NER(命名实体识别)之LatticeLSTM+CRF详解_lattice ner代码详解

paper: https://arxiv.org/pdf/1805.02023.pdf

code:https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM

前言

        NER（命名实体识别）是信息抽取的一个基础任务，常用的做法是character-based和word-based，其中基于字符的方法是每个字符会输出一个实体标签，它的缺点是不能利用字与字之间的信息；而基于词的方法是每个词会输出一个实体标签，会受到分词的影响，而且更容易出现OOV的情况。

      而且《Chinese named entity recognition and word segmentation based on character》、《Chinese named entity recognition with a sequence labeling approach: based on characters, or based on words?》、《Comparison of the impact of word segmentation on name tagging for Chinese and japanese.》这三篇论文都说明了character-based方法要优于word-based方法，那有没有一种方法可以把这两种方法结合呢？有，最近NER模型词汇增强方法之一的LatticeLSTM就是。在介绍这个模型之前，我们先简单回顾一下之前的模型。

 

 

 

 

    首先介绍一下符号，一个句子可以表示为每个字符的序列，如s = c1,c2,...,cm，同样也可以表示为每个词的序列，如s = w1,w2,...,wn，那么可以使用t(i,k)表示第i个词的第k个字符。

基于字符和基于词模型

 

 

 

1、Character-Based Model

 

 

 

1）Char + bichar

 

 

 

xcj = [ec(cj ); eb(cj , cj+1)]，把当前字符和当前字符与下一个字符的词向量拼接起来。

2）Char + softword

 

 

 

xcj = [ec(cj);es(seg(cj))]，seg(cj)表示的label的词向量，如果一个词包括两个字符，那么这两个字符的seg(cj)应该是一样的。

2、Word-Based Model

1）Word + char LSTM

通过双向拼接词的最后一个字符的隐藏向量来表示词向量

2）Word + char LSTM′

 

使用标准的biLSTM进行拼接每个字符的词向量

3）Word + char CNN

      采用卷积的方式来捕获词的字符信息，比如一个词有3个字符，卷积窗口为2，那么可以进行两次卷积，了解CNN的朋友，很容易理解的，然后使用maxpooling。

LatticeLSTM模型介绍

       前面算是“开胃菜”，哈哈，主菜马上就来。

        LatticeLSTM通过引入词汇的信息可以排除“江大桥”是人名所产生的歧义。序列中每个字符之间都可能会组合成相应的词汇，但是如果枚举所有的可能，这么这个是序列长度的指数级复杂度，LatticeLSTM是通过引入外部词典，并且使用门控机制来进行动态选择词汇和融入词汇信息来实现。

        首先每个字符会使用下面lookup table方式使用向量表示

       再介绍一下标准的LSTM的公式，相信很多人都非常清楚了，符合的含义我这里也不解释了。下面是基于字符的LSTM结构

       句子序列可以通过和外部词典匹配到所有可能的词，然后使用某种词向量（比如word2vec等等）方式来映射为词向量，如下图

其中b和e表示词在句子中的索引。下面是基于词的LSTM结构

由于序列的label是字符级别的输出，所以词的LSTM是不需要输出门的。

        LatticeLSTM是考虑词典中以当前字符结尾的所有可能词，那么有可能会出现多个词，比如“南京市长江大桥”中的字符“桥”，那么在字典中可能会出现“大桥”和“长江大桥”两个词，那么多个词是如何引入的呢？看下面的公式

         通过上面的公式计算出每个字符以及以该字符结尾的词的权重，代入到下面的公式进行加权求和

最后使用下面的公式来更新隐藏状态（不使用标准LSTM中的

）

 

 

 

解码就是标准的CRF，公式如下：

 

 

LatticeLSTM模型实验

1、数据集

2、模型超参数

3、实验结果

LatticeLSTM不足之处

1、计算性能差，不能batch并行化（原因是每个句子中词的数量不一致）；

2、存在信息损失，只能利用词结尾的信息；

3、可迁移性差，只能使用LSTM；

4、模型复杂度高，句子不能太长