CoNNL2003数据集详解
CoNLL-2003共享任务数据文件包含四列，并用一个空格分隔。每个单词都放在单独的行上，每个句子后面都有一个空行。每行的第一项是单词，第二项是词性（POS）标记，第三个是句法块标记，第四个是命名实体标记。块标签和命名实体标签的格式为I-TYPE，这意味着该单词在TYPE类型的短语内。仅当两个相同类型的短语立即紧随其后时，第二个短语的第一个单词才会带有标签B-TYPE以表明它开始一个新短语。带有标签O的单词不是短语的一部分。

CoNLL2003中， 实体被标注为四种类型：

LOC (location, 地名)

ORG (organisation， 组织机构名)

PER （person， 人名）

MISC (miscellaneous， 其他)

一条标注数据的组织形式如下：

[word][POS tag][chunk tag][NER tag]

比如：

U.N. NNP I-NP I-ORG
official NN I-NP O
Ekeus NNP I-NP I-PER
heads VBZ I-VP O
for IN I-PP O
Baghdad NNP I-NP I-LOC
. . O O

更加详细的关于标注数据的介绍， 见当时官方给出的一篇文章 http://www.aclweb.org/anthology/W03-0419

NER常见标注格式
IOB 标注法
IOB 标注法， 是 CoNLL 2003 采用的标注法， I 表示 inside, O 表示 Outside, B 表示 Begin。而标注的 label是 I-XXX 的， 表示这个字符， 在 XXX类命名实体的内部(inside)。B用于标记一个命名实体的开始。

比如：

Tom B-PER
hanks I-PER
is O
my O
name O

BIOES
这是在 IOB方法上，扩展出的一个更复杂，但更完备的标注方法。其中 B表示这个词处于一个实体的开始(Begin), I 表示内部(inside), O 表示外部(outside), E 表示这个词处于一个实体的结束为止， S 表示，这个词是自己就可以组成一个实体(Single)

BIOES 是目前最通用的命名实体标注方法。

BIO
BIO标注：将每个元素标注为“B-X”、“I-X”或者“O”。其中，“B-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的开头，“I-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的中间位置，“O”表示不属于任何类型。

  比如，我们将 X 表示为名词短语（Noun Phrase, NP），则BIO的三个标记为：

（1）B-NP：名词短语的开头

（2）I-NP：名词短语的中间

（3）O：不是名词短语

一个简单的标注例子如下

模型
目前业界比较常用的模型，是 LSTM + CRF。这这类模型中， NCRF++算法, 是目前最好的 NER 算法， 发表在 COLLING 2018上，论文见 https://arxiv.org/abs/1806.04470 。

整体架构如下所示

NCRF++是目前 很好的命名实体识别方案，效果如下：

NCRF++的速度表现也非常优异， 在使用全批处理的情况下， 在单个1080 显卡上， 训练速度能到到1000句话每秒，解码速度能达到2000句话每秒。

【数据集+模型实战训练】将下一章节《从0基础入门NLP自然语言处理系列之命名实体识别(三)》详细描述。