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面向规范和非规范文本的中文命名实体识别统一架构研究

面向规范和非规范文本的中文命名实体识别统一架构研究

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作者：陈淳苏州大学

学位级别：硕士

命名实体识别作为自然语言处理领域的基础任务之一,影响着诸多的下游任务。命名实体识别旨在识别出给定文本中具有特殊含义的实体,比如人名、地名或者特定应用中预定义类别的短语。目前中文命名实体识别致力于获得更加情境化的向量表示... 详细信息

命名实体识别作为自然语言处理领域的基础任务之一,影响着诸多的下游任务。命名实体识别旨在识别出给定文本中具有特殊含义的实体,比如人名、地名或者特定应用中预定义类别的短语。目前中文命名实体识别致力于获得更加情境化的向量表示,在特定场景下大都依赖额外的领域知识,无法同时适应规范和非规范文本,因此无法对两类文本进行统一处理。为了解决这一问题,本文从中文规范和非规范文本的结构特征出发,对命名实体识别展开一系列研究,主要工作包含以下三个方面:(1)适应中文特点,给出了一个字词融合的基于神经网络的中文命名实体识别基准模型。随着神经网络模型的不断发展,命名实体识别逐渐形成了词向量输入层、编码器层以及解码器层的三层网络结构。本文根据中文的独特性提出字词融合的序列输入表示,并对比分析了 LSTM、Transformer以及Star-Transformer在规范和非规范两类文本上的效果差异,为后续模型扩展奠定了基础。(2)适应规范和非规范文本的特点,提出了基于边界增强的中文命名实体识别统一架构。由于规范和非规范文本内部结构的区别,各自适合不同的编码器,从这个角度考虑,本文使用边界增强的两个方法对上文的基准模型进行优化。首先是对句子序列中词语之间的依赖关系使用图注意力网络进行编码,以此添加实体内部与外部的词语之间的有向依赖关系;与此同时,对句子中实体的头部和尾部分别使用二分类方法进行识别,并且将得到的序列表征和命名实体识别的表征进行融合,赋予中文命名实体明显的实体边界信息。(3)适应特定领域及应用,提出场景预定义表述(mention)识别模型。针对特定需求我们将基于边界增强的命名实体识别统一模型进行迁移。首先收集并整理了非规范的京东客服对话文本,对其进行了一定规模的标注工作,预定义了三种类别的表述实体;在分析该数据集上的mention实体特点的基础上,将边界增强的统一模型迁移到Span分类框架下;结合具体场景进一步探讨了使用随机负采样方法增强模型区分正负样本能力进而提升识别性能。

关键词：命名实体识别规范文本非规范文本边界增强统一架构

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