【摘 要】
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命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）是自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）上游的一项基础且重要的任务,其对下游的许多任务如文本理解、问答、信息检索等的效果会产生很大的影响。在许多如生物医学、新闻领域的数据集,有相当一部分的实体存在嵌套的情况,如何有效地处理嵌套结构对实体识别效果会产生很大影响,这也是当下研究的热点。当前主
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命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）是自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）上游的一项基础且重要的任务,其对下游的许多任务如文本理解、问答、信息检索等的效果会产生很大的影响。在许多如生物医学、新闻领域的数据集,有相当一部分的实体存在嵌套的情况,如何有效地处理嵌套结构对实体识别效果会产生很大影响,这也是当下研究的热点。当前主流的嵌套命名实体识别解决方案多是基于两阶段的策略,即获取实体的候选span（文本中连续的子串）和判断候选span的实体类型两个阶段。这些两阶段的模型在训练过程中,对实体边界信息和实体类别信息利用不充分,导致候选span质量较低,存在计算消耗大和准确率低的问题。针对上述问题,本文提出了一个三阶段的识别方案:将嵌套命名实体识别任务解耦成实体边界位置识别、span筛选和实体类别识别三个阶段子任务,顺序经过上述三个阶段即可完成实体的抽取。基于三阶段的识别策略,本文设计了边界匹配模型（Boundary Matching Model,BMM）。模型包含四个模块,与策略的三个阶段对应。实体边界位置识别阶段对应模型的实体头尾识别和实体边界识别两个模块,span筛选阶段对应实体边界匹配模块,实体类别识别阶段对应实体类别识别模块,四个模块共享编码层进行多任务联合训练。模型用一个多尺度卷积网络对文本序列的单词边界进行了建模,用一个边界相对位置编码增强了候选span表示。本文还提出一种实体边界相关的span负采样方式来优化训练过程。为了评估提出的三阶段识别策略和边界匹配模型的效果,本研究在开源的GENIA、Germ Eval2014、Co NLL2003、JNLPBA四个数据集上进行了详尽的实验和分析。通过与现有的主流模型进行对比验证了方法的有效性与优越性。
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