A Span-Based Model for Joint Overlapped and DiscontinuousNamed Entity Recognition-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangyumei0916/article/details/131554532

本文提出了一种新模型，通过判断文本span之间的关系来处理不连续和重叠实体。模型包括识别entityfragment和对fragment间关系分类两个步骤，使用了AGGCN增强词向量表示。实验表明，该模型在处理不连续实体时表现优于传统方法，但在某些情况下提升有限。

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原文链接：https://aclanthology.org/2021.acl-long.372.pdf

ACL 2021

介绍

问题

对于不连续和嵌套类的实体，目前存在的两种范式：超图和基于过渡（transition-based models）的模型，虽然能够灵活的应用于不同的任务，但是这些模型需要手动定义图的节点、边或过渡方法，并且这些模型随着句子中的词来建立图或生成过渡，可能存在误差传播的情况。

IDEA

本文通过对span之间的关系进行判断，来解决不连续实体的问题。具体地，本文提出了一个能够解决overlap和不连续实体的模型，该模型主要包括以下两步：1）遍历所有可能的文本span来识别实体fragment；2）对给出的一对实体fragment进行关系分类，来判断该fragment是重叠的还是继承的。

方法

本文所提出的整体结构如下图所示，主要有两个部分：1）列举所有可用的span，然后利用多分类策略来确定一个span是否为entity fragment以及实体的类型；2）对所有的实体fragment之间的关系进行分类，识别它们之间的关系继承、重叠还是其他（虽然第一步中的枚举已经能够得到嵌套的实体，这里还对fragment之间的关系进行嵌套的分类是为了再次识别嵌套实体）。

Word Representation

给定输入： $x = \left \{ x_{1},x_{2},,,,x_{N} \right \}$ ，将每个单词拆分为word pieces后送入到BERT中（输出中一个word对应多个pieces），并将开始的word piece视为word表征，例如”fevers“被拆分为”fever“和”##s“，则将”fever”的表征视为整个单词的表征。因此句子x的输出对应矩阵 $H=\left \{ h_{1},h_{2},,,,,h_{N} \right \}\subseteq R^{N\times d_{h}}$ , $d_{h}$ 表示每个向量的维度。

Graph Convolutional Network

图卷积网络使用attention-guided GCN（AGGCN），输入 $H=\left \{ h_{1},h_{2},,,,,h_{N} \right \}$ ，在标准的GCN中按以下方式进行更新：

w和b都是l层的权重和偏置， $A\subseteq R^{N\times N}$ 表示图的邻接矩阵，由相应依赖语法树生成：

而在AGGCN中，高层中的A使用多头自注意力机制来进行更新。 $\tilde{A}^{t}$ 是第t个头的最新邻接矩阵。计算公式如下所示：

对于每个头t，AGGCN使用 $\tilde{A}^{t}$ 和一个densely连接层（输出表示为 $\tilde{H}^{t}\subseteq R^{N\times d_{h}}$ ）来更新词向量，最后使用一个线性combination层来结合每个头的输出，即AGGCN最终的输出表示为：

$\tilde{H}= [\tilde{H}^{1},,,,\tilde{H}^{N_{head}}]W_{1}$

AGGCN的输出 $\tilde{H}$ 与原始word表征 $H$ 组成最终的word表征：

${H}' =[H,\tilde{H}W_{2}] \subseteq R^{N\times (d_{h}+d_{f})}$

Span Representation

生成span的方法依旧是通过枚举所有span，（i-j）span的表征表示为 $s_{i,j}$ ：

其中，w是一个20维的embedding，表示了span的跨度。

Decoding

decoding包括两步，先识别所有有效的实体fragment，然后对它们之间的关系进行分类。

这两步中都分别使用一个MLP进行简单的分类，P1表示实体类型的可能性，p2表示属于“继承”“重叠”“其他”这三类的可能性。

解码部分的算法如下所示（感觉这部分理解起来挺简单的，为啥要写个伪代码？而且这个伪代码也太伪了吧）：

可以看出，预测的最终结果其实就是一个实体fragment关系图。解码的目标就是找到所有的子图，在这些子图中，每个节点都与其他任何节点相连，这些子图也就是一个实体。

Training

损失函数由两部分组成，实体fragment识别和fragment关系预测： $y_{ent}$ 和 $y_{rel}$ 表示text span和span pairs的golden lable。

实验

作者在多个数据集上进行了实验，数据集的具体情况如下所示：

在overlap和disconnected数据集上的对比实验：

为了说明建立一个模型来同时识别规则的、重叠的和不连续的实体的必要性，作者对CLEF-Dis数据集中的实体进行分类，如下图所示（只考虑flat NER时对两个模型的效果进行了对比其他情况都是作者提出模型的实验结果）：

BiLSTM-CRF在辨别flat的NER时，precision值达到了最高，然后作者提出的模型有更高的recall，缩短了两个模组之间的差距。在加入重叠实体后，我们的模型效果得到了一个极大的提升；考虑三种类型的实体时，我们的模型在此基础上又增加了0.8%。（这不是废话吗？你模型就是用来解决不连续实体的，增加不连续实体，效果肯定会好啊）

与基于过度方法的模型进行了对比：

这里作者是对该模型进行了复现，而不是直接引用论文给出的结果，复现会稍差一点。而在加入不连续实体后，作者提出的模型并没有对比模型好（加入d后，作者的模型只提升了1.4 而对比模型提升了2.5）

在flat和overlap数据集上进行对比实验

作者在GENIA和ACE05两个数据集（只包括flat和重叠的实体）上进行了实验，结果如下所示：

总结

整体来看，虽然作者提出了一种新的逻辑，提出了基于span的模型来解决disconnected的实体（思路倒是比较靠谱），但文中作者对使用了AGGCN来增加了word 表征进行了着重介绍（我感觉哈），对于fragment的判断反而采用最简单的方法，有点奇奇怪怪的。而且实验结果也并没有很好，将提出的AGGCN和overlap relation进行了消融实验，对模型的影响都不是很大，也就是说其实效果并没有很好？（个人见解，如有不对还请指出）