1. 介绍
FewShot NER对于低资源域中的实体标记至关重要。现有的方法仅从源域学习特定于类的语义特征和中间表示。这会影响对看不见的目标域的通用性，从而导致性能不佳。为此，我们提出了CONTAINER，这是一种新的对比学习技术，它优化了标记间的分布距离。CONTAINER没有优化特定于类的属性，而是优化了一个广义目标，即基于高斯分布embedding区分token类别。这有效地缓解了源自训练领域的过度匹配问题。
few-shot learning涉及从很少的标记示例中学习看不见的类。为了避免对有限的可用数据进行过度拟合，引入了元学习来重点关注如何学习。提出原型网络来学习度量空间，其中特定未知类的示例围绕单个原型聚集。虽然它主要部署在计算机视觉中，但Fritzler等人和Hou等人也使用了fewshot-NER的原型网络。另一方面，Yang和Katiyar提出了一个有监督的NER模型学习特定于类的功能并将中间表示扩展到看不见的域。此外，他们还采用了维特比解码模型的变体“StructShot”
Few shot NER比其他few shot学习任务更加困难。首先，作为序列标注任务，NER要求根据上下文以及标签内的依赖关系进行标签分配。其次，在NER中，在训练集中被标记为O的token很可能对应于测试集中的有效目标实体，这对于原型网络等元学习方法提出了挑战。（对于原型网络，这对围绕单个原型聚集实体示例的概念提出了挑战）。对于Yang和Katiyar（2020）等基于最近邻的方法，它们最初是“预训练”的，目标是源类特定的监督。因此，训练的权重将与源类紧密联系，网络将投影训练集O标记，以便它们在嵌入空间中聚集。 这将迫使embedding在测试集中删除许多与真正目标实体相关的有用特征。第三，在少数镜头设置中，没有足够的样本可以从中选择验证集。这降低了超参数调整的能力，这尤其会影响基于模板的方法，其中提示选择对于良好的性能至关重要（Cui等人，2021）。事实上，由于缺乏持续有效的验证集，许多早期的少数镜头作品都受到了质疑，他们的策略是否真的是“少数镜头”（Perez et al.，2021）
为了应对这些挑战，作者提出了一种新的方法 CONTAINER，利用对比学习的来解决fewshot NER。CONTAINER试图减少对相似实体的token embedding的距离，同时增加对不同实体的token embedding的距离（图1）。这使得CONTAINER能够更好地捕获标签依赖关系。此外，由于CONTAINER是用一个广义目标进行训练的，因此它可以有效地避免先前的方法打O的缺陷。最后，CONTAINER不需要任何特定于数据集的prompt或超参数调整。
与传统的对比学习不同优化point embedding优化样本距离，container优化了分布散度，有效地建模高斯embedding。高斯embedding显式地建模实体类分布，这不仅促进了广义特征表示，而且有助于少样本目标域自适应
因此高斯嵌入显式地建模实体类分布，这不仅促进了广义特征表示，而且有助于少样本目标域的自适应。之前在高斯嵌入方面的工作也表明，映射到密度可以捕获表示的不确定性（Vilnis和McCallum，2014），并表示自然不对称性（Qian等人，2021），同时显示出更好的泛化，用更少的数据来实现最佳绩效（Bojchevski和Günnemann，2017）。受高斯嵌入的这些独特特性的启发，在这项工作中，我们利用高斯embedding进行对比学习for few-shot。评估期间的最近邻分类方案显示，平均而言，CONTAINER在广泛的测试中显著优于之前的SOTA方法，其F1绝对分数高达13%。特别是，我们根据Yang和Katiyar（2020）在各种数据集（CoNLL'03，OntoNotes 5.0，WNUT'17，I2B2），在域内和域外实验中广泛测试了我们的模型。我们还在提出的一个大型数据集Few-Shot NERD（Ding等人，2021）中测试了我们的模型，其中CONTAINER优于所有其他SOTA方法，在排行榜上设定了一个新的基准结果
综上所述，我们的贡献如下：
（1）CONTAINER利用对比学习来推断其高斯embedding的分布距离。
（2）CONTAINER representation更适合于适应看不见的新类，即使支持样本数量较少
2 Task Formulation
2.1 few-shot设置
训练集和测试集tag没有交集，N-wayK-shot表示测试集tag数量为N，每一个tag有K个examples
2.2 标记方案
遵循IO标记方案，其中I-type表示所有标记都在一个实体内，O-type表示所有其他标记
2.3 评估方案
在此，通过计算多个测试集的micro-F1分数来评估模型。每集由一个K-shot support set和一个K-shot unlabeled （test）set组成做出预测。从原始开发集中抽取多个支持集，用它们进行预测。
3. 方法
CONTAINER利用对比学习来优化不同标记实体表示之间的分布差异。没有关注特定标签的属性，而是显式地训练模型来区分不同类别的标记。
此外，高斯embedding代替传统的point representation可以有效地让CONTAINER对实体类分布进行建模，从而激发标记的广义表示。
最后，它允许我们仔细微调我们的模型，即使使用少量样本，也不会过度拟合，这对于域自适应来说是必不可少的。
如图2所示，我们首先在源域中训练模型。接下来，我们使用几个示例支持集对模型表示进行微调，以使其适应目标域。算法1说明了容器的训练和微调。最后，我们使用实例级最近邻分类器在测试集中进行推理。
图2：我们提出的基于高斯嵌入对比学习的容器框架的说明：（i）使用训练NER标签PER和DATE在源域中进行训练，（ii）对目标进行微调域使用目标NER标签ORG和LOC，（iii）通过最近邻支持集标签为测试样本分配标签
3.1 模型
用BERT作为PLM编码器。因此，给定n个token序列[x1，x2，…，xn]，我们将PLM的最终隐藏层输出作为中间表征
然后，这些中间表示通过简单的投影层传递，以生成embedding，我们假设token embedding遵循高斯分布。我们使用投影网络fµ和f∑来生成高斯分布参数：
mu和sigma表示平均值和对角协方差（仅含非零元素分别沿矩阵的对角线）的高斯嵌入
3.2 Training in Source Domain
为了计算对比损失，我们考虑了样本批次中所有有效token对之间的KL散度，两个token如果有相同的label，那么就被视为positive样本
KL散度的两个方向都是计算的，因为它是不对称的。
我们首先在资源丰富的源域中,Xtr的训练我们的模型。在每个训练步骤中，我们随机抽取一批序列X∈ 来自训练集中的Xtr，每个批次大小为b，我们通过将相应的token序列通过模型获得其高斯嵌入N（µi，∑i）。
我们在批次中找到样本p的正样本Xp，然后计算Xp相对于批次中所有其他有效token的高斯embedding损失：
通过这种方式，我们计算批次中所有token对的分布散度，X表示所有token对，分母项表示正集，分子项目表示在token对中，除了自己对以外的对。
3.3 Finetuning to Target Domain using Support Set
在源域中进行训练后，我们使用少量目标域支持样本，按照与训练阶段类似的步骤对模型进行微调。由于我们只有少量样本可供微调，所以我们将其化为single batch。当目标类有多个few-shot sample（例如，5-shot）可用时，模型可以通过优化高斯embedding的KL散度有效地适应新域
相比之下，对于1-shot的情况，模型适应目标类分布的难度很大。如果模型没有关于目标类的先验知识，单个示例可能不足以推断目标类分布的方差。因此，对于one-shot场景，我们优化了
嵌入分布均值之间的平方欧氏距离。当模型对所涉及的目标类别有直接/间接的先验知识时，我们仍然会优化分布的KL散度，类似于5-shot场景。
我们在表7中证明，使用平方欧几里德距离进行优化可以使我们在one-shot场景中获得更好的性能。
然而，在所有情况下，在5-shot支持集下，优化高斯embedding之间的KL散度可以得到最好的结果。
3.3.1 Early Stopping
使用较小的支持集进行微调，则会有过度拟合的风险，并且由于目标域中的数据不足，无法访问保留的验证集，因此我们无法跟踪需要停止微调的饱和点。为了缓解这种情况，我们计算出对比损失，并将其作为我们的早期停止标准，previous_score=1e+6
3.4 Instance Level Nearest Neighbor Inference
在分别使用训练数据和支持数据对网络进行训练和微调后，提取预训练的语言模型编码器PLM进行推理。与SimCLR（Chen et al.，2020）类似，我们发现投影层之前的 representations实际上包含比最终输出表示更多的信息，这有助于提高性能，因此fµ和f∑投影头不用于推理。因此，我们计算PLM中测试数据的表示，并找到用于推理的最近邻支持集表示
对于每一个support token求出的表征h(j,sup) from support set,对于每一个test token求出的表征h(j,test) from test set,我们为在最近邻PLM的表征空间里为x(i,test)分配与support token相同的label
3.4.1 Viterbi Decoding
之前的大多数工作都注意到使用CRF可以消除错误预测以提高性能，从而提高了性能。因此我们还在推理阶段使用维特比解码，并使用StructShot中的抽象转移分布。对于转移概率，通过计算三个抽象标记O、I和I-other在训练集中的出现次数来估计它们之间的转移。然后，对于目标域标记集，将这些转移概率均匀分布到相应的目标分布中. 对于发射概率，通过近邻推断计算。将领域迁移结果(表3)于其它任务(表2，4，5)比较，作者发现，如果测试数据中没有涉及明显的领域迁移,对比学习允许CONTaiNER自动抽取标签依赖，避免了额外维特比解码阶段的要求
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