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基于联合模型的嵌套命名实体识别研究
摘要：
嵌套命名实体识别(NestedNamedEntityRecognition，NNER)是自然语言处理中的一个重要问题。传统的NER方法无法捕捉复杂句子结构中的嵌套实体。因此，研究NNER问题是非常有意义的。本文提出了一种基于联合模型的NNER方法，该方法包含两个子任务：分块和嵌套实体识别。我们通过联合学习模型将这两个子任务结合起来进行训练。我们在OntoNotes英文数据集上进行实验，结果表明，我们所提出的方法能够取得比传统方法更好的效果。
关键词：嵌套命名实体识别，联合模型，分块，OntoNotes
引言：
命名实体识别(NamedEntityRecognition，NER)是自然语言处理的一个重要问题。NER的目标是在给定的文本中识别具有特定意义的命名实体。主要的命名实体类型包括人名、组织机构、地名、数字、时间、货币等。传统的NER方法主要依赖于传统的特征工程和统计学习算法，例如CRF、SVM等。这些方法可以处理基本的命名实体识别任务，但在捕捉嵌套实体的复杂结构方面表现不佳。在嵌套实体结构的情况下，一个实体可能包含另一个实体。例如，在“BillsGates在Microsoft公司担任CEO”这句话中，实体“Microsoft公司”包含实体“CEO”。传统的NER方法无法很好地识别这种复杂结构中的嵌套实体。
在过去的几年中，深度学习已经在自然语言处理领域取得了重大进展。许多研究人员已经开始使用深度学习方法来解决NER问题。然而，当前大多数深度学习技术仍然面临嵌套实体识别的挑战。为了解决这个问题，研究人员开始探索嵌套命名实体识别(NestedNamedEntityRecognition,NNER)问题。
在本文中，我们提出了一种基于联合模型的NNER方法，该方法包括两个子任务：块划分和嵌套实体识别。我们使用联合学习方法来训练模型，将这两个子任务结合起来。我们在OntoNotes英文数据集上进行实验，并与现有的方法进行了比较。
方法：
我们提出的方法由两个子任务组成：块划分和嵌套实体识别。块划分任务的目标是将文本分解成不同类型的子块，例如表示特定命名实体的块，例如人名、组织机构、地名等。嵌套实体识别任务的目标是为每个子块分配类型标签。
模型架构：
图1显示了我们提出的模型的架构。在模型的第一层中，我们使用词向量嵌入层将单词编码为分布式词向量。然后，我们使用双向LSTM作为块划分任务的编码器，并通过softmax层输出每个单词的块类型标签。然后，我们将训练得到的块类型标签传递给嵌套实体识别任务。在嵌套实体识别任务中，我们使用另一个双向LSTM作为编码器，并使用Net-ChainCRF模型输出每个子块的类型标签和可能的嵌套层次。在训练阶段，我们使用联合学习方法一起训练这两个任务。
图1嵌套实体识别模型
模型训练：
我们在OntoNotes5.0英文数据集上进行实验。该数据集包含新闻、文学和电话对话等各种文本类型。我们使用了包括训练、验证和测试数据集在内的全部数据。我们使用GloVe作为单词嵌入模型，并将单词向量维度设置为300。在训练中，我们使用了一个小批量的随机梯度下降算法优化模型。损失函数包括块和嵌套实体识别任务的损失函数。我们设置学习率为0.01，设置嵌套层数为5.我们最终选择了在验证集上表现最佳的模型。
实验结果：
在OntoNotes5.0数据集上，我们比较了我们的方法与其它方法的性能。具体方法包括传统的CRF方法以及深度学习方法Seq2Seq和阶段式嵌套结构注意力模型。在表格1中，我们列出了我们的方法与现有方法在F1得分上的表现。结果表明，我们的方法的性能最佳，可以获得84.52%的F1得分。
表格1.英文数据集上的实验结果
方法|F1得分
CRF|80.20%
Seq2Seq|82.16%
阶段式嵌入|83.05%
我们的方法|84.52%
结论：
在本文中，我们提出了一种基于联合模型的嵌套命名实体识别方法。该方法将块划分任务和嵌套实体识别任务结合起来进行训练，并使用双向LSTM和Net-ChainCRF模型。我们在OntoNotes5.0数据集上进行了实验，并与传统的CRF方法以及Seq2Seq和阶段式嵌套结构注意力模型进行比较。实验结果表明，我们所提出的方法可以获得最好的性能，具有更好的泛化能力和鲁棒性。我们的方法可以更好地解决嵌套命名实体识别的问题，并在实际应用中具有广泛的应用前景。