从零开始，挑战低资源命名实体识别，跻身全国前13强！

人工智能

2023-10-02 14:41:28

突破低资源NER的瓶颈：我们的Baseline方案

命名实体识别（NER） 是NLP的一项核心任务，旨在从文本中识别特定实体类型，如人名、地名、组织名等。然而，传统的NER模型对标注数据要求高，在标注数据稀缺的低资源场景下表现不佳。

我们的Baseline方案

为了解决低资源NER的难题，我们提出了一个创新性的Baseline方案，充分利用了预训练语言模型（PLM）的强大表示能力和一系列有效的特征工程技术。该方案在低资源条件下显著提升了NER性能，在全国大数据与计算智能挑战赛中荣获优异成绩。

该Baseline方案的主要优势体现在以下几个方面：

低资源需求： 无需大量标注数据即可训练，大大降低了标注数据需求量。
高性能： 在挑战赛中表现出色，证明其高精度和可靠性。
易于扩展： 可轻松扩展至其他语言和领域。

技术实现

我们的Baseline方案基于以下技术组件：

预训练语言模型： 我们采用BERT作为我们的PLM，它可以通过大规模无监督文本语料库的预训练，捕捉到丰富的语言知识和上下文信息。
特征工程： 我们设计了一系列手工特征，包括词形、词性、位置信息等，这些特征有助于模型区分不同类型的实体。

具体实现流程如下：

预处理： 对文本进行分词、去停用词等预处理操作。
嵌入层： 将分词后的文本输入BERT，得到词嵌入。
特征提取： 利用手工设计的特征提取器提取词形、词性等特征。
模型训练： 将词嵌入和特征输入到分类器进行模型训练，预测实体类型。

代码示例

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification

# 加载模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForTokenClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 文本预处理
text = "巴拉克·奥巴马访问了白宫。"
tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 特征提取
features = extract_features(tokens)

# 模型预测
outputs = model(**tokens, ** features)
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)