论文解读：ACL2021 NER | 基于模板的BART命名实体识别

Posted 2021-11-10 华为云开发者社区

摘要：本文是对ACL2021 NER 基于模板的BART命名实体识别这一论文工作进行初步解读。

本文分享自华为云社区《ACL2021 NER | 基于模板的BART命名实体识别》，作者： JuTzungKuei 。

论文：Cui Leyang, Wu Yu, Liu Jian, Yang Sen, Zhang Yue. TemplateBased Named Entity Recognition Using BART [A]. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021 [C]. Online: Association for Computational Linguistics, 2021, 1835–1845.

链接：https://aclanthology.org/2021.findings-acl.161.pdf

代码：GitHub - Nealcly/templateNER: Source code for template-based NER

0、摘要

• 小样本NER：源领域数据多，目标领域数据少
• 现有方法：基于相似性的度量
  • 缺点：不能利用模型参数中的知识进行迁移
• 提出基于模板的方法
  • NER看作一种语言模型排序问题，seq2seq框架
  • 原始句子和模板分别作为源序列和模板序列，由候选实体span填充
  • 推理：根据相应的模板分数对每个候选span分类
• 数据集
  • CoNLL03 富资源
  • MIT Movie、MIT Restaurant、ATIS 低资源

1、介绍

• NER：NLP基础任务，识别提及span，并分类
• 神经NER模型：需要大量标注数据，新闻领域很多，但其他领域很少
  • 理想情况：富资源 知识迁移到 低资源
  • 实际情况：不同领域实体类别不同
  • 训练和测试：softmax层和crf层需要一致的标签
  • 新领域：输出层必须再调整和训练
• 最近，小样本NER采用距离度量：训练相似性度量函数
  • 优：降低了领域适配
  • 缺：(1)启发式最近邻搜索，查找最佳超参，未更新网络参数，不能改善跨域实例的神经表示；(2)依赖源域和目标域相似的文本模式
• 提出基于模板的方法
  • 利用生成PLM的小样本学习潜力，进行序列标注
  • BART由标注实体填充的预定义模板微调
  • 实体模板：<candidate_span> is a <entity_type> entity
  • 非实体模板：<candidate_span> is not a named entity
• 方法优点：
  • 可有效利用标注实例在新领域微调
  • 比基于距离的方法更鲁棒，即使源域和目标域在写作风格上有很大的差距
  • 可应用任意类别的NER，不改变输出层，可持续学习
• 第一个使用生成PLM解决小样本序列标注问题
• Prompt Learning（提示学习）

2、方法

2.1、创建模板

• 将NER任务看作是seq2seq框架下的LM排序问题
• 标签集 entity_type：\\mathbf{L}=\\{l_1,...,l_{|L|}\\}L={l1​,...,l∣L∣​}，即{LOC, PER, ORG, …}
• 自然词：\\mathbf{Y}=\\{y_1,...,y_{|L|}\\}Y={y1​,...,y∣L∣​}，即{location, person, orgazation, …}
• 实体模板：\\mathbf{T}^{+}_{y_k}=\\text{<candidate\\_span> is a location entity.}Tyk​+​=<candidate_span> is a location entity.
• 非实体模板：\\mathbf{T}^{-}=\\text{<candidate\\_span> is not a named entity.}T−=<candidate_span> is not a named entity.
• 模板集合：\\mathbf{T}=[\\mathbf{T}^{+}_{y_1},...,\\mathbf{T}^{+}_{y_{|L|}},\\mathbf{T}^{-}]T=[Ty1​+​,...,Ty∣L∣​+​,T−]

2.2、推理

• 枚举所有的span，限制n-grams的数量1~8，每个句子有8n个模板
• 模板打分：\\mathbf{T}_{{y_k},x_{i:j}}=\\{t_1,...,t_m\\}Tyk​,xi:j​​={t1​,...,tm​}

• x_{i:j}xi:j​实体得分最高
• 如果存在嵌套实体，选择得分较高的一个

2.3、训练

• 金标实体用于创建模板
  • 实体x_{i:j}xi:j​的类型为y_kyk​，其模板为：\\mathbf{T}^{+}_{y_k,x_{i:j}}Tyk​,xi:j​+​
  • 非实体x_{i:j}xi:j​，其模板为：\\mathbf{T}^{-}_{x_{i:j}}Txi:j​−​
• 构建训练集：
  • 正例：(\\mathbf{X}, \\mathbf{T}^+)(X,T+)
  • 负例：(\\mathbf{X}, \\mathbf{T}^-)(X,T−)，随机采样，数量是正例的1.5倍
• 编码：\\mathbf{h}^{enc}=\\text{ENCODER}(x_{1:n})henc=ENCODER(x1:n​)
• 解码：\\mathbf{h}_c^{dec}=\\text{DECODER}(h^{enc}, t_{1:c-1})hcdec​=DECODER(henc,t1:c−1​)
• 词t_ctc​的条件概率：p(t_c|t_{1:c-1},\\mathbf{X})=\\text{SOFTMAX}(\\mathbf{h}_c^{dec}\\mathbf{W}_{lm}+\\mathbf{b}_{lm})p(tc​∣t1:c−1​,X)=SOFTMAX(hcdec​Wlm​+blm​)
  • \\mathbf{W}_{lm} \\in \\mathbb{R}^{d_h\\times |V|}Wlm​∈Rdh​×∣V∣
• 交叉熵loss

3、结果

• 不同模板类型的测试结果
  • 选择前三个模板，分别训练三个模型

• 实验结果
  • 最后一行是三模型融合，实体级投票

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