A Sequence-to-Set Network for Nested Named Entity Recognition

news2024/10/7 16:19:50

原文链接：

https://www.ijcai.org/proceedings/2021/0542.pdf

IJCAI 2021

介绍

问题

将嵌套NER视为span分类任务存在两个缺陷，不仅搜索空间大还缺少了实体之间的交互。

IDEA

因此作者提出了sequence-to-set的模型，不再提前给定span，而是提供一个固定的可学习向量集来自适应的学习span。与seq2seq方法相比，作者提出的模型对标签的顺序不敏感，因此更适用于无序的识别任务。

方法

模型包括三个部分：sequence encoder、set decoder和一个基于双向匹配的损失函数。模型的整体结构如下图所示：

Sequence Encoder

编码器使用BERT和BiLSTM，将第i个token的BERT embedding $x_{i}^{bert}$ （对目标token与其前后两个token进行编码后得到的）、GloVE embedding $x_{i}^{glove}$ 、part-of-speech （词性）embedding $x_{i}^{pos}$ 和字符级的embedding $x_{i}^{char}$ （由BiLSTM模型生成）进行concat后输入一个BiLSTM去得到最终的序列表征 $H\subseteqq R^{l\times d}$ ，如下图所示：

Entity Set Decoder

Entity Set解码器遵循经典的transform架构，使用自注意力和交叉注意力机制来转化N个实体query。自注意力机制来捕获实体之间的依赖性，交叉注意力机制用来获得上下文信息，由于decoder是非自回归的，不需要用掩码机制来防止上下文泄露（这里不是很懂？），因此可以获得完整的上下文语义信息。

N个实体query（Qspan）被M层的entity set decoder转化为output embedding。其中使用自注意力机制：Q = K = V = Qspan，交叉注意力机制：Q = Qspan，K = V = H。这个过程主要涉及多头注意力机制，该过程可以通过以下公式表示：

然后将R作为FFN（由带有relu激活函数的三层感知机和一个线性层组成）的输入，其输出表示为U，由于预测的是一个固定大小为N（N被设定为大于序列中的实体数）的实体集，因此对于没有实体识别的情况，使用 $\o$ $\varnothing$ 来表示。给定一个实体query u 下的分类过程如下所示：

其中dup（u,l）表示将u复制l次，得到l*d的大小， $p^{c}$ 、 $p^{l}$ 、 $p^{r}$ 分别表示实体类别、左右边界的可能性。

Bipartite Matching

在计算训练损失之前，首先需要在预测的实体集中和golden实体集中找到一个最佳匹配（由于模型预测的是一个集合，不是一个个的实体，所以这里将该问题视为最佳匹配的问题）。

golden set表示为y，预测的set表示为 $\hat{y} = \left \{ \hat{y_{i}} \right \}_{i=1}^{N}$ ，对于大小不足N的y也使用 $\varnothing$ 对其进行填充，为了找到最佳匹配，作者寻找成本最低的N个元素的排列组合（这里没有很看懂，附上原文：To find the optimal matching we search for a permutation of N elements $\beta \subseteq O_{N}$ with the lowest cost）。

Lmatch表示golden 实体和预测之间的匹配成本，这里使用匈牙利算法来完成这个最佳匹配（因为set是无序的，因此对每一个golden entity y寻找一个最小消耗的 $\hat{y_{i}}$ ）。

考虑到左右边界，将每个golden entity都表示为yi=（li，ri，ci），Lmatch的定义如下：

得到最优匹配 $\hat{\beta_{i}}$ 之后，计算最终损失：

实验

对比实验

在嵌套NER的多个数据集上进行实验，结果如下所示：

作者认为所提出模型的主要提升在于将嵌套NER任务视为sequence-to-set，与实体内在的无序性是一致的。

消融实验

作者对decoder的层数和实体query之间的交互进行了消融实验，结果如下图所示：

作者还对实体query和双向匹配损失函数进行了消融实验，Freeze query表示冻结query，不再进行改变。CE Loss表示使用交叉熵损失函数来代替作者提出的双向匹配loss。结果如下图所示：

其他实验

作者对Entity Query的数量在ACE2005数据集（实体数量最多为27）上进行了实验，结果如下：

可以看出当query比实际实体多太多的时候，效果反而不太好，因此作者选择query为60进行实验。

总结

这篇论文和上一篇看的论文（PIQN）比较像，作者都差不多，这篇论文更早一点，可以认为PIQN是该方法的改进。从消融实验来看，本文提出的双向匹配loss对模型的性能有较大的提升，但PIQN并没有继续使用该方法，并且将entity的分配视为一对多的分配问题。并且感觉PIQN的重点在于可学习的query，但本文中的query也是可学习的向量（so，，，PIQN中的这个创新点也不是那么创新？感觉就是将这个点包装了一下，因为本文并没有对该点描述太多。然后将loss换了，主要是分配标签的方法进行了修改，由一对一改为一对多？本人瞎猜测的，如有不对，还请指出！）

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