论文解读:ACL2021 NER | 基于模板的BART命名实体识别

原创
10/22 11:20
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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:https://github.com/Nealcly/templateNER

 

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​,...,lL∣​},即{LOC, PER, ORG, …}
  • 自然词:\mathbf{Y}=\{y_1,...,y_{|L|}\}Y={y1​,...,yL∣​},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​+​,...,TyL∣​+​,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(hcdecWlm​+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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