信息抽取（五）实体命名识别之嵌套实体识别哪家强，我做了一个简单的对比实验_crf通常假设实体之间不存在嵌套。

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嵌套实体识别

1. 嵌套实体识别是实体命名识别中一个子问题，何为嵌套实体即“北京天安门”中“北京”是地点实体，“北京天安门”同样也是地点实体，两者存在嵌套关系。使用CRF等传统标注方法无法对嵌套实体进行区分，因此存在一定的局限性。
2. 目前流行构建实体矩阵，即用一个矩阵$W_{tse}(type,len,len)$来代表语料中的所有实体及其类型，其中任一元素$N_{t,e,s}$表示类行为$t$，起点为$s$，结尾为$e$的实体。通过这样的标注方式我们可以对任何嵌套实体进行标注，从而解决训练和解码的问题。
3. 本文笔者将对比目前接触到的部分实体矩阵的构建方法在CMeEE数据集（医学NER，有一定嵌套实体）上的表现。

实体矩阵构建框架

1. 为了方便后续对比说明，这里定义几个同一的变量与符号，上文中$N_{tes}$表示类行为$t$，起点为$s$，结尾为$e$的实体。在本实验中，我们均适用bert-base-chinese作为encoder，$h_i$表示最后一层隐藏层中第$i$个token的embedding，则$h_s$和$h_e$分别表示经过encoder之后实体Start和End token的embedding，则我们有公式$N_{t,e,s}=p(h_s,h_e,t)$，其中$p(x)$就表示我们所需要对比的实体矩阵构建头（姑且这么称呼）。
2. 在对比实验中，除了不同实体矩阵构建头对应的batch_size，learning_rate不同，所使用的encoder、损失函数、评估方式以及训练轮次均保持一致。
3. 本文选取了GlobalPointer、TPLinker（Muti-head selection)、Tencent Muti-head、Deep Biaffine（双仿射）共四种实体矩阵构建方法进行比较。

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方法比较

GlobalPointer

1. GlobalPointer出自苏神的博客GlobalPointer：用统一的方式处理嵌套和非嵌套NER
2. 计算公式：$p(h_s,h_e,t)=q_{s,t}^T{k}_{e,t}$，其中$q_{s,t}=W_{s,t}{h}_{}$