今天介紹一個(gè)論文autoner[1]，主要是為了探索如何在只有詞典的情況下，提升NER實(shí)際落地效果；

首先，如果手中含有詞典，常規(guī)操作就是遠(yuǎn)程監(jiān)督打標(biāo)數(shù)據(jù)，然后做NER；

遠(yuǎn)程監(jiān)督一個(gè)比較常見的操作就是使用我們手中的字典，通過字符匹配的形式對(duì)文本中可能存在的實(shí)體打標(biāo)。

但是對(duì)于這種遠(yuǎn)程監(jiān)督的形式，存在比較多的問題，這個(gè)論文主要探討兩種：多標(biāo)簽(multi-label tokens) 和標(biāo)簽不完善的問題；

針對(duì)multi-label tokens，論文提出的是Fuzzy-LSTM-CRF，簡(jiǎn)單講就是講LSTM后面的CRF層變?yōu)榱薋uzzy CRF層，可以在處理tokens對(duì)應(yīng)多標(biāo)簽的情況下，不犧牲計(jì)算效率；

第二個(gè)問題標(biāo)簽不完善，是因?yàn)樽值洚吘故怯邢薜?，不可能把所有的?shí)體都覆蓋到，那么句子中沒有被字典打標(biāo)成功的詞組很有可能也是某種實(shí)體，但是遠(yuǎn)程監(jiān)督并沒有對(duì)此做處理。

針對(duì)這個(gè)問題，本文提出了一種比較新的標(biāo)注框架，簡(jiǎn)單來講就是在這新的框架中，不去預(yù)測(cè)單個(gè)的token的類別，而是去判斷兩個(gè)相鄰的tokens是不是在同一個(gè)實(shí)體中被tied；

上面只是我自己簡(jiǎn)單的分類，其實(shí)存在的兩個(gè)問題和兩種解決架構(gòu)是相互融合在一起的，具體的我們下面談。

0. 詞典形式簡(jiǎn)單介紹

首先定義一下詞典形式，包含兩個(gè)部分，第一部分是實(shí)體的表面名稱，這個(gè)包括規(guī)范名稱和對(duì)應(yīng)的同義詞列表；第二個(gè)部分就是實(shí)體的類型；

其次，詞典的標(biāo)注肯定是有限的，肯定存在不在詞典中的某些詞組但是也屬于某種類型的實(shí)體；

對(duì)于這部分實(shí)體，我自己的理解大體可以包含兩個(gè)大部分；第一個(gè)大部分就是比如說【科技】這個(gè)領(lǐng)域覆蓋的【科技】實(shí)體有有限的，所以有漏網(wǎng)之魚；第二部分就是詞典的實(shí)體類型是有限的，比如詞典總共包含2個(gè)實(shí)體類型，但是你真實(shí)的文本包含更多的實(shí)體類型，存在漏網(wǎng)之魚。

對(duì)于這些漏網(wǎng)之魚的實(shí)體，我們的策略是這樣的。

首先通過AutoPhrase從文中挖掘出來高質(zhì)量短語，然后統(tǒng)一賦值為unknown type，也就是未知類型。

1. Fuzzy-LSTM-CRF

1.1 標(biāo)注策略

梳理一下，我們現(xiàn)在手上有詞典；

詞典包含兩個(gè)部分，一部分是已知實(shí)體類型（假設(shè)是2個(gè)，當(dāng)然可能更多或者更少）；另一個(gè)部分就是我們通過某種方式挖掘出來的高質(zhì)量實(shí)體對(duì)應(yīng)的未知類型；

然后我們通過手中的詞典對(duì)原始無標(biāo)注文本進(jìn)行打標(biāo)；

那么現(xiàn)在對(duì)于句子中的某個(gè)token，它存在三種可能性；第一它可能是已知實(shí)體類型中的一種或者多種；第二它屬于未知類型；第三是屬于O這種情況，就是non-entity；

基于傳統(tǒng)架構(gòu)BIlstm-CRF如何解決多標(biāo)簽的問題？

其實(shí)本質(zhì)解決的思路很簡(jiǎn)單。對(duì)于原來的每個(gè)token，只是預(yù)測(cè)一個(gè)類別，現(xiàn)在是預(yù)測(cè)多個(gè)類別就可以了。

詳細(xì)點(diǎn)講就是，首先對(duì)于遠(yuǎn)程監(jiān)督標(biāo)注的過程，我們會(huì)使用三種策略。

我們先假設(shè)我們使用{I；O；B；E；S}的標(biāo)注形式；

第一，對(duì)于某個(gè)token，如果它對(duì)應(yīng)到了已知類型中的某一個(gè)或者多個(gè)實(shí)體，那么按照對(duì)應(yīng)的位置直接標(biāo)記上，不要漏掉；也就是說{I；B；E；S}和對(duì)應(yīng)的一個(gè)或者多個(gè)實(shí)體類型對(duì)上標(biāo)；

第二對(duì)于對(duì)于某個(gè)token，如果屬于未知類型，那么對(duì)應(yīng)的這個(gè)token就需要把所有已知實(shí)體類型（區(qū)別于上面的一個(gè)或者多個(gè)已知實(shí)體類型）和 {I,O, B, E, S}對(duì)應(yīng)的打標(biāo)上；

注意，這里并沒有使用未知實(shí)體類型，而是使用的所有的已知實(shí)體類型；

第三個(gè)對(duì)于既不屬于已知類型的，也不屬于未知類型的，全部打上O；

1.2 Fuzzy-LSTM-CRF 模型架構(gòu)

其實(shí)很好理解，傳統(tǒng)的CRF最大化唯一一條有效的標(biāo)注序列。在這里，我們最大化所有有可能的標(biāo)注序列。

公式如下：

Fuzzy-LSTM-CRF優(yōu)化公式

看架構(gòu)圖：

Fuzzy-LSTM-CRF

2. AutoNER

區(qū)別于Fuzzy-LSTM-CRF 模型沿用傳統(tǒng)架構(gòu)，在這里論文提出一種新的標(biāo)注架構(gòu)-Tie or Break；

這個(gè)標(biāo)注框架更加關(guān)注的是當(dāng)前token和上一個(gè)token是否在同一個(gè)實(shí)體里面；如果在同一個(gè)實(shí)體里面，那么就標(biāo)注為Tie；

如果當(dāng)前單詞和上一個(gè)單詞至少有一個(gè)在unkonw類型的高質(zhì)量短語，那么標(biāo)注為unkonw，其他情況標(biāo)注為Break；

優(yōu)化過程：把實(shí)體識(shí)別和實(shí)體類型判定分離開。

原論文中描述的是先做實(shí)體識(shí)別，兩個(gè)Break之間作為一個(gè)span，然后做實(shí)體類型判定；

實(shí)體識(shí)別中，對(duì)于當(dāng)前單詞和上一個(gè)單詞之間類別的的輸出，對(duì)Tie和Break做二分類損失，如果類別是unkown類別，直接跳過，不計(jì)算損失。

概率公式如下：

tie_break_loss

tie_break_loss

第二步預(yù)測(cè)實(shí)體類型，包含None實(shí)體類型

unkonw這種，知道這屬于實(shí)體，在高質(zhì)量短語詞典中，但是不知道短語類型，所在這里我們會(huì)標(biāo)注為None實(shí)體類型。

其他的不在詞典中的，當(dāng)然也就會(huì)被標(biāo)注為None實(shí)體類型。

為了應(yīng)對(duì)多標(biāo)簽，也就是同一個(gè)實(shí)體對(duì)應(yīng)不同的類別，這里修改了最后的CE損失函數(shù)：

CE_總

CE_Soft

使用的是軟標(biāo)簽的進(jìn)行的CE的計(jì)算，并沒有使用硬標(biāo)簽。

對(duì)應(yīng)的是在遠(yuǎn)程監(jiān)督中，當(dāng)前實(shí)體真實(shí)類型標(biāo)簽集合。從公式我們可以知道，尤其是看分母，在不屬于這個(gè)集合的標(biāo)簽概率我們并沒有計(jì)算在內(nèi)。

總結(jié)

多提一個(gè)小細(xì)節(jié)，就是高質(zhì)量短語的挖掘使用的是AutoPhrase，大家可以去試一下；

論文提出兩種結(jié)構(gòu)解決多標(biāo)簽和標(biāo)簽不完善的問題。

首先對(duì)于標(biāo)簽不完善，使用上面提到的AutoPhrase去挖掘文本中的高質(zhì)量短語，作為詞典中的未知類型。

在Fuzzy-LSTM-CRF，需要注意的細(xì)節(jié)是，對(duì)于未知類型的標(biāo)注，我們使用的策略是標(biāo)注所有已知類型；

對(duì)于AutoNER，有兩個(gè)細(xì)節(jié)需要注意，一個(gè)是新的標(biāo)注框架tie or break，重點(diǎn)在于去看兩個(gè)相鄰單詞是否屬于同一個(gè)實(shí)體；第二個(gè)細(xì)節(jié)就是為了解決多標(biāo)簽問題，修改了損失函數(shù)，使用的軟標(biāo)簽；

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：【論文解讀】如何在只有詞典的情況下提升NER落地效果

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