NER|[论文阅读笔记01]Neural Architectures for Nested NER through Linearization NER|NLP

[论文阅读笔记]Neural Architectures for Nested NER through Linearization

【NER|[论文阅读笔记01]Neural Architectures for Nested NER through Linearization】题目 Neural Architectures for Nested NER through Linearization【基于线性化方法的嵌套NER神经结构】
摘要提出了两种结构与一个BILOU sckema.第一种结构，基于LSTM+CRF标准模型，把所有标签经过笛卡尔乘积的形式组合成多标签任务；第二种结构，把Nested NER任务看作为seq2seq任务来处理，由token组成输入，输出为标注系列。另外，加入预训练模型（ELMO,BERT，Flair），可获得更好的提升。
第一种方法的优点：简单，因为现在有比较成熟的的LSTM+CRF模型的流程；缺点：比较大的实体分类。
相关工作
2009年，Finkel and Manning等人, model nested structure as syntactic constituency tree;
2018年，Ju et al. run a stacked LSTM-CRF NE recognizer as long as at least one nested entity is
predicted, from innermost to outermost entities.
2018年，Wang and Lu,build a hypergraph to cap ture all possible entity mentions in a sentence.
2018年，Katiyar and Cardie,model nested entities as a directed hypergraph similar to Lu and Roth (2015), using RNNs to model the edge probabilities.
2017年，Liu and Zhang, sequence-to-sequence architecture.
数据集
第一组（nested ne 语料）：English ACE-2004，English ACE-2005，English GENIA，Czech CNEC – Czech Named Entity Corpus 1.0
注，ACE-2004，ACE-2005不是免费的。
第二组（flat NER 语料）：CoNLL-2003 English and German and CoNLL-2002 Dutch and Spanish
方法
标注编码，BILOU encoding,B-(beginning), I-(inside), U-(unit-length entity), L-(last) or O (outside) labels (Ratinov and Roth, 2009).

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tokens映射到多标签，按两个规则：
(1) entity mentions starting earlier have priority over entities starting later (先标注的优先于后标注)
(2) for mentions with the same beginning, longer entity mentions have priority over shorter ones（长的实体优于短的实体标注）
多个标签的联接形式为，从高优先级到低优先级的顺序连接起来。
模型
LSTM-CRF：编码器采用双向LSTM，解码采用CRF，采用多标签分类任务。
Sequence-to-sequence (seq2seq)：编码器采用双向LSTM，解码器是LSTM。tokens被看成为输入序列，一个接一接去解码相关的标签，直到结束。用hard attention来关联了词与label的关系，预测标签从高优先级到低优先级来进行。
实验
优化器：the lazy variant of the Adam optimizer(Kingma and Ba, 2014), β1 =0.9 ,β2 = 0.98
mini-batches size: 8
正则化： dropout rate = 0.5 , the word dropout replaces 20% of words.
词向量（词级与字符级嵌套）：
预训练词嵌套，word2vec 300维（英文），FastText（其它语言）
点到点的词嵌套，embed the input forms and lemmas (256 dimensions) and POS tags (one-hot).
字符级的嵌入，
预训练
ELMo，BERT，Flair
结果

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总结

seq2seq对于比较复杂命名标注效果会好一些，命名实体标注与overlapping比较多的情况下；
LSTM_CRF对于实体标注比较短的，比较单一的实体识别比较好的；
另外，上下文的预训练的加入对于结果有很大的提升；

代码细节阅读

a. bio2bilou.py , bilou2bio.py bio与bilou相互转换。一标注转成标准的CoNLL-2003
BILOU format格式，关于具体的格式参考[16][17].
b . compare_nested_entities.py 评估
c. conll2eval_nested.py 把coll格式的数据转成一个个实体词的格式；
d. morpho_dataset.py 数据预处理与数据集包装；
e. tagger.py 模型

运行模型命令

./tagger.py --corpus=CoNLL_en --train_data=https://www.it610.com/article/conll_en/train_dev_bilou.conll --test_data=conll_en/test_bilou.conll --decoding=seq2seq --epochs=10:1e-3,8:1e-4 --form_wes_model=word_embeddings/conll_en_form.txt --lemma_wes_model=word_embeddings/conll_en_lemma.txt --bert_embeddings_train=bert_embeddings/conll_en_train_dev_bert_large_embeddings.txt --bert_embeddings_test=bert_embeddings/conll_en_test_bert_large_embeddings.txt --flair_train=flair_embeddings/conll_en_train_dev.txt --flair_test=flair_embeddings/conll_en_test.txt --elmo_train=elmo_embeddings/conll_en_train_dev.txt --elmo_test=elmo_embeddings/conll_en_test.txt --name=seq2seq+ELMo+BERT+Flair

参考
[1] Straková, Jana, Milan Straka, and Jan Haji?. “Neural architectures for nested NER through linearization.” arXiv preprint arXiv:1908.06926 (2019).
[2] github:https://github.com/ufal/acl2019_nested_ner
[happyprince] https://blog.csdn.net/ld326/article/details/108144415