模型的核心方法trainNameEntitySamples()，首先是将如上标注的训练语料字符串传入生成字符流，再通过NameFinderME的train()方法传入上面设定的各个参数，订制特征生成器等等，关于源实体映射对，就按默认传入空Map就好了。

返回训练得到的模型，可以写到磁盘上，形成二进制bin文件。

源代码开源在：[https://github.com/Ailab403/ailab-mltk4j][https_github.com_Ailab403_ailab-mltk4j]，test包里面对应有完整的调用demo，以及file文件夹里面的测试语料和已经训练好的模型。

[view plain]: http://blog.csdn.net/qdhy199148/article/details/51038637#
[https_github.com_Ailab403_ailab-mltk4j]: https://github.com/Ailab403/ailab-mltk4j