作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R/Python），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，
原理简介
在之前的文章中（R语言自然语言处理：中文分词）介绍了如何利用jiebaR来做中文分词，这次希望研究如果利用R语言来做词性标注，并利用标注来做命名实体识别。 首先需要明确词性标注的概念，就是要把中文分词后的每一个词，确定其性质。是名词？动词？还是形容词？如果是名词，是人名、地名还是机构团体名称？对这些词性进行更为细致的标注，有助于我们对信息进行提取（有的时候动词和形容词其实不包含我们感兴趣的信息，但是名词却非常重要）。此外，也有利于我们了解作者的用词习惯（这个时候，名词又不一定重要了，一个人的行文习惯可以体现在他经常用的动词和形容词）。 因为我们是用jiebaR来做分词，根据官方文档说明，它的标注是根据北大《人民日报》语料库进行训练的，最后的标准整理为ICTPOS3.0词性标记集，内容如下：
n 名词
nr 人名
nr1 汉语姓氏
nr2 汉语名字
nrj 日语人名
nrf 音译人名
ns 地名
nsf 音译地名
nt 机构团体名
nz 其它专名
nl 名词性惯用语
ng 名词性语素
t 时间词
tg 时间词性语素
s 处所词
f 方位词
v 动词
vd 副动词
vn 名动词
vshi 动词“是”
vyou 动词“有”
vf 趋向动词
vx 形式动词
vi 不及物动词（内动词）
vl 动词性惯用语
vg 动词性语素
a 形容词
ad 副形词
an 名形词
ag 形容词性语素
al 形容词性惯用语
b 区别词
bl 区别词性惯用语
z 状态词
r 代词
rr 人称代词
rz 指示代词
rzt 时间指示代词
rzs 处所指示代词
rzv 谓词性指示代词
ry 疑问代词
ryt 时间疑问代词
rys 处所疑问代词
ryv 谓词性疑问代词
rg 代词性语素
m 数词
mq 数量词
q 量词
qv 动量词
qt 时量词词性标注实践
话不多说，我们上代码来做词性标注分析。需要注意的是，我们要做词性标注的输入，既可以是一大段没有经过分词处理字符串，也可以是已经分词完毕的分词结果（也就是字符向量）。我们先介绍第一种情况，就是没有经过分词的大段字符串，要完成分词，然后对每个词都进行词性标注。
library(pacman)
p_load(jiebaR,tidyverse)
cn = "我想写一本书，名字叫做《R语言高效数据处理》。" #构造中文文本
tag_worker = worker(type = "tag") #构造分词标注器
tag_result = tagging(cn,tag_worker) #进行分词标注
tag_result #查看结果
## r v v m r n
## "我" "想" "写" "一" "本书" "名字"
## v eng a n
## "叫做" "R语言" "高效" "数据处理"我们得到的tag_result实质上是一个带属性的向量，这样其实不是特别好用。因此我要把它变成数据框的格式，方便以后利用。
str(tag_result) #查看数据类型
## Named chr [1:10] "我" "想" "写" "一" "本书" "名字" "叫做" "R语言" ...
## - attr(*, "names")= chr [1:10] "r" "v" "v" "m" ...
enframe(tag_result) -> tag_table #转换数据存储格式
tag_table
## # A tibble: 10 x 2
## name value
## <chr> <chr>
## 1 r 我
## 2 v 想
## 3 v 写
## 4 m 一
## 5 r 本书
## 6 n 名字
## 7 v 叫做
## 8 eng R语言
## 9 a 高效
## 10 n 数据处理其实这里分词效果还不是那么尽如人意，因为“本书”应该分为“本”、“书”，而这里被认定为代词，指代之前提过的一本书（然而我并没有指代任何词）。不过大体来说还算满意。注意“R语言”之所以能够被分出来，是因为我上次处理加了用户词库，因此这次自动地进行了识别。如果大家没有把“R语言”加入到用户自定义词库中，你们看到的应该是“R”、“语言”。关于如何定义用户词库，见上一篇文章R语言自然语言处理：中文分词。 如果已经分词完毕，需要对这些词进行词性标注，可以使用vector_tag函数。我们先按照正常流程进行分词。
#正常分词流程
worker() -> wk
segment(cn,wk) -> seg_cn
seg_cn
## [1] "我" "想" "写" "一" "本书" "名字"
## [7] "叫做" "R语言" "高效" "数据处理"然后我们利用函数进行标注。
vector_tag(seg_cn,tag_worker)
## r v v m r n
## "我" "想" "写" "一" "本书" "名字"
## v eng a n
## "叫做" "R语言" "高效" "数据处理"这个结构与我们上面得到的tag_result是一致的。
命名实体识别尝试
现在我们尝试用词性标注的方法来进行命名实体识别。我们的目的是：对于既定的一套字符串，我们希望得到里面的名词，因为我们认为它会代表一些实际的实体对象。我非常喜欢一篇文章，是王小波的《一只特立独行的猪》，原谅我的任性，我要把这篇文章直接放在这里作为我们的中文语料对象。
cn = "插队的时候，我喂过猪、也放过牛。假如没有人来管，这两种动物也完全知道该怎样生活。它们会自由自在地闲逛，饥则食渴则饮，春天来临时还要谈谈爱情；这样一来，它们的生活层次很低，完全乏善可陈。人来了以后，给它们的生活做出了安排：每一头牛和每一口猪的生活都有了主题。就它们中的大多数而言，这种生活主题是很悲惨的：前者的主题是干活，后者的主题是长肉。我不认为这有什么可抱怨的，因为我当时的生活也不见得丰富了多少，除了八个样板戏，也没有什么消遣。有极少数的猪和牛，它们的生活另有安排。以猪为例，种猪和母猪除了吃，还有别的事可干。就我所见，它们对这些安排也不大喜欢。种猪的任务是交配，换言之，我们的政策准许它当个花花公子。但是疲惫的种猪往往摆出一种肉猪（肉猪是阉过的）才有的正人君子架势，死活不肯跳到母猪背上去。母猪的任务是生崽儿，但有些母猪却要把猪崽儿吃掉。总的来说，人的安排使猪痛苦不堪。但它们还是接受了：猪总是猪啊。
对生活做种种设置是人特有的品性。不光是设置动物，也设置自己。我们知道，在古希腊有个斯巴达，那里的生活被设置得了无生趣，其目的就是要使男人成为亡命战士，使女人成为生育机器，前者像些斗鸡，后者像些母猪。这两类动物是很特别的，但我以为，它们肯定不喜欢自己的生活。但不喜欢又能怎么样？人也好，动物也罢，都很难改变自己的命运。
以下谈到的一只猪有些与众不同。我喂猪时，它已经有四五岁了，从名分上说，它是肉猪，但长得又黑又瘦，两眼炯炯有光。这家伙像山羊一样敏捷，一米高的猪栏一跳就过；它还能跳上猪圈的房顶，这一点又像是猫——所以它总是到处游逛，根本就不在圈里呆着。所有喂过猪的知青都把它当宠儿来对待，它也是我的宠儿——因为它只对知青好，容许他们走到三米之内，要是别的人，它早就跑了。它是公的，原本该劁掉。不过你去试试看，哪怕你把劁猪刀藏在身后，它也能嗅出来，朝你瞪大眼睛，噢噢地吼起来。我总是用细米糠熬的粥喂它，等它吃够了以后，才把糠对到野草里喂别的猪。其他猪看了嫉妒，一起嚷起来。这时候整个猪场一片鬼哭狼嚎，但我和它都不在乎。吃饱了以后，它就跳上房顶去晒太阳，或者模仿各种声音。它会学汽车响、拖拉机响，学得都很像；有时整天不见踪影，我估计它到附近的村寨里找母猪去了。我们这里也有母猪，都关在圈里，被过度的生育搞得走了形，又脏又臭，它对它们不感兴趣；村寨里的母猪好看一些。它有很多精彩的事迹，但我喂猪的时间短，知道得有限，索性就不写了。总而言之，所有喂过猪的知青都喜欢它，喜欢它特立独行的派头儿，还说它活得潇洒。但老乡们就不这么浪漫，他们说，这猪不正经。领导则痛恨它，这一点以后还要谈到。我对它则不止是喜欢——我尊敬它，常常不顾自己虚长十几岁这一现实，把它叫做“猪兄”。如前所述，这位猪兄会模仿各种声音。我想它也学过人说话，但没有学会——假如学会了，我们就可以做倾心之谈。但这不能怪它。人和猪的音色差得太远了。
后来，猪兄学会了汽笛叫，这个本领给它招来了麻烦。我们那里有座糖厂，中午要鸣一次汽笛，让工人换班。我们队下地干活时，听见这次汽笛响就收工回来。我的猪兄每天上午十点钟总要跳到房上学汽笛，地里的人听见它叫就回来——这可比糖厂鸣笛早了一个半小时。坦白地说，这不能全怪猪兄，它毕竟不是锅炉，叫起来和汽笛还有些区别，但老乡们却硬说听不出来。领导上因此开了一个会，把它定成了破坏春耕的坏分子，要对它采取专政手段——会议的精神我已经知道了，但我不为它担忧——因为假如专政是指绳索和杀猪刀的话，那是一点门都没有的。以前的领导也不是没试过，一百人也治不住它。狗也没用：猪兄跑起来像颗鱼雷，能把狗撞出一丈开外。谁知这回是动了真格的，指导员带了二十几个人，手拿；副指导员带了十几人，手持看青的火枪，分两路在猪场外的空地上兜捕它。这就使我陷入了内心的矛盾：按我和它的交情，我该舞起两把杀猪刀冲出去，和它并肩战斗，但我又觉得这样做太过惊世骇俗——它毕竟是只猪啊；还有一个理由，我不敢对抗领导，我怀疑这才是问题之所在。总之，我在一边看着。猪兄的镇定使我佩服之极：它很冷静地躲在手枪和火枪的连线之内，任凭人喊狗咬，不离那条线。这样，拿手枪的人开火就会把拿火枪的打死，反之亦然；两头同时开火，两头都会被打死。至于它，因为目标小，多半没事。就这样连兜了几个圈子，它找到了一个空子，一头撞出去了；跑得潇洒之极。以后我在甘蔗地里还见过它一次，它长出了獠牙，还认识我，但已不容我走近了。这种冷淡使我痛心，但我也赞成它对心怀叵测的人保持距离。
我已经四十岁了，除了这只猪，还没见过谁敢于如此无视对生活的设置。相反，我倒见过很多想要设置别人生活的人，还有对被设置的生活安之若素的人。因为这个原故，我一直怀念这只特立独行的猪。"现在，我想识别这篇文章里面所有的名词。
tagging(cn,tag_worker) %>%
enframe() %>%
filter(name == "n") -> tag_names现在我把文中的名词都筛选了出来。词性的列名称为name，词语的列名称为value。我要统计一下王小波在这篇文章中用到名词的词频。
tag_names %>%
count(value) %>% #对名词进行计数
arrange(desc(n)) #降序排列
## # A tibble: 113 x 2
## value n
## <chr> <int>
## 1 猪 17
## 2 人 12
## 3 母猪 8
## 4 汽笛 5
## 5 动物 4
## 6 领导 4
## 7 主题 4
## 8 狗 3
## 9 火枪 3
## 10 牛 3
## # ... with 103 more rows有意思，“猪”是出现最多的名词，其次是“人”，再到“母猪”。预祝大家猪年吉祥！
实际运用中，想必还是会有很多障碍。大家要记得，在用户自定义词库中，我们是可以给词性进行标注的！也就是我们的词想要识别成什么，我们自己可以说了算。这在垂直领域的运用中，是相当有用的。至于应该如何设置标注，大家可以观察原始词库的格式，然后对文本文件进行修饰。原始文件的位置在哪里？请直接键入DICTPATH，你会找到路径，然后用文本格式来查看这个文件即可。然后按照相应格式，来更改用户词典（同一个文件目录下的“user.dict.utf8”）。 我还是认为，算法是不可能超越词库的，多在词库下功夫，算法才能够发挥效用。应该想方设法构建更加优秀的自定义词库，并进行面向业务的精准标注，才能够在实际应用中获得好的效果。
