论文解读系列NER方向：W2NER (AAAI 2022)

Posted 2022-11-23 JasonLiu1919

文章目录

• 基本信息
• 简介
• 多类型NER抽取方法
• NER->词词关系分类
• W2NER模型框架
• 小结

基本信息

论文标题：
Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2112.10070

论文代码：
https://github.com/ljynlp/W2NER

简介

NER 任务主要有三种类型：Flat(扁平)、overlapped(重叠或嵌套)、discontinuous(非连续)，越来越多的研究致力于将它们统一起来。此前的 SOTA方案主要基于 Span 和 Seq2Seq 模型， 不过这类方法很少关注边界，可能会导致后续的偏移。2022 AAAI的论文《Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification》介绍了一个统一NER的SOTA模型W2NER，该模型在14个包含扁平实体、重叠实体和非连续实体的数据集（8个英文 + 6个中文）上，均取得了SOTA的结果(F1指标)。W2NER将NER问题视为词词关系分类，为此引入两种词词关系：NNW(Next-Neighboring-Word)和 THW-*(Tail-Head-Word-*)。具体而言，构造一个 2D 的词词关系网格，然后使用多粒度 2D 卷积以更细致地抽取网格表示。最后，使用一个 共同预测器(co-predictor) 来推理词-词关系。

多类型NER抽取方法

多类型NER抽取方法大致可以分为4种:

1. 序列标注方法
2. 基于超图
3. 基于sequence-to-sequence的生成方法
4. 基于span的方法，比如指针网络或token 对的形式

1). 基于序列标注

序列标注方法比较常用，给每一个 Token 一个标签(比如BIO标注标准中的一个标签)。输入序列会使用已有的表征框架(如 CNN、LSTM、Transformer等) 表征成序列特征，再过一层CRF以得到各个Token的标签结果。对于多类型NER，可以将**「多分类」改为「多标签分类」**或将多标签拼成一个标签。前者不容易学习，而且预测出来的 BI 可能都不是一个类型的；而后者则容易导致标签增加，且很稀疏。虽有不少研究，比如《A Neural Layered Model for Nested Named Entity Recognition》提到的动态堆叠平铺 NER 层来识别嵌套实体；《Recognizing Continuous and Discontinuous Adverse Drug Reaction Mentions from Social Media Using LSTM-CRF》的 BIOHD 标注范式（H 表示多个实体共享的部分，D 表示不连续实体中不被其他实体共享的部分），注意 H 和 D 都是实体的 Label，标注时会和 BI 结合使用，如 DB，DI，HB，HI。但总的来说较难设计一个不错的标注 Scheme。

序列标注方法可以很好解决扁平实体的问题，对于嵌套实体通过修改标注可以勉强解决，但是会增加模型复杂度；而面对不连续实体序列标注方法无法解决。所以在只存在扁平实体的情况下，可以选择序列标注的方法，这边推荐一下复旦邱锡鹏老师团队的tener方法，使用transofrmer改进结构的模型。

2). 基于超图
基于超图的方法首次在《Joint Mention Extraction and Classification with Mention Hypergraphs》中提出，用于解决重叠NER问题，后续也被用于不连续实体。这类方法在推理时容易被虚假结构和结构歧义问题影响。

3). 基于 Seq2Seq

seq2Seq用于NER首次出现于《Multilingual Language Processing From Bytes》，输入句子，输出所有实体的开始位置、Span 长度和标签。其他后续应用包括：

• 使用增强的 BILOU 范式解决重叠 NER 问题。
• 基于 BART 通过Seq2Seq+指针网络生成所有可能的实体开始-结束位置和类型序列。

但是这种方法存在解码效率低和Seq2Seq架构固有的暴露偏差(exposure bias)问题。所谓暴露偏差问题是指训练时使用上一时间步的真实值作为输入；而预测时，由于没有标签值，只能使用上一时间步的预测作为输入。由于模型都是把上一时间步正确的值作为输入，所以模型不具备对上一时间步的纠错能力。如果某一时间步出现误差，则这个误差会一直向后传播。

4). 基于Span

基于 Span 的方法将 NER 问题转为 Span 级别的分类问题，具体方法包括：

• 枚举所有可能的 Span，再判断他们是否是有效的 Mention。
• 使用 Biaffine Attention 来判断一个 Span 是 Mention 的概率。
• 将 NER 问题转为 MRC 任务，提取实体作为答案 Span。
• 两阶段方法：使用一个过滤器和回归器生成 Span 的建议，然后进行分类。
• 将不连续的 NER 转为从基于 Span 的实体片段图中找到完整的子图。

这类方法全枚举所有可能spans，因此受到最大span长度和模型复杂度的影响，尤其是对于长span实体。

总的来说，简单的NER 任务目前一般使用序列标注就可以解决，多类型NER效果较好的还是基于 Span 的方法。

NER->词词关系分类

现有大多数NER工作主要考虑更准确的实体边界识别，W2NER作者在仔细重新思考了三种不同类型NER的共同特征后，觉得统一 NER的瓶颈更多在于实体词之间相邻关系的建模。这种邻接相关性本质上描述了文本片段之间的语义连通性，尤其对于重叠和不连续的部分起着关键作用。如下图 a 所示：

因此，文章提出一种词-词关系分类架构——W2NER，通过对实体边界和实体词之间相邻关系进行建模。具体来说，预测两种类型的关系，如上图 b 所示。

• NNW：这类关系可以解决实体词识别，指示两个 Token 在一个实体中是否相邻。比如aching-> in。

• THW-*：这类关系主要用以检测实体边界和和实体类型，指示两个 Token 是尾部还是头部， * 标签则对应实体的类型。比如legs->aching, Symptom，意味着尾部是legs，头部是aching，实体类型是Symptom。

那W2NER如何将NER问题转为词-词关系分类问题？以下为例：

词之间的关系包括以下几种类型：

• NONE：表示词对之间没有任何关系
• NNW：词对属于一个实体 Mention的一部分，网格中特定行的 token 在列中有一个连续的 token
• THW-*：THW 关系表示网格中行 token 是一个实体 mention 的尾部，网格中列 token 是一个实体 mention 的头部，* 表示实体类型。

Figure 1中的例子的网格化结果如Figure 2 所示。Figure 1 中的两个实体：aching in legs 和 aching in shoulders，可以通过Figure 2 中的 NNW 关系（aching→in）、（in→legs）和（in→shoulders）和 THW 关系（legs→aching，Symptom）和（shoulders→aching，Symptom）解码得出。

而且NNW和THW关系还暗示 NER 的其他影响，比如NNW关系将同一不连续的实体片段关联起来（如 aching in 和 shoulders），也有利于识别实体词（相邻的）和非实体词（不相邻的）。至于THW关系则有助于识别实体的边界。

W2NER模型框架

整体的网络架构如下图所示：

总的来说，W2NER由3部分组成。首先用 BERT 和 LSTM 抽取输入句子的上下文特征，然后过一个2D 卷积层对词-词关系进行建模和表征，以用于后续的词对关系分类。最后再过一个联合预测器(Co-Predictor)对词-词关系进行推理并产生所有可能的实体 Mention，其中 Biaffine 分类器和 MLP 被联合使用以获得更好的词对分类结果。

Encoder Layer:

1. 输入 Bert ，得到 sub-word representation(因为英文使用 word piece的方式，每个token都会被分割成word piece)
2. 使用 max pooling 得到 word representations
3. 输入到 Bi-LSTM 得到最终 word representations

Convolution Layer:
Encoder层之后接的是卷积层以进一步对抽取的特征进行细化，因为 2D 卷积能很好地处理二维的网格关系，具体又包括三个模块：

• Conditional Layer Normalization(CLN)，即带归一化的condition layer。使用CLN以生成词对表示。
• BERT 风格的网格表征以进一步丰富词对表示
• 多粒度膨胀卷积以捕获远近词之间的交互

CLN 部分：
$$\begin{gathered} {\mathbf{V}}_{ij}=\mathrm{CLN}\left({\mathbf{h}}_i,{\mathbf{h}}_j\right)={\gamma }_{ij}\odot \left(\frac{{\mathbf{h}}_j-\mu }{\sigma }\right)+{\lambda }_{ij} \\ {\gamma }_{ij}={\mathbf{W}}_{\alpha }{h}_i+{\mathbf{b}}_{\alpha } \\ {\lambda }_{ij}={\mathbf{W}}_{\beta }{h}_i+{\mathbf{b}}_{\beta } \\ \mu =\frac{1}{d_h}\sum _{k=1}^{d_h}{h}_{jk}, \\ \sigma =\sqrt{\frac{1}{d_h}\sum _{k=1}^{d_h}{\left(h_{jk}-\mu \right)}^2} \end{gathered}$$

其中$\mathbf{V}$是单词对表征矩阵，${\mathbf{V}}_{i,j}$可以看作词$x_i$ 和$x_j$ 的词表征(${\mathbf{h}}_i$ 和 ${\mathbf{h}}_j$)的组合。由于NNW和THW具有方向性，所以可以将$x_i$视为$x_j$的条件。${\gamma }_{ij}$和${\lambda }_{ij}$是超参数，而${\mathbf{h}}_i$是这2个参数的条件。$\mu$和$\sigma$分别是均值和标准差，而$h_{jk}$表示${\mathbf{h}}_j$的第$k$个维度。

BERT-Style的网格表示效仿BERT的3种表征，也对应引入3种张量表示：词信息(CLN)表征(对应BERT中的token embedding) 、词对的相对位置信息(对应BERT中的 position embedding)和用于区分网格上下三角的区域信息(对应BERT中的 segment embedding)。其中表示词信息的表征来自于前一个模块CLN的输出结果，即$\mathbf{V}$。而词对之间相对位置关系${\mathbf{E}}^d$和区域信息${\mathbf{E}}^t$。

再将3个张量拼接输入到MLP层进行降维和信息融合，以此得到网格表征，至此网格表征具有位置-区域敏感的特点。再接一个多粒度膨胀卷积(粒度=1,2,3)，用以捕获不同距离词的交互信息。最后将三个膨胀卷积结果拼起来得到最终的词对网格表征$\mathbf{Q}$。

Co-Predictor Layer:
这个步骤主要是利用MLP对上述卷积层得到的网格表征预测词对关系。由于之前的研究表明使用**双仿射预测器(Biaffine Predictor)**可以提升MLP预测器在关系分类上的性能，所以文章也使用2个Predictor进行词对的关系分类，然后合并后作为最后输出结果。

1. Biaffine Predictor
   词对$(x_i,x_y)$之间的Biaffine分类器关系得分计算如下：
   $$\begin{array}{rl}{\mathbf{s}}_i& 论文解读系列NER方向：FGN\; (2020)\\ {\mathbf{o}}_j& \\ {\mathbf{y}}_{ij}^{\prime }& \end{array}$$

   论文解读系列NER方向：FGN (2020)

   论文解读系列NER方向：FLAT (ACL 2020)

   论文解读系列NER方向：FLAT (ACL 2020)

   论文解读系列NER方向：LatticeLSTM (ACL2018)

   论文解读系列NER方向：LatticeLSTM (ACL2018)