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作者：林哲乐
之前做过实体关系抽取/联合抽取等任务，是用LSTM+CRF模型+BIO标注的方法，最近看到有一篇ACL用MRC（Machine Reading Comprehension）的方法去做NER（Named Entity Recognition）任务，以下是对这篇论文的分享。
Paper: A Unified MRC Framwork for Name Entity Recognition
Code: /ShannonAI/mrc-for-flat-nested-ner
摘要
NER任务分为：
1.nested NER(嵌套命名实体识别，一个实体可能属于多个类型，如北京大学中的北同时属于 B-Location，也属于 B-Organization；而京也拥有 I-Location 与 I-Organization 两个标签。)
2.flat NER (普通命名实体识别，将实体识别看作序列标注任务来解决，不适用于存在实体嵌套的情况)
本文提出的统一化MRC框架则同时解决了上述两种类型的任务。如：
原任务：提取一个PER(PERSON)类型的实体
演变成：获取“文中提到了哪个人？”问题答案所在段（定位答案所在的span）
相当于把提取两个重叠的实体，转化成：回答两个独立的问题。
另外由于问题中对先验知识进行了编码，本文策略其实就相当于利用了实体提取的过程，在嵌套和非嵌套的NER任务上都能v表现更佳。
本文对nested NER和flat NER的实验，分别采用不同的数据集
1. 引言
命名实体识别：从大段文字中识别一小段span、实体的类别
根据实体是否嵌套，分为嵌套命名实体识别nested NER（如下图）、普通命名实体识别flat NER
（上图中，实体[Chinese embassy in France]中还有两个实体[Chinese]和[France] ）
2. 相关工作
2.1 NER（Named Entity Recognition）
从开始，传统的序列标注模型使用CRF作为主干，如LSTM-CRF、CNN-CRF、BiLSTM-CRF，最近的模型就是在之前的模型上加了BERT或者ELMo等预训练模型
2.2 Nested NER
重叠实体的识别还采用手工定义的规则，提出两层CRF模型解决Nested NER的问题，第一层CRF识别最里层的实体，后续的CRF识别第二层/外层的实体。提出的模型基于语法树，假设两个重叠实体中，一个是完全包含另一个的。：超图。：本地分类器。：分层的方式。：ARNs （Anchor-Region Networks）。
今年来，多加入预训练模型如BERT或者ELMo，Strakova等将NER看作seq2seq的生成问题。
2.3 MRC（Machine Reading Comprehension）
MRC模型是对于给出的一个问题Q在文本中提取答案所在的小段span，可以将此任务看作是两个多分类任务，比如预测答案span的开始位置和结束位置。近两年有将NLP任务转化为MRC问答的趋势，例如：关系类型 可以表示为答案为 的问题 。
3. NER as MRC
3.1 任务形式化定义
给一个长度为n的序列：我们的目标是从X中获取实体，且实体类别为y∈Y 。y的可能取值有 PER、LOC等等
本文训练需要的是一些已标注实体的数据集，形式为三元组：
其中长度为m的问题 记作
被标记的实体 记作（是序列X的子序列）：
实体类型（即标签）记作 ，有：
则我们最终得到的是
3.2 问题生成
另外，我们需要根据需要获取的实体类型，生成一些问题，如下图：
3.3 模型细节
3.3.1 模型主干
给出问题 ，我们需要从 中提取实体 ，及其类型标签 。将BERT作为我们MRC模型的主干，而将 和 结合起来作为输入序列
此时BERT接收到我们的序列，输出一个上下文向量矩阵
其中d是BERT最后一层的维度，一般d=768
3.3.2 跨度选择
MRC中跨度选择（span selection）的方法有两种：
用2个n类分类器，分别预测start下标和end下标；但是此方法只能定位一个span
用2个二分类器，每个分类器都判断某个分类器是否为start/end，这样可以输出多个start/end，再进行组合；此方法可以定位多个span
（跨度选择的整个过程是：得到start下标，得到end下标，匹配跨度）
本文采用上述第二种方法，得到BERT的输出 ，预测某个下标是否为start下标的概率：
其中 为可学习的参数。end下标的预测概率同上式。
在上下文 中，同类实体可能有多个，即有多个start和多个end。由于存在重叠，最近的end下表不一定和start下标对应，则本文采取的办法是：
其中，上标代表第 i 行，则start和end匹配的概率预测表示为：
3.4 训练与测试
训练时， 有两组标签： 和 ，则我们的损失可以表示为：
则整个span的损失表示为：
则整体的训练目标为最小化下式：
其中
上述三个损失在端到端网络中联合训练。
测试时，start和end首先分开，然后再用排列的方法来定位跨度段span
4. 实验
4.1 Nested NER的实验
baselines：
Hyper-Graph、Seg-Graph、ARN等，后面表格会有对比
实验结果：
4.2 Flat NER的实验
baseline及实验结果：
5. 消融实验
5.1 在MRC或BERT上的提升
一方面MRC编码了先验知识，另一方面性能的提升确实有可能来自大规模模型BERT
为了验证BERT的效果，我们对比LSTM-CRF和其他MRC模型（QAnet、BiDAF等），如下：
可以看出，即便不用BERT，QAnet和BiDAF依然表现比LSTM-CRF好。
而MRC的效果提升在于，对于只用BERT的模型，BERT-MRC的性能提升了1.95%。
我们画出了BiDAF模型输出的注意力矩阵，如下图：
通过上图，上下文和标记的分类标签之间的相似度可以更好的体现出来，如Flevland和geographical、cities和state.
5.2 如何使用问句
我们采用不同的方法使用问句，并观察问句的影响，对比如下图：
Position index of labels：使用标签的索引构造查询
Keyword ：查询的是类别标签，例如，标签ORG的问题查询是“organization”
Rule-based template filling：生成问题需要使用模板
Wikipedia：查询是使用维基百科的定义
Synonyms：与使用牛津词典提取的原始关键字完全或几乎相同
Keyword+Synonyms：连接关键字及其同义词
Annotation guideline notes：注释指南注释，也是本文使用的方法
5.3 在看不见的标签上的零次学习（Zero-shot）
零次学习（Zero-shot）：在一个数据集上训练好的模型，在另一个数据集上测试
训练数据：CoNLL 测试数据：OntoNotes5.0
OntoNotes5.0有18种实体类型，其中有3种和CoNLL03中的实体类型一样
如上图所示，不采用零次学习时，两个模型的性能差别不大。在零次学习的情况下，BERT-tagger只达到F1值31.87；而BERT-MRC在新的数据集上却能达到F1值72.34
5.4训练集大小
由于问句编码了大量的先验知识，我们期望所提出的框架在较少训练的情况下工作得更好。
在ChineseOntoNotes4.0训练集上，基于BERT-MRC方法只用一半的训练数据，技能达到性能与BERT-tagger相当。如下图所示：
6. 结论
本文将NER任务转化为MRC下的问答任务，好处有：
可以处理重叠或嵌套的实体
问题编码了重要的先验知识
同时在nested和flat数据上都取得了SOTA的效果
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