刷新中文命名實體識別SOTA,華為云論文入選國際頂會NAACL 2022
4月7日,自然語言處理領(lǐng)域國際頂級學(xué)術(shù)會議NAACL 2022(The North American Chapter of the Association for Computational Linguistics)公布論文入選名單,由華為云語音語義創(chuàng)新Lab多名研究者撰寫的信息抽取論文《Delving Deep into Regularity: A Simple but Effective Method for Chinese Named Entity Recognition》被NAACL 2022 Findings接收,這代表著中文命名實體識別的最優(yōu)結(jié)果 (SOTA) 被進一步刷新,更準(zhǔn)確有效的實體識別將推動下游自然語言處理任務(wù)的進一步發(fā)展。
NAACL由國際計算語言學(xué)學(xué)會(ACL)主辦,與ACL、EMNLP并稱NLP領(lǐng)域的三大頂會,是人工智能的重要研究陣地。NAACL的錄用十分嚴(yán)格,根據(jù)往年評選結(jié)果,只有不到30%的論文被接收。
作為自然語言處理中最經(jīng)典、最基礎(chǔ)的任務(wù),命名實體識別一直受到廣泛的關(guān)注與研究。近年來,中文命名實體識別任務(wù)上取得了明顯進展,很多新的方法和框架被陸續(xù)提出,但往往忽略了實體詞的內(nèi)部組成。
對于中文命名實體而言,很多類別的實體都具有很強的命名規(guī)律性。比如說,以“公司”或者“銀行”結(jié)尾的實體詞,通常屬于組織機構(gòu)這一實體類別。因此,在《Delving Deep into Regularity: A Simple but Effective Method for Chinese Named Entity Recognition》中,華為云語音語義創(chuàng)新Lab的研究者提出用簡單有效、規(guī)律性引導(dǎo)的識別網(wǎng)絡(luò)來探究中文實體詞中的規(guī)律性。
圖1 規(guī)律性引導(dǎo)的識別網(wǎng)絡(luò)
如圖1,華為云研究者首先利用注意力機制顯著地提取每個文本段的規(guī)律性,進而將這種表征文本內(nèi)部的規(guī)律性的特征和通過Biaffine Attention提取的文本段特征結(jié)合起來,進行后續(xù)的實體識別。為了避免由于過度關(guān)注實體內(nèi)部規(guī)律性導(dǎo)致的實體邊界識別偏差,研究者們另外設(shè)計了一個與規(guī)則無關(guān)的模塊來幫助模型更準(zhǔn)確地識別實體的邊界。
圖2 中文數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果
華為云研究者提出的規(guī)律性引導(dǎo)的識別網(wǎng)絡(luò),如圖2,在MSRA, Ontonotes4.0, 和Ontonotes5.0三個大規(guī)模中文實體識別數(shù)據(jù)集上都取得了SOTA的結(jié)果。同時,本文提出的方法不依賴于外部詞典信息,并且F1值超過了目前所有使用詞典信息的方法的結(jié)果。這充分說明通過研究實體詞的內(nèi)部規(guī)律性,研究者們提出了一個非常有效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
不止在信息抽取方面,華為云語音語義創(chuàng)新Lab秉承開放創(chuàng)新、勇于探索、持續(xù)突破關(guān)鍵技術(shù)的精神,面向行業(yè)客戶提供領(lǐng)先的語音語義AI能力,結(jié)合大量行業(yè)知識,推出知識計算等行業(yè)解決方案,打造業(yè)界一流的知識計算競爭力。截至目前,已在政務(wù)、金融、石油等多個行業(yè)進行了落地和實踐,幫助客戶實現(xiàn)AI落地與智能升級。
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