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如何解決NER覆蓋和不連續(xù)問題

深度學(xué)習(xí)自然語言處理 ? 來源:深度學(xué)習(xí)自然語言處理 ? 作者:zenRRan ? 2021-09-08 10:48 ? 次閱讀

論文:A Span-Based Model for Joint Overlapped and DiscontinuousNamed Entity Recognition

鏈接:https://aclanthology.org/2021.acl-long.372.pdf

代碼:https://github.com/foxlf823/sodner

提取摘要

由于普通的NER問題被研究的透透的了,本文主要解決一種稍微復(fù)雜些問題:一種帶有覆蓋和不連續(xù)(Overlapped and Discontinuous)的命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)。

而在這兩者研究上來說,前人只是要么解決覆蓋問題,要么解決不連續(xù)問題,但是本文提出一種聯(lián)合解決這兩種問題的span-based方法。

span-based方法昨天也提到過了,所以關(guān)于實(shí)體+關(guān)系抽取的任務(wù)都可以嘗試。

本文通過兩個(gè)步驟構(gòu)建模型:

通過列舉所有可能的text span來識(shí)別出實(shí)體片段(entity fragments);

在這些entity fragments上預(yù)測(cè)是兩種關(guān)系overlapping or succession。

這樣,我們不僅可以識(shí)別Discontinuous的實(shí)體,同時(shí)也可以對(duì)Overlapped的實(shí)體進(jìn)行雙重檢查。

通過上述方法輕松將NER裝換成RE(Relation Extraction)任務(wù)。最終實(shí)驗(yàn)在很多數(shù)據(jù)集上比如CLEF, GENIA andACE05上展現(xiàn)除了很強(qiáng)勁的性能。

該模型的步驟為

input一方面通過pre-train模型獲取word rep,一方面通過dependency parsing獲取句法信息

GCN集合LSTM的輸出和句法輸入,得到syntax-enhanced的新的表達(dá);

獲取所有span表示;

通過兩個(gè)MLP預(yù)測(cè)span是否為實(shí)體,以及實(shí)體時(shí)間是否有關(guān)系;

最后每個(gè)loss加上權(quán)重,為最終優(yōu)化目標(biāo)。

關(guān)鍵分類

AGGCN用來融入句法信息

attention-guided GCN (AGGCN)比普通GCN要強(qiáng)一些,所以這里選用該方法。傳統(tǒng)的GCN:

124ac384-1003-11ec-8fb8-12bb97331649.png

而AGGCN就是使用self-attention,替換以前的鄰接矩陣A,最后通過線性方法將multi head生成的結(jié)果合一:

12545908-1003-11ec-8fb8-12bb97331649.png

Span的表示

解碼先預(yù)測(cè)實(shí)體片段,再預(yù)測(cè)關(guān)系。

12860e4e-1003-11ec-8fb8-12bb97331649.png

解碼公式

損失計(jì)算

實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹

在數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)

在其他數(shù)據(jù)上與前人的對(duì)比,雖然性能不如SOTA,但是這種Span-based方式和SOTA差不了多少,是個(gè)新穎的想法。

責(zé)任編輯:haq

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原文標(biāo)題:ACL2021 | 一種巧妙解決NER覆蓋和不連續(xù)問題的方法

文章出處:【微信號(hào):zenRRan,微信公眾號(hào):深度學(xué)習(xí)自然語言處理】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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