关于”用CRF做中文命名实体识别“例子

[Lufffya]

对应 task_sequence_labeling_ner_crf.py，有个地方没看懂，想请教一下苏神：

经过观察，categories 是一个['PER'，'LOC'，‘ORG’] 三类别的List

不太理解，这个label为什么是这样设计的： labels[start] = categories.index(label) * 2 + 1 labels[start + 1:end + 1] = categories.index(label) * 2 + 2

谢谢苏神！！！

[Thove]

这个问题我可以尝试回答。因为在本案例中，作者将作为每个类别开头的token标记为了 index2 + 1，也就是BIO中的B；而将作为每个类别中间的tokens都标记为了index 2 + 2，也就是BIO中的I，这一过程请参看class data_generator的代码。因此实际上的label包含同一个标签作为B 和 I 的两种情况，也就是3*2 = 6个标签，再加上O标签也就是什么也不属于的标签，一共是7种。