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NER(命名实体识别)之LatticeLSTM+CRF详解

NER(命名实体识别)之LR-CNN详解

paper：https://arxiv.org/pdf/2004.11795.pdf

code：https://github.com/LeeSureman/Flat- Lattice-Transformer

前言

       本文继续之前的NER词汇增强方式，介绍一下复旦邱锡鹏的佳作FLAT，之前介绍的基于Lattice结构的NER模型（比如Lattice LSTM、LR-CNN）动态引入词汇信息，避免了分词错误带来的级联误差，取得了当时的SOTA效果。然而基于RNN或者CNN的模型都存在一些天生的缺陷，RNN不能并行，不能充分利用GPU性能，而CNN无法捕获长依赖。文本提出了基于Transformer来解决Lattice LSTM中词汇损失问题（每个字符只能获取以它为结尾的词汇信息），并且使用相对位置编码来使得Transformer适应NER。

一、FALT模型：

      目前处理Lattice结构一般有两种思路：一种是适配Lattice的输入，比如Lattice LSTM和LR-CNN；另一种就是把Lattice转换为graph结构，然而使用GNN去编码，比如LGN和CGN。然而对于NER模型，序列结构是非常重要的；图结构是通用方法，去做NER模型，作者认为存在不可忽视的差距。

       下图Figure1展示了Lattice LSTM和FLAT模型的区别：

       FLAT的结构如上图Figure1（c）所示，每个字符和每个潜在的word使用head和tail两个索引去表示token在输入序列中的绝对位置，head表示开始索引，tail表示结束索引，对于每个字符，head和tail是一样的；每个word是不一样的，比如word“重庆”，head为1，tail为2，说明序列中第一个字符和第二个字符为“重庆”。

二、Transformer子模块

Transformer的encoder模块主要有self-attention，feedforward network（FFN）以及他们之间的residual连接和layer normalization。一般是为了捕获更多的语义信息，会使用Multi-head机制，下面介绍一个head的self-attention机制：

三、FLAT模型的相对位置

       每两个span（包括字符和潜在的词）的相对关系有三种：相交intersection、包含inclusion、互斥separation。我们不去直接表示这三种关系，而是使用向量去表示，使用head[i]和tail[i]表示span Xi的开始位置和结束位置，那么对于任意两个span的位置关系就可以表示为如下公式：

最终的相对位置是把这四个位置向量进行拼接起来，如下：

其中

然后根据self-attention计算如下：

最后使用A∗替换等式（1）的A即可

注意：最后只使用字符向量来作为输出，用于CRF进行解码。

四、FALT完整模型：

五、FALT实验：

5.1、模型实验效果

5.2、模型的推理速度

5.3、FLAT与BERT融合

结论：在大数据集上FLAT+BERT优于BERT，小数据集上不太明显。