中文命名实体识别 Lattice LSTM

作者: xieyan0811 | 来源:发表于2022-01-15 18:55 被阅读0次

论文题目：Chinese NER Using Lattice LSTM
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1805.02023.pdf
相关源码：https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM 约1.5K Star
中文翻译：中文实体抽取（NER）论文笔记
中文翻译2：ChineseNER Using LatticeLSTM笔记

介绍

这是一篇2018年发表于 ACL（自然语言处理顶会）的论文，文中提出了一种基于格子（Lattice）结构的LSTM模型，用于优化中文的命名实体识别。具体方法结合了字序列和词序列两种方式（考虑可能出现的各种分词情况）。相对于基于"字序列”的方法，模型能兼顾词间关系；相对于”词序列“的方法，模型不受分词错误的影响。门控单元让模型选择最为相关的字和词以实现实体识别。

近年来英文命名实体识别（NER）常用LSTM-CRF方法实现。中文的NER直觉上似乎应该是先做分词，再进行实体识别。然而由于跨界领域的分词问题难以解决，所以中文以字符为单位的NER往往优于以词为单位的NER。

模型

定义t(i,k)，其中i是词的位置，k是在词中字的位置，如“南京市长江大桥”中，t(2,1)是“长”，t(1,3)是“市”。

4.1 基于字符的模型

基础方法
如图3-a所示，其中 $x_j^c=e^c(c_j)$
e是通过查表得到的字符c的词嵌入。
双向的lstm从前后两个方向分别计算隐藏层，得到两组参数
$h_j^c=[\overrightarrow{h_j^c}; \overleftarrow{h_j^c}]$
隐藏层的输出最终代入CRF模型。

Char + bichar
与基础方法不同的是，除了当前字符外，还考虑了下一字符， $e^b$ 用于查询双字对应的词嵌入。
$x_j^c=[e^c(c_j);e^b(c_j,c_j+1)]$
Char + softword
将分段方法作为标签与词嵌入相连接，并作为软特征代入模型。 $e^s$ 用于查询分词标记的嵌入。也使用双向的LSTM，最终将隐藏层代入CRF模型。
$x_j^c=[e^c(c_j);e^s(seg(c_j))]$

4.2 基于词的模型

基础方法
基于词的模型结构如图3-b所示，
$x_i^w=e^w(w_i)$
其中 $e^w$ 用于词嵌入查询，双向的lstm最终也生成了两个方向的隐藏层。

Word + char LSTM
将词嵌入和字符嵌入结合在一起：
$x_i^w=[e^w(w_i);x_i^c]$
其中 $x_i^c$ 表征了词i包含所有的字符嵌入，通过以下公式计算：
$x_i^c=[\overrightarrow{h_{t(i,len(i))}^c}; \overleftarrow{h_{t(i,1)}^c}]$
使用双向LSTM，学习隐藏层（我理解：由于LSTM计算的是一个序列，所以从左向右的最后一个就能代表整个串，同右向左的的1能代表所有隐藏层传递结果)。

Word + char LSTM'
这是对上一模型的微调，它使用同一个LSTM结构去训练正向和反向的词隐藏层h。

Word + char CNN

使用CNN方法对每个词生成一个字符表征 $x_i^c$ ，其计算方法如下：

取一个最佳值j，使上式结果值最大，其中W和b是网络参数，ke=3是卷积核大小。

4.3 格子模型

LSTM的格子模型结构如下图所示：

它扩展了基于字符的LSTM，加入了基于词的记忆单元和门控。

从上面的图3-c可以看到，输入是字符序列，同时增加了由该字符开头的字典D中可能出现的所有词。用 $w_{b,e}^d$ 来表示字符串从位置b开始，到位置e结束，比如在图1中的 $w_{1,2}^d=南京$ , $w_{7,8}^d=大桥$
（我觉得下标好像是写错了）

模型涉及了四种类型的向量：输入向量、输出隐藏向量、记忆单元向量、门控向量。作为重要元素，每一个输入字符 $c_j$ 和基于字符的模型一样：
$x_j^c=e^c(c_j)$
每个字符 $c_j$ 都被代入基本循环结构 $c_j^c$ 和 $h_j^c$ ，记忆单元 $c_j^c$ 用于记录从头到j的信息，隐藏层 $h_j^c$ 用作CRF（条件随机场）的输入。

LSTM的基本结构如下：

其中的i,f,o分别是输入，遗忘和输出门， $W^{cT}$ 和 $b^c$ 是模型参数，σ是sigmoid激活函数。

本文提出的方法与基于字符方法不同的是：计算 $c_j^c$ 还涉及了词序列 $w_{b,e}^d$ ：
$x_{b,e}^w=e^w(w_{b,e}^d)$
这里的 $e^w$ 与词嵌入模型的查表方法相同。

$c_{b,c}^w$ 用于表示记忆单元，具体计算方法如下：

i是输入向量，f是遗忘门，需要注意的是由于没有对词元素的标签，所以这里不考虑词相关的输出门。

上式中的 $c_{b,e}^w$ 有多种可能性，比如：“桥“、“大桥“、“长江大桥“都是可选词，所有以”桥“结尾的词，最终都被连接到单元”桥“，用 $c_e^c$ 表示。对每个 $c_{b,e}^w$ 加入门控 $i_{b,e}^c$ ，用于控制每个词对记忆单元 $c_{b,e}^c$ 的贡献度：
$i_{b,e}^c=\sigma(W^{lT}\left[ \begin{matrix} x_e^c \\ c_{b,e}^w \\ \end{matrix} \right]+b^l)$
对于记忆单元的计算变为（通过前一个单元和本次输入计算）：