本文将介绍一个称为GlobalPointer的设计，它利用全局归一化的思路来进行命名实体识别（NER），可以无差别地识别嵌套实体和非嵌套实体，在非嵌套（Flat NER）的情形下它能取得媲美CRF的效果，而在嵌套（Nested NER）情形它也有不错的效果。还有，在理论上，GlobalPointer的设计思想就比CRF更合理；而在实践上，它训练的时候不需要像CRF那样递归计算分母，预测的时候也不需要动态规划，是完全并行的，理想情况下时间复杂度是O(1)

GlobalPointer

常规的Pointer Network的设计在做实体识别或者阅读理解时，一般是用两个模块分别识别实体的首和尾，这会带来训练和预测时的不一致。而GlobalPointer就是针对这个不一致而设计的**，它将首尾视为一个整体去进行判别**，所以它更有“全局观”（更Global）。

基本思路

数学形式

相对位置

优化细节

损失函数

评价指标

优化F1值

总结

慢慢的将该方法全部搞定，会自己编写代码框。