中文命名实体识别

主要涉及方法：CRF、BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BILSTM+CNN+CRF、Lattice-LSTM、Transformer+CRF、ALBERT+BILSTM+CRF

CRF

• 参考：https://github.com/phychaos/transformer_crf
• data: https://github.com/phychaos/transformer_crf/tree/master/data
• 前期迭代的时候用CRF比较快，效果也还可以。可以快速的进行数据的迭代

BILSTM+CRF

• 数据格式：{'text':'肯德基在哪里', 'label':'B-PRO I-PRO O O'}
• 目前主流的套路，深度学习+CRF，通过BILSTM抽取特征再结合CRF，不过BILSTM是序列模型，数据量上去之后训练速度会比较慢。

IDCNN+CRF

• 参考：https://github.com/crownpku/Information-Extraction-Chinese
• data：https://github.com/crownpku/Information-Extraction-Chinese/tree/master/NER_IDCNN_CRF/data
• 相对于BILSTM来说引入cnn，更充分的利用GPU资源，可以加快训练速度，

BILSTM+CNN+CRF

• 数据格式：{'text':'肯德基在哪里', 'label':'B-PRO I-PRO O O'}
• 在BILSTM的基础上加入CNN抽取特征，CNN对文本来说相当于抽取n-gram特征
• tensorflow中crf

Lattice-LSTM

• 参考：https://github.com/lyssym/NER-toolkits/tree/master/tf_kit/lattice
• data：https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM
• 对于文本来说，分词在不同场景下很难统一，所以通常对于抽取使用字级别，但是这样会损失词的信息。Lattice-LSTM引入外部词库来弥补 通过改造现有的LSTM网络来更好的融合词级别的信息。

Transformer+CRF

• 参考：https://github.com/phychaos/transformer_crf
• data：https://github.com/phychaos/transformer_crf/tree/master/data
• 理论上相对于传统的LSTM，CNN的特征抽取能力都要强，参考资料

ALBERT+BILSTM+CRF

• 数据格式：{'text':'肯德基在哪里', 'label':'B-PRO I-PRO O O'}
• 通过ALBERT引入预训练信息来丰富语义信息
• 增加albert_tiny

近期论文

• Hierarchically-Refined Label Attention Network for Sequence Labeling (EMNLP 2019) paper，code - LAN
• TENER: Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition (CoRR 2019) paper，code