基于机器阅读理解的命名实体识别框架

摘要

本文提出一种基于机器阅读理解（MRC）的框架，用于统一处理嵌套与非嵌套命名实体识别（NER）问题。该方法通过将NER任务转化为问答形式，利用BERT模型提取上下文信息，显著提升了嵌套NER的性能。在8个中英数据集上，实验结果表明该方法在嵌套任务中大幅超越现有最优结果，同时在非嵌套任务中也表现优越。本文还分析了不同问题构建策略、模型提升来源、零样本迁移能力以及训练集规模对NER性能的影响，为NER框架的设计提供了新的思路。

引言

近年来，命名实体识别（NER）技术在自然语言处理领域取得了显著进展，但大部分研究集中于“非嵌套型”NER（Flat NER）。然而，在实际应用中，“嵌套型”NER（Nested NER）占据了重要比例。传统的序列标注模型难以处理嵌套结构的NER任务，导致实体抽取的错误率较高。

为了解决这一问题，本文提出了一种基于MRC框架的统一NER解决方案。该框架通过将NER任务转化为问答形式，利用BERT模型的上下文理解能力，统一处理Flat NER与Nested NER任务。

方法

1. MRC框架概述

我们将NER任务转化为问答形式，例如抽取PER类型实体的任务可以转化为“文本中提到的哪个人？”的问题。输入到BERT模型中的上下文信息包括问题和文本片段，模型输出实体的起始和终止位置。

2. 数据构建

问题构建：针对每个实体标签（如PER、LOC等），设计一个具体的问题。例如，标注说明为“标注说明：标注所有提到的地点”。

实例三元组：将问题、答案和上下文结合，形成（Question, Answer, Context）三元组。

模型输入：将问题和文本片段输入BERT模型，提取上下文表示。

3. 模型细节

预训练模型：使用BERT模型作为主体，提取文本片段的上下文表示。

实体检测：通过预训练模型生成开始位置和结束位置的概率分布，提取可能的实体片段。

实体分类：对提取的实体片段进行分类，确定其具体实体类型。

实验结果

1. Nested NER实验

在ACE2004、ACE2005、GENIA、KBP2017等数据集上，MRC方法显著优于传统pipeline模型，提升了Nested NER的性能。

2. Flat NER实验

在CoNLL2003、OntoNotes5.0、MSRA等数据集上，MRC方法在多数实体类型上取得了更好的效果，尤其是在数据稀疏任务中表现突出。

3. 比对实验

提升来源：实验表明，MRC方法的提升主要来自于问题编码的先验知识，而非BERT模型本身。

问题构建策略：通过实验验证，“标注说明”作为问题构建策略效果最佳。

零样本迁移：在标签迁移任务中，MRC方法表现显著优于传统Tagger模型。

训练集规模：即使训练集规模较小，MRC方法仍能达到Tagger模型的最优性能。

结论

本文提出了一种基于MRC框架的统一NER解决方案，显著提升了嵌套与非嵌套NER的性能。该方法简洁高效，适用于多种NER任务，并在中英数据集上取得了优异的实验结果。未来的研究可以进一步优化问题构建策略和模型架构，以应对更复杂的NER场景。

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