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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行了落地和實踐，幫助客戶實現(xiàn)AI落地與智能升級。
查看相關(guān)論文：https://arxiv.org/pdf/2204.05544.pdf
